最近工作需要用到序列匹配，检测相似性，不过有点复杂的是输入长度是不固定的，举例为： input_and_output = [1, 2, '你好', 世界', 12.34, 45.6, -21, '中国', '美丽'] 其中，需要从input_and_output 中选取不固定长度的一段作为输入，且顺序不定，然后去与总体进行比较，找出最符合的，开始是对汉字进行数值化编码，不过后来由于出现汉字越来越多，遂放弃该方法，转向别的方式，查找资料发现了两个python包广被推荐，从下面来看各有优缺点，记录之~ 1、difflib import difflib #python 自带库，不需额外安装 In

获取热点新闻有很多种方法，比如直接获取新闻网站的热点栏目。热点栏目可能是编辑推荐的，具有较大主观性。稍微复杂点的可以通过提取热点词组。通过对每条消息分词，比对分析得出出现最频繁的词典，包含热门词典词汇的消息即是热点新闻。 此外，还可以通过对比新闻消息相似度来提取热点。这种方法综合以上两者的优点。在比对语句相似度的过程中，隐性提及热门词汇。除去大规模比对消息外，可以对热点栏目新闻进行相似度比较，比较快速有效地生成热点的预览。 热点的产生最少是二维的，即成为热点必要条件是最少出现两条相似度较高的消息。直接比较消息相似度的情况下，维数越高，耗时越久。 ———————————————— 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_21264377/article/details/120854829

用python 实现两个文本文件之间的比较，并生成可视化HTML文件。

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