提问：数组模糊匹配分类

[Mr雪候鸟]

模糊查询数组里以湖开头的元素

a = [湖南，湖北，湖水库，湖舒适，河南，河北，山东，山西 ]
案列1：
difflib.get_close_matches('湖', a)
[湖南，湖北，湖水库]

案列2：
difflib.get_close_matches('湖', a,4)
[湖南，湖北，湖水库，湖舒适]

案列3：
difflib.get_close_matches('湖', a,-1)

[湖南，湖北，湖水库，湖舒适，河南，河北，山东，山西 ]

此方法可以实现分类，但是结果展示有问题
案列1:默认只返回3个值，多的值无法返回

案列2：加返回参数可以指定返回值个数，但不方便，实操中无法统计

案列3：则直接返回全部，没有起到过滤的作用

请教大佬好的解决方法。

[chuifengde]

a = ['湖南','湖北','湖水库','湖舒适','河南','河北','山东','山西' ] 
e = filter(lambda x: x[0] == '湖', a)
print(list(e))

[Mr雪候鸟]

引用 1 楼 chuifengde 的回复:

a = ['湖南','湖北','湖水库','湖舒适','河南','河北','山东','山西' ] 
e = filter(lambda x: x[0] == '湖', a)
print(list(e))

提供了一种思路但是不具有推广性，没有模糊查询实用，实操中要比案列复杂的多