字符串的相似性比较应用场合很多，像拼写纠错、文本去重、上下文相似性等。
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成都网站制作、系统开发、网络推广、文化传媒、企业宣传、
平面广告设计等为主要业务，适用行业近百种。服务企业客户成百上千家，涉及国内多个省份客户。拥有多年网站建设开发经验。为企业提供专业的网站建设、创意设计、宣传推广等服务。 通过专业的设计、独特的风格，为不同客户提供各种风格的特色服务。
评价字符串相似度最常见的办法就是：把一个字符串通过插入、删除或替换这样的编辑操作，变成另外一个字符串，所需要的最少编辑次数，这种就是编辑距离（edit distance）度量方法，也称为Levenshtein距离。海明距离是编辑距离的一种特殊情况，只计算等长情况下替换操作的编辑次数，只能应用于两个等长字符串间的距离度量。
其他常用的度量方法还有 Jaccard distance、J-W距离（Jaro–Winkler distance）、余弦相似性（cosine similarity）、欧氏距离（Euclidean distance）等。
python-Levenshtein 使用
使用 pip install python-Levenshtein 指令安装 Levenshtein
# -*- coding: utf-8 -*-
import difflib
# import jieba
import Levenshtein
str1 = "我的骨骼雪白 也长不出青稞"
str2 = "雪的日子 我只想到雪中去si"
# 1. difflib
seq = difflib.SequenceMatcher(None, str1,str2)
ratio = seq.ratio()
print 'difflib similarity1: ', ratio
# difflib 去掉列表中不需要比较的字符
seq = difflib.SequenceMatcher(lambda x: x in ' 我的雪', str1,str2)
ratio = seq.ratio()
print 'difflib similarity2: ', ratio
# 2. hamming距离，str1和str2长度必须一致，描述两个等长字串之间对应位置上不同字符的个数
# sim = Levenshtein.hamming(str1, str2)
# print 'hamming similarity: ', sim
# 3. 编辑距离，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
sim = Levenshtein.distance(str1, str2)
print 'Levenshtein similarity: ', sim
# 4.计算莱文斯坦比
sim = Levenshtein.ratio(str1, str2)
print 'Levenshtein.ratio similarity: ', sim
# 5.计算jaro距离
sim = Levenshtein.jaro(str1, str2 )
print 'Levenshtein.jaro similarity: ', sim
# 6. Jaro–Winkler距离
sim = Levenshtein.jaro_winkler(str1 , str2 )
print 'Levenshtein.jaro_winkler similarity: ', sim
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