python没有类似inet_addr函数的，python函数列表查询后证实没有该类似的函数
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答案：没有，same函数不是python内置函数。
可以根据需要用python构造自定义名为same的函数。
比如:
def same(x,y):
if x==y:
return True
else:
return False
if __name__ == "__main__":
print(same("abc", "ABC"))#返回False
print(same("abc", "abc"))#返回True
代码
首先，读入TuriCreate软件包
import turicreate as tc
我们指定图像所在的文件夹image，让TuriCreate读取所有的图像文件，并且存储到data数据框
data = tc.image_analysis.load_images('./image/')
我们来看看，data数据框的内容：
data
data包含两列信息，第一列是图片的地址，第二列是图片的长宽描述。
下面我们要求TuriCreate给数据框中每一行添加一个行号。这将作为图片的标记，方便后面查找图片时使用，并输出查看data。
data = data.add_row_number()
data
下面，是重头戏。我们让TuriCreate根据输入的图片集合，建立图像相似度判别模型。
model = tc.image_similarity.create(data)
这个语句执行起来，可能需要一些时间。如果你是第一次使用TuriCreate，它可能还需要从网上下载一些数据。请耐心等待。
经过或长或短的等待，模型已经成功建立。
下面，我们来尝试给模型一张图片，让TuriCreate帮我们从目前的图片集合里，挑出最为相似的10张来。
为了方便，我们就选择第一张图片作为查询输入。
我们利用show()函数展示一下这张图片。
tc.Image(data[0]['path']).show()
下面我们来查询，我们让模型寻找出与这张图片最相似的10张。
similar_images = model.query(data[0:1], k=10)
我们把结果存储在了similar_images变量里面，下面我们来看看其中都有哪些图片。
similar_images
返回的结果一共有10行。跟我们的要求一致。
每一行数据，包含4列。分别是：
查询图片的标记
获得结果的标记
结果图片与查询图片的距离
结果图片与查询图片近似程度排序值
有了这些信息，我们就可以查看到底哪些图片与输入查询图片最为相似了。
注意其中的第一张结果图片，其实就是我们的输入图片本身。考虑它没有意义。
我们提取全部结果图片的标记（索引）值，忽略掉第一张（自身）。
similar_image_index = similar_images['reference_label'][1:]
把上面9张图片的标记在所有图片的索引列表中过滤出来：
filtered_index = data['id'].apply(lambda x : x in similar_image_index)
filtered_index
验证完毕以后，请执行以下语句。我们再次调用TuriCreate的explore()函数，展现相似度查询结果图片。
data[filtered_index].explore()
linux环境下，没有首先安装python_Levenshtein，用法如下：
重点介绍几个该包中的几个计算字串相似度的几个函数实现。
1. Levenshtein.hamming(str1, str2)
计算汉明距离。要求str1和str2必须长度一致。是描述两个等长字串之间对应位置上不同字符的个数。如
2. Levenshtein.distance(str1, str2)
计算编辑距离（也成Levenshtein距离）。是描述由一个字串转化成另一个字串最少的操作次数，在其中的操作包括插入、删除、替换。如
算法实现 参考动态规划整理：。
3. Levenshtein.ratio(str1, str2)
计算莱文斯坦比。计算公式 r = (sum - ldist) / sum, 其中sum是指str1 和 str2 字串的长度总和，ldist是类编辑距离
注意：这里的类编辑距离不是2中所说的编辑距离，2中三种操作中每个操作+1，而在此处，删除、插入依然+1，但是替换+2
这样设计的目的：ratio('a', 'c')，sum=2,按2中计算为（2-1）/2 = 0.5,’a','c'没有重合，显然不合算，但是替换操作+2，就可以解决这个问题。
4. Levenshtein.jaro(s1, s2)
计算jaro距离，
其中的m为s1, s2的匹配长度，当某位置的认为匹配 当该位置字符相同，或者在不超过
t是调换次数的一半
5. Levenshtein.jaro_winkler(s1, s2)
计算Jaro–Winkler距离
比如你在a.py的文件中定义了一个test(x,y)函数，在shell中调用的时候from a import testtest(x,y)
__init__ 是类的 构造函数
__le__ __ne__ 是 运算符函数
__le__ 是 =
__ne__ 是 !=
重载这两个函数 就相当于重载运算符
