linux环境下，没有首先安装python_Levenshtein，用法如下：
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重点介绍几个该包中的几个计算字串相似度的几个函数实现。
1. Levenshtein.hamming(str1, str2)
计算汉明距离。要求str1和str2必须长度一致。是描述两个等长字串之间对应位置上不同字符的个数。如
2. Levenshtein.distance(str1, str2)
计算编辑距离（也成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。如
算法实现 参考动态规划整理：。
3. Levenshtein.ratio(str1, str2)
计算莱文斯坦比。计算公式 r = (sum - ldist) / sum, 其中sum是指str1 和 str2 字串的长度总和，ldist是类编辑距离
注意：这里的类编辑距离不是2中所说的编辑距离，2中三种操作中每个操作+1，而在此处，删除、插入依然+1，但是替换+2
这样设计的目的：ratio('a', 'c')，sum=2,按2中计算为（2-1）/2 = 0.5,’a','c'没有重合，显然不合算，但是替换操作+2，就可以解决这个问题。
4. Levenshtein.jaro(s1, s2)
计算jaro距离，
其中的m为s1, s2的匹配长度，当某位置的认为匹配 当该位置字符相同，或者在不超过
t是调换次数的一半
5. Levenshtein.jaro_winkler(s1, s2)
计算Jaro–Winkler距离
可以直接使用python的内建函数cmp()：
s1='hello'
s2='hell'
s3='hello world'
s4='hello'
cmp(s1,s2)
#输出结果为1
cmp(s1,s3)
#输出结果为-1
cmp(s1,s4)
#输出结果为0
字符串按位比较，两个字符串第一位字符的ascii码谁大，字符串就大，不再比较后面的；第一个字符相同就比第二个字符串，以此类推，需要注意的是空格的ascii码是32，空（null）的ascii码是0，比如：
s1='a bc',
s2='a bc ',
则s2s1。
扩展资料：
当一个字符串被当作数字来求值时，根据以下规则来决定结果的类型和值。
如果包括“.”，“e”或“E”其中任何一个字符的话，字符串被当作float来求值。否则就被当作整数。
该值由字符串最前面的部分决定。如果字符串以合法的数字数据开始，就用该数字作为其值，否则其值为 0（零）。合法数字数据由可选的正负号开始，后面跟着一个或多个数字（可选地包括十进制分数），后面跟着可选的指数。指数是一个“e”或者“E”后面跟着一个或多个数字。
参考资料来源：百度百科-字符串
