fuzzy_match_flex

Fuzzy Match 是一个基于流行的Python库 FuzzyWuzzy 的模糊匹配库。它包含4个基本模糊匹配函数。还包括四个宏，负责清理字符串。

匹配示例

替换常量设置为 $2$。

用法

用法示例

let str1 = "Hello";
let str2 = "Hallo";
let similiarity = fuzzy_match_flex::ratio(str1, str2, None);

assert_eq!(similiarity, 0.8);

fuzzy_match_flex::ratio 使用levenshtein距离计算两个字符串的相似度。第三个参数告诉函数字符串是否已被清理。设置为 Some(false) 如果它们已被清理，设置为 Some(true) 或 None 如果需要清理。

let str1 = "Do we buy the airplane?";
let str2 = "Airplane";
let similiarity = fuzzy_match_flex::partial_ratio(str1, str2, None);

assert_eq!(similiarity, 1.0);

fuzzy_match_flex::partial_ratio 将最长的字符串分割成标记，并使用levenshtein距离计算标记与较短的字符串的相似度。

let str1 = "My mom bought me ice cream";
let str2 = "The ice cream was bought by my mom";
let similiarity = fuzzy_match_flex::token_sort_ratio(str1, str2, None);

assert_eq!(similiarity, 0.8666667);

fuzzy_match_flex::token_sort_ratio 将两个字符串都分割成标记，排序，并计算排序单词之间的相似度。

let str1 = "There are a lot of differences between Rust and C++";
let str2 = "differences in Rust C++";

let similiarity = fuzzy_match_flex::token_set_ratio(str1, str2, None);
assert_eq!(similiarity, 0.9230769);

fuzzy_match_flex::token_set_ratio 找到两个字符串的交集，并计算字符串的相似度。

文档

使用命令 cargo doc --open 可获得文档。