背景：
此次项目其中一个任务为公司名称匹配，因此需要用到编辑距离。名称匹配包括中英文，所以针对中英文有不同的计算方法：首先观察中英文名称特征，国内公司一般以XX（省份|市|区|县）XX(公司标志名称)XX（公司性质：科技|技术发展）有限公司|股份有限公司|有限责任公司|分公司，对应的英文也是如此eg,beijing XX technology co.,ltd.
ratio：一般用于长字符匹配
jaro_winker：用于短字符匹配，会给第一个字符相同的数据赋予较高的值
实施：
中文部分：
1.用正则表达式去除有限公司|股份有限公司|有限责任公司|分公司（re.sub(r'有限公司|股份有限公司|有限责任公司|分公司','',string)）同时也可以建立地名词典去除前面地点，防止有的公司省略地点名,定义函数get_sub()实现此模块
2.爬取企业信息曾用名辅助匹配
condition[i==j,get_sub(i)==get_sub(j),ratio(get_sub(i),get_sub(j))>0.85]
此处采坑：由于查找字典数据较大，用any()条件判断会计算所有的condition才会执行将匹配到的结果添加进字典，故需要定义一个函数，只要满足一个条件即跳转，按照计算量的大小写入condition中进行判断（最后完成后才知道用哈希表匹配更快）
英文部分：
由于中国公司的英文名相同字符较多eg.beijing XX technology coltd 这种模式下可以是很多家公司，所以在匹配全字相等后（忽略特殊符号，忽略大小写，简写egcompany limited -co.,ltd croporation-crop incroporationed--INC）我想了一个方法就是以空格切分，除去相同单词计算不同字符的编辑距离，这样可以找到因时态单复数影响匹配不到的记录