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導入：
>>> 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，搜索匹配。
2）
>>> fuzz._process_and_sort(s, force_ascii, full_process=True)
對字符串s排序。force_ascii:True 或者False。為True表示轉換為ascii碼。如果full_process為True，則會將字符串s轉換為小寫，去掉除字母和數字之外的字符（發現不能去掉-字符），剩下的字符串以空格分開，然后排序。如果為False，則直接對字符串s排序。
>>> fuzz._token_sort(s1, s2, partial=True, force_ascii=True, full_process=True)
給出字符串 s1, s2的相似度。首先經過 fuzz._process_and_sort（）函數處理。partial為True時，再經過fuzz.partial_ratio（）函數。partial為False時，再經過fuzz.ratio（）函數。
>>> 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（）函數。
fuzz.partial_token_set_ratio(s1, s2, force_ascii=True, full_process=True)
partial為True的fuzz._token_set（）函數。
4）
fuzz.QRatio(s1, s2, force_ascii=True, full_process=True)
full_process為True時，經過utils.full_process(）函數。然后經過fuzz.ratio()函數。對順序敏感。
fuzz.UQRatio(s1, s2, full_process=True)
就是 force_ascii為False的fuzz.QRatio（）函數。
fuzz.WRatio(s1, s2, force_ascii=True, full_process=True)
使用另一種不同算法計算相似度。對順序敏感。
UWRatio(s1, s2, full_process=True)
是force_ascii為False的fuzz.WRatio(）函數。
總結：如果計算相似度的字符串只有字母和數字，直接可以用ratio（）和partial_ratio()。但如果還有其他字符，而且我們想要去掉這些沒用字符，就用下邊的。下邊的函數都對順序不敏感，但token_sort_ratio（）系列是全字符匹配，不管順序。而token_set_ratio（）只要第二個字符串包含第一個字符串就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是字符串，choices是數組，元素是字符串。 processor是對輸入比較的字符串的處理函數，默認是fuzzywuzzy.utils.full_process()，即將字符串變為小寫， 去掉除字母和數字之外的字符（發現不能去掉-字符），剩下的字符串以空格分開。scorer計算兩個字符串相似度的函數，默認fuzz.WRatio()。 limit是輸出個數。
輸出為數組，元素為元組，元祖第一個匹配到的字符串，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小于該閾值時，不會輸出。返回一個生成器，輸出每個大于 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（）都調用了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)
也調用了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是數組，元素為字符串。
取出相似度小于 threshold的字符串，相似度大于 threshold的字符串取最長一個。
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