我正在编写一个程序，将游戏标题的较小列表与许多游戏的主列表进行比较，以查看较小列表中的哪些游戏与其他列表中的游戏标题更匹配。为此，我一直在检查较小列表中的每个游戏与主列表中的every游戏之间的Levenshtein距离（以百分比形式），并采用所有这些值中的最大值（最大百分比，则必须同时使用difflib和fuzzywuzzy模块。我遇到的问题是，使用process.extractOne()或difflib.get_close_matches()进行的典型搜索每个游戏大约需要5+秒（主列表中包含38000+个字符串），并且我可以搜索大约4500种游戏（[5 * 4500大约是6小时15分钟，我没有时间）。
希望找到一种更好，更快的方法来搜索字符串列表，我在这里问的是，python中搜索字符串和字符串列表之间的最高Levenshtein距离百分比最快的方法是什么。如果没有比使用上面的两个函数或编写其他循环代码更好的方法，请这样说。
我专门用来搜索最大距离的两个功能是：
metric = process.extractOne(name, master_names)[1] / 100
metric = fuzz.ratio(name, difflib.get_close_matches(name, master_names, 1, 0)[0]) / 100
我正在编写一个程序，将游戏标题的较小列表与许多游戏的主列表进行比较，以查看较小列表中的哪些游戏与母版中的游戏标题更紧密地匹配...
[通过实验和进一步的研究，我发现检查Levenshtein比率的最快方法是通过python-Levenshtein库本身。与在Fuzzywuzzy或difflib中使用任何功能相比，功能Levenshtein.ratio()的速度明显更快