linux環境下，沒有首先安裝python_Levenshtein，用法如下：
重點介紹幾個該包中的幾個計算字串相似度的幾個函數實現。
1. Levenshtein.hamming(str1, str2)
計算漢明距離。要求str1和str2必須長度一致。是描述兩個等長字串之間對應位置上不同字符的個數。如
2. Levenshtein.distance(str1, str2)
計算編輯距離（也成Levenshtein距離）。是描述由一個字串轉化成另一個字串最少的操作次數，在其中的操作包括插入、刪除、替換。如
算法實現 參考動態規划整理：http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/archive/2013/05/15/3080990.html。
3. Levenshtein.ratio(str1, str2)
計算萊文斯坦比。計算公式 r = (sum - ldist) / sum, 其中sum是指str1 和 str2 字串的長度總和，ldist是類編輯距離
注意：這里的類編輯距離不是2中所說的編輯距離，2中三種操作中每個操作+1，而在此處，刪除、插入依然+1，但是替換+2
這樣設計的目的：ratio('a', 'c')，sum=2,按2中計算為（2-1）/2 = 0.5,’a','c'沒有重合，顯然不合算，但是替換操作+2，就可以解決這個問題。
4. Levenshtein.jaro(s1, s2)
計算jaro距離，
其中的m為s1, s2的匹配長度，當某位置的認為匹配 當該位置字符相同，或者在不超過
t是調換次數的一半
5. Levenshtein.jaro_winkler(s1, s2)
計算Jaro–Winkler距離