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Python中的高性能模糊字符串比较，使用Levenshtein或difflib
已关闭。这个问题是基于观点的。它当前不接受答案。 想改善这个问题吗？更新问题，以便通过编辑此帖子以事实和引用的形式回答。 4年前关闭。 改善这个问题 我正在进行临床消息标准化（拼写检查），其中我对照900,000个单词的医学词典检查每个给定的单词。我更关心时间的复杂性/性能。 我想进行模糊字符串比较，但是不确定使用哪个库。 选项1： import Levenshtein Levenshtein.ratio('hello world', 'hello') Result: 0.625 选项2： import difflib difflib.SequenceMatcher(None, 'hello world', 'hello').ratio() Result: 0.625 在此示例中，两者给出相同的答案。您是否认为在这种情况下两者表现都一样？