字符串編輯距離（String Edit Distance）是一種計算兩個字串之間的相似度的方法，可以用來比較兩個字串的差異性。在計算字串編輯距離時，會把兩個字串中不同的字元視為一個編輯操作，而把兩個字串中相同的字元視為不需要做任何編輯操作。有了字串編輯距離，可以輕鬆地計算出兩個字串之間的差異性，並且提供一個可以比較兩個字串的標準。
Python提供了一個內建的模組叫做Levenshtein，可以計算兩個字串之間的編輯距離。Levenshtein模組提供了一個函數叫做distance，可以用來計算兩個字串之間的編輯距離。
import Levenshtein str1 = "Python" str2 = "Pythons" distance = Levenshtein.distance(str1, str2) print(distance)
上面的程式碼會輸出1，表示兩個字串之間的編輯距離為1，也就是說str1和str2之間只有一個字元的差異。
Levenshtein模組還提供了另外一個函數叫做ratio，可以用來計算兩個字串之間的相似度。ratio函數會返回一個0到1之間的數字，數字越大表示兩個字串之間的相似度越高。
import Levenshtein str1 = "Python" str2 = "Pythons" similarity = Levenshtein.ratio(str1, str2) print(similarity)
上面的程式碼會輸出0.92，表示兩個字串之間的相似度為92%。
Python的Levenshtein模組可以輕鬆地計算出兩個字串之間的編輯距離和相似度，可以用來比較兩個字串的差異性，對於文字處理和資料探勘來說是非常有用的。
Levenshtein模組也可以用來計算兩個字串之間的最小編輯操作數，可以用來計算出兩個字串之間的最短距離。Levenshtein模組還提供了一個函數叫做editops，可以用來計算出兩個字串之間的編輯操作。
import Levenshtein str1 = "Python" str2 = "Pythons" editops = Levenshtein.editops(str1, str2) print(editops)
上面的程式碼會輸出[(‘insert’, 6, ‘s’)]，表示str2中的字元“s”是在str1中的第6個字元後面插入的。
Python的Levenshtein模組可以輕鬆地計算出兩個字串之間的編輯距離和相似度，可以用來比較兩個字串的差異性，也可以用來計算出兩個字串之間的最小編輯操作數。Levenshtein模組對於文字處理和資料探勘來說是非常有用的，值得推薦。