重庆分公司,新征程启航
为企业提供网站建设、域名注册、服务器等服务
比如你在a.py的文件中定义了一个test(x,y)函数,在shell中调用的时候from a import testtest(x,y)
为秦淮等地区用户提供了全套网页设计制作服务,及秦淮网站建设行业解决方案。主营业务为成都网站建设、成都网站设计、秦淮网站设计,以传统方式定制建设网站,并提供域名空间备案等一条龙服务,秉承以专业、用心的态度为用户提供真诚的服务。我们深信只要达到每一位用户的要求,就会得到认可,从而选择与我们长期合作。这样,我们也可以走得更远!
python没有类似inet_addr函数的,python函数列表查询后证实没有该类似的函数
linux环境下,没有首先安装python_Levenshtein,用法如下:
重点介绍几个该包中的几个计算字串相似度的几个函数实现。
1. Levenshtein.hamming(str1, str2)
计算汉明距离。要求str1和str2必须长度一致。是描述两个等长字串之间对应位置上不同字符的个数。如
2. Levenshtein.distance(str1, str2)
计算编辑距离(也成Levenshtein距离)。是描述由一个字串转化成另一个字串最少的操作次数,在其中的操作包括插入、删除、替换。如
算法实现 参考动态规划整理:。
3. Levenshtein.ratio(str1, str2)
计算莱文斯坦比。计算公式 r = (sum - ldist) / sum, 其中sum是指str1 和 str2 字串的长度总和,ldist是类编辑距离
注意:这里的类编辑距离不是2中所说的编辑距离,2中三种操作中每个操作+1,而在此处,删除、插入依然+1,但是替换+2
这样设计的目的:ratio('a', 'c'),sum=2,按2中计算为(2-1)/2 = 0.5,’a','c'没有重合,显然不合算,但是替换操作+2,就可以解决这个问题。
4. Levenshtein.jaro(s1, s2)
计算jaro距离,
其中的m为s1, s2的匹配长度,当某位置的认为匹配 当该位置字符相同,或者在不超过
t是调换次数的一半
5. Levenshtein.jaro_winkler(s1, s2)
计算Jaro–Winkler距离