匯入：

>>> from fuzzywuzzy import fuzz
>>> from fuzzywuzzy import process

1）

>>> fuzz.ratio("this is a test", "this is a test!")
out    97
>>> fuzz.partial_ratio("this is a test", "this is a test!")
out    100

fuzz.ratio()對位置敏感，全匹配。fuzz.partial_ratio()對位置敏感，搜尋匹配。

2）

>>> fuzz._process_and_sort(s, force_ascii, full_process=True)

對字串s排序。force_ascii:True 或者False。為True表示轉換為ascii碼。如果full_process為True，則會將字串s轉換為小寫，去掉除字母和數字之外的字元（發現不能去掉-字元），剩下的字串以空格分開，然後排序。如果為False，則直接對字串s排序。

>>> fuzz._token_sort(s1, s2, partial=True, force_ascii=True, full_process=True
 
)

給出字串 s1, s2的相似度。首先經過 fuzz._process_and_sort（）函式處理。partial為True時，再經過fuzz.partial_ratio（）函式。partial為False時，再經過fuzz.ratio（）函式。

>>> fuzz.token_sort_ratio("fuzzy wuzzy was a bear", "wuzzy fuzzy was a bear")
out    100

partial為False的_token_sort()

fuzz.partial_token_sort_ratio(s1, s2, force_ascii=True
 
, full_process=True)

就是partial為True時的Fuzz._token_sort（）

3）

>>> fuzz.token_set_ratio("fuzzy was a bear", "fuzzy fuzzy was a bear")
out    100

fuzz._token_set(s1, s2, partial=True, force_ascii=True, full_process=True)

當partial為False時，就是 fuzz.token_set_ratio（）函式。

fuzz.partial_token_set_ratio(s1, s2, force_ascii=True, full_process=True)

partial為True的fuzz._token_set（）函式。

4）

fuzz.QRatio(s1, s2, force_ascii=True, full_process=True)

full_process為True時，經過utils.full_process(）函式。然後經過fuzz.ratio()函式。對順序敏感。

fuzz.UQRatio(s1, s2, full_process=True)

就是 force_ascii為False的fuzz.QRatio（）函式。

fuzz.WRatio(s1, s2, force_ascii=True, full_process=True)

使用另一種不同演算法計算相似度。對順序敏感。

UWRatio(s1, s2, full_process=True)

是force_ascii為False的fuzz.WRatio(）函式。

總結：如果計算相似度的字串只有字母和數字，直接可以用ratio（）和partial_ratio()。但如果還有其他字元，而且我們想要去掉這些沒用字元，就用下邊的。下邊的函式都對順序不敏感，但token_sort_ratio（）系列是全字元匹配，不管順序。而token_set_ratio（）只要第二個字串包含第一個字串就100,不管順序。

5）

>>> choices = ["Atlanta Falcons", "New York Jets", "New York Giants", "Dallas Cowboys"]
>>> process.extract("new york jets", choices, limit=2)
    [('New York Jets', 100), ('New York Giants', 78)]
>>> process.extractOne("cowboys", choices)
    ("Dallas Cowboys", 90)

>>> process.extract(query, choices, processor=default_processor, scorer=default_scorer, limit=5)

query是字串，choices是陣列，元素是字串。 processor是對輸入比較的字串的處理函式，預設是fuzzywuzzy.utils.full_process()，即將字串變為小寫， 去掉除字母和數字之外的字元（發現不能去掉-字元），剩下的字串以空格分開。scorer計算兩個字串相似度的函式，預設fuzz.WRatio()。 limit是輸出個數。
輸出為陣列，元素為元組，元祖第一個匹配到的字串，第二個為int型，為score。對輸出按照score排序。

>>> process.extractWithoutOrder(query, choices, processor=default_processor, scorer=default_scorer, score_cutoff=0)

score_cutoff為一個閾值，當score小於該閾值時，不會輸出。返回一個生成器，輸出每個大於 score_cutoff的匹配，按順序輸出，不排序。

>>> process.extractBests(query, choices, processor=default_processor, scorer=default_scorer, score_cutoff=0, limit=5)

process.extractBests（）和process.extract（）都呼叫了process.extractWithoutOrder（），只不過process.extractBests（）能傳輸 score_cutoff。

>>> process.extractOne(query, choices, processor=default_processor, scorer=default_scorer, score_cutoff=0)

也呼叫了process.extractWithoutOrder（），只不過輸出一個score最高的值。

process.dedupe(contains_dupes, threshold=70, scorer=fuzz.token_set_ratio)

contains_dupes是陣列，元素為字串。
取出相似度小於 threshold的字串，相似度大於 threshold的字串取最長一個。