字符串相似度应用场景：拼写纠错、文本去重、上下文相似性、不同来源数据对比等。
评价字符串相似度最常见的办法就是：把一个字符串通过插入、删除或替换这样的编辑操作，变成另外一个字符串，所需要的最少编辑次数，这种就是编辑距离（edit distance）度量方法，也称为Levenshtein距离。

方法1、difflib模块

 1 # 优点：python自带模块，效率比较高
 2 def similar_diff_ratio(str1, str2):
 3     return difflib.SequenceMatcher(None, str1, str2).ratio()
 4 
 5 # quick_ratio()比ratio()计算效率更高，计算结果一致
 6 def similar_diff_qk_ratio(str1, str2):
 7     return difflib.SequenceMatcher(None, str1, str2).quick_ratio()
 8 
 9 # None参数是一个函数，用来去掉不需要比较的字符。比如，列表lst_str表示计算相似度时不需要比较的字符
10 def similar_diff_ratio_filter(lst_str, str1, str2):
11     return difflib.SequenceMatcher(lambda x: x in lst_str, str1, str2).ratio()
12 
13 print(similar_diff_ratio("临安区中小企业创业基地", "临安区电子商务科技园"))
14 print(similar_diff_qk_ratio("临安区中小企业创业基地", "临安区电子商务科技园"))
15 # 有一点疑问，将不需要比较的字符加入后，相似度计算结果没变化，欢迎大佬留言解惑，谢谢！
16 lst_str = ['临安区', '创业', '为什么', '忽略', '某些字符之后', '相似度还是一致']
17 print(similar_diff_ratio_filter(lst_str, "临安区中小企业创业基地", "临安区电子商务科技园"))

 

0.2857142857142857
0.2857142857142857
0.2857142857142857

方法2、通过在长度较短的字符串末尾补充空格，将2个字符串处理成等长，然后从左至右比较同位置字符串

1 def similar_left(str1, str2):
2     str1 = str1 + ' ' * (len(str2) - len(str1))
3     str2 = str2 + ' ' * (len(str1) - len(str2))
4     return sum(1 if i == j else 0 for i, j in zip(str1, str2)) / float(len(str1))
5 
6 print(similar_left("临安区中小企业创业基地", "临安区电子商务科技园"))
7 print(similar_left("临安区电子商务科技园", "园技科务商子电区安临"))

0.2727272727272727
0.0

 

方法3、Levenshtein模块
3.1、相似度

 1 # 莱文斯坦比
 2 def similar_lvst_ratio(str1, str2):
 3    return Levenshtein.ratio(str1, str2)
 4 
 5 # jaro距离
 6 def similar_lvst_jaro(str1, str2):
 7     return Levenshtein.jaro(str1, str2)
 8 
 9 # Jaro–Winkler距离
10 def similar_lvst_winkler(str1, str2):
11     return Levenshtein.jaro_winkler(str1, str2)
12 
13 print(similar_lvst_ratio("临安区中小企业创业基地", "临安区电子商务科技园"))
14 print(similar_lvst_jaro("临安区中小企业创业基地", "临安区电子商务科技园"))
15 print(similar_lvst_winkler("临安区中小企业创业基地", "临安区电子商务科技园"))

0.2857142857142857
0.5242424242424243
0.666969696969697

3.2、相似性度量

 1 # distance编辑距离（也称为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。
 2 def similar_lvst_distance(str1, str2):
 3     return Levenshtein.distance(str1, str2)
 4 
 5 # hamming汉明距离是编辑距离的一种特殊情况。 要求str1和str2必须长度一致，描述两个等长字串之间对应位置上不同字符的个数。
 6 def similar_lvst_hamming(str1, str2):
 7     return Levenshtein.hamming(str1, str2)
 8 
 9 print(similar_lvst_distance("临安区中小企业创业基地", "临安区电子商务科技园"))
10 print(similar_lvst_hamming("临安区中小企业创业基地", "临安区电子商务科技园区")) 

8
8

 

其他常用相似性度量方法还有 Jaccard distance、J-W距离（Jaro–Winkler distance）、余弦相似性（cosine similarity）、欧氏距离（Euclidean distance）等。
若想对以上方法有更深入研究，可参考大佬博客：https://www.cnblogs.com/wt869054461/p/5777782.html