Python: Fuzzywuzzy不适用于外文字符

Fuzzywuzzy是一个Python库，用于模糊字符串匹配和相似度计算。它基于Levenshtein距离算法，可以用于处理英文字符的模糊匹配任务。然而，Fuzzywuzzy对于外文字符的处理能力有限，不适用于非英文字符的模糊匹配。

对于外文字符的模糊匹配，可以考虑使用其他的字符串相似度计算方法或库。以下是一些常用的方法和库：

1. Jaro-Winkler距离：Jaro-Winkler距离是一种字符串相似度度量方法，适用于多种语言的字符匹配。Python中的字符串处理库jellyfish提供了Jaro-Winkler距离的实现。
2. Cosine相似度：Cosine相似度是一种基于向量空间模型的相似度计算方法，可以用于比较文本的相似度。Python中的gensim库提供了计算Cosine相似度的功能。
3. 字符串编码转换：对于包含非英文字符的字符串，可以先将其转换为Unicode编码或其他适合处理的编码格式，然后再进行模糊匹配。Python中的unicodedata库提供了字符串编码转换的功能。

需要注意的是，不同的字符串相似度计算方法适用于不同的场景和需求。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的方法。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务，以下是一些与字符串处理和相似度计算相关的产品：

1. 腾讯云人工智能：腾讯云人工智能平台提供了多种自然语言处理（NLP）相关的服务，包括文本相似度计算、语义理解等功能。详情请参考：腾讯云人工智能
2. 腾讯云数据库：腾讯云数据库支持多种编码格式和字符集，可以存储和处理包含外文字符的数据。详情请参考：腾讯云数据库

请注意，以上提到的产品和链接仅供参考，具体选择和使用需根据实际需求和情况进行评估。