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提问:数组模糊匹配分类

Mr雪候鸟 文思海辉科技有限公司 2021-04-09 05:41:04
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。



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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
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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))
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