本文介绍一个示例:使用 pymongo 连接 MongoDB,查询MongoDB中的 字符串 记录,并比较字符串之间的相似度。
一,Python连接MongoDB
大致步骤:创建MongoClient---> 获取 DataBase --->获取Collection,代码如下:
client = MongoClient(host="127.0.0.1", port=10001) db = client[‘database_name‘] db.authenticate(name="user_name", password="password")
coll = db.get_collection("collection_name")
二,Python MongoDB 查询
以uid为条件进行查询。由于 collection_name 中定义了多个字段,这里只想返回 chat 字段的内容,并且不返回 _id 字段内容。故查询条件如下:
coll.find({"uid": 123456789}, {"_id": 0, "chat": 1})
MongoDB查询返回的每一条记录都是一个 dict:{"chat":"这是一条发言内容"},再将之转化成 chats列表(list) 存储每一条发言内容:
list_chat = list(coll.find({"uid": 123456789}, {"_id": 0, "chat": 1})) chats = [d[‘chat‘] for d in list_chat]
三,Python比较两个字符串的相似度
给定一个列表(list),列表中的每个元素都是一个字符串,计算列表中相邻两个元素的相似度。
#查找chats 列表 里面 相邻 字符串 之间的 相似度 def compute_similar(): chats = uid_chats() for index in range(len(chats) - 1): ratios = similar_ratio(chats[index], chats[index+1]) print(ratios)
具体的字符串相似度计算,由SequenceMatcher实现,它忽略了字符串中存在空格的情况。
#lambda 表达式表示忽略 “ ”(空格),空格不参与相似度地计算 SequenceMatcher(lambda x:x==" ", strA, strB).ratio()
四,完整代码
系统环境 pycharm2016.3 Anaconda3 Python3.6
from pymongo import MongoClient from difflib import SequenceMatcher client = MongoClient(host="127.0.0.1", port=10001) db = client[‘database_name‘] db.authenticate(name="user_name", password="password") coll = db.get_collection("collection_name") def uid_chats(): list_chat = list(coll.find({"uid": 123456789}, {"_id": 0, "chat": 1})) chats = [d[‘chat‘] for d in list_chat] print(chats) return chats def similar_ratio(strA, strB): return SequenceMatcher(lambda x:x==" ", strA, strB).ratio() #查找list里面相邻字符串之间的相似度 def compute_similar(): chats = uid_chats() for index in range(len(chats) - 1): ratios = similar_ratio(chats[index], chats[index+1]) print(ratios) if __name__ == "__main__": compute_similar()
原文:http://www.cnblogs.com/hapjin/p/7895027.html
时间: 2024-10-14 21:38:41