在Python中，检查两个字符串是否近似（或称为字符串的相似性）通常涉及使用某种算法来计算它们之间的“距离”。这些算法包括但不限于Levenshtein距离（编辑距离）、Jaccard相似度、余弦相似度等。

以下是一些示例：

一、Levenshtein距离（编辑距离）：这是两个字符串之间的最小单字符编辑（插入、删除或替换）次数。Python的python-Levenshtein库提供了这个功能，但你也可以使用纯Python实现。

纯Python实现示例：

def levenshtein_distance(s1, s2):  if len(s1) < len(s2):  return levenshtein_distance(s2, s1)  if len(s2) == 0:  return len(s1)  previous_row = range(len(s2) + 1)  for i, c1 in enumerate(s1):  current_row = [i + 1]  for j, c2 in enumerate(s2):  insertions = previous_row[j + 1] + 1  deletions = current_row[j] + 1  substitutions = previous_row[j] + (c1 != c2)  current_row.append(min(insertions, deletions, substitutions))  previous_row = current_row  return previous_row[-1]  print(levenshtein_distance("kitten", "sitting"))  # 输出：3

二、Jaccard相似度：这是两个集合（在本例中，可以是将字符串分解为单词或字符的集合）的交集大小与并集大小的比值。它通常用于比较有限样本集之间的相似性和多样性。

def jaccard_similarity(s1, s2):  set1 = set(s1.split())  set2 = set(s2.split())  intersection = len(set1.intersection(set2))  union = len(set1.union(set2))  return intersection / union  print(jaccard_similarity("我喜欢编程", "编程是我的爱好"))  # 输出：一个基于分词的结果

注意：上面的Jaccard相似度示例是基于空格分隔的单词的。对于中文字符，你可能需要使用更复杂的分词技术，或者简单地按字符进行比较。

3. 余弦相似度：这通常用于比较文档的相似性，它测量两个向量的夹角的余弦值。你可以使用sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer将文本转换为TF-IDF向量，然后使用sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity计算余弦相似度。这通常用于更大的文本块，而不是简短的字符串。不过，对于简短的字符串，如果你可以将它们嵌入到有意义的向量空间中（例如，使用word2vec或BERT等模型），你也可以使用余弦相似度。

4. 模糊匹配库：还有一些库，如fuzzywuzzy，提供了更高级的字符串匹配功能，这些功能通常基于Levenshtein距离和其他启发式方法。例如：

安装fuzzywuzzy：pip install fuzzywuzzy

使用示例：

from fuzzywuzzy import fuzz  
print(fuzz.ratio("kitten", "sitting"))  # 输出：61