这是个很常见的疑问，核心原因是这两个方法的匹配逻辑完全不同，咱们结合你的例子一步步拆解：

1. fuzz.token_sort_ratio的工作逻辑 #

这个方法的步骤是：

• 把两个字符串按空格拆分成「token（词元）」
• 对每个字符串的token按字母顺序排序
• 将排序后的token重新拼接成新字符串
• 计算两个新字符串的完整相似度（基于编辑距离/SequenceMatcher）

放到你的例子里：

• "Kimberly Beukema" 拆分后是 ["Kimberly", "Beukema"]，排序后拼接为 "Beukema Kimberly"
• "Ms. Kimberly Beukema" 拆分后是 ["Ms.", "Kimberly", "Beukema"]，排序后拼接为 "Beukema Kimberly Ms."

现在它要对比的是这两个完整字符串的相似度——第二个字符串比第一个多了"Ms. "这部分内容，所以完整匹配度会被拉低，最终返回91。

2. fuzz.partial_token_sort_ratio的工作逻辑 #

这个方法在token_sort_ratio的基础上，做了一个关键调整：只做部分匹配，步骤是：

• 和token_sort_ratio一样，先拆分、排序token
• 取较短的那个token集合，去匹配较长的token集合
• 计算较短集合的token在较长集合中的覆盖比例

还是你的例子：

• 较短的token集合是 ["Kimberly", "Beukema"]
• 较长的token集合是 ["Ms.", "Kimberly", "Beukema"]

因为较短集合里的所有token都能在较长集合中找到，覆盖比例是100%，所以返回100。

给你的小建议 #

如果你的场景是匹配姓名（经常会有Ms./Mr.这类前缀差异），partial_token_sort_ratio或者fuzz.token_set_ratio（基于token集合的交集匹配）会比token_sort_ratio更合适，它们能更好地忽略这类无关的前缀/后缀差异。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Cristina