快速实现编辑距离（Levenshtein distance）
项目描述
快速实现编辑距离（Levenshtein 距离）。
该库仅使用 C++ 和 Cython实现Levenshtein 距离。
该库中使用的算法由 Heikki Hyyrö 提出，“解释和扩展 Myers 的位并行近似字符串匹配算法”，（2001 年）。
二元轮
感谢joerick/cibuildwheel，在 Linux、Mac OS 和 Windows 上有二进制轮子。
安装
您可以通过 pip 安装：
pip install editdistance用法
这很简单：
import editdistance
editdistance.eval('banana', 'bahama')
# 2L简单基准
使用 IPython，我尝试了几个库：
在 Python 2.7.5 上：
a = 'fsffvfdsbbdfvvdavavavavavava'
b = 'fvdaabavvvvvadvdvavavadfsfsdafvvav'
import pylev
timeit pylev.levenshtein(a, b)
# 100 loops, best of 3: 7.48 ms per loop
from pyxdameraulevenshtein import damerau_levenshtein_distance
timeit damerau_levenshtein_distance(a, b)
# 100000 loops, best of 3: 11.4 µs per loop
timeit editdistance.eval(a, b) # my library
# 100000 loops, best of 3: 3.5 µs per loop
import Levenshtein
timeit Levenshtein.distance(a, b)
# 100000 loops, best of 3: 3.21 µs per loop与任何物体的距离
以上库仅支持字符串。但有时其他类型的对象，如字符串列表（单词）。我支持任何可迭代的，只需要它的可散列对象：
Levenshtein.distance(['spam', 'egg'], ['spam', 'ham'])
# ---------------------------------------------------------------------------
# TypeError Traceback (most recent call last)
# <ipython-input-22-3e0b30d145ac> in <module>()
# ----> 1 Levenshtein.distance(['spam', 'egg'], ['spam', 'ham'])
#
# TypeError: distance expected two Strings or two Unicodes
editdistance.eval(['spam', 'egg'], ['spam', 'ham'])
# 1L因此，如果对象的哈希相同，则它是相同的。您可以为您的对象实例提供__hash__方法。
享受！
执照
它是在 MIT 许可下发布的。
版权所有 (c) 2013 Hiroyuki Tanaka
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