当我们尝试使用pip install命令安装python-Levenshtein时，可能会遇到以下错误信息：ModuleNotFoundError: No module named 'distance'
这是因为在安装python-Levenshtein时，需要同时安装C扩展库，而这个C扩展库并不在pip的默认安装源之中。因此，我们需要手动安装这个C扩展库才能使python-Levenshtein正常工作。
下面是针对这个问题的完整解决攻略：
我们可以从pypi的官方网站上下载这个C扩展库的源代码，然后手动编译安装。在终端中输入以下命令：
wget https://pypi.python.org/packages/source/p/python-levenshtein/python-Levenshtein-0.12.0.tar.gz
tar -zxvf python-Levenshtein-0.12.0.tar.gz
cd python-Levenshtein-0.12.0
python setup.py build_ext -i
这样就完成了C扩展库的编译安装。
在完成C扩展库的安装后，我们就可以安装python-Levenshtein了。在终端中输入以下命令：
pip install python-Levenshtein
如果一切顺利，python-Levenshtein将被成功安装。
假设我们想要计算两个字符串之间的编辑距离，可以使用以下python代码片段：
import Levenshtein
distance = Levenshtein.distance('kitten', 'sitting')
print(distance)
输出结果为：3。这表明’kitten’和’sitting’之间的编辑距离为3。
我们也可以将python-Levenshtein用于字符串匹配。以下是一个简单的匹配函数的实现：
import Levenshtein
def match_pattern(pattern, string):
"""使用编辑距离技术判断pattern是否在string中出现过"""
for i in range(len(string) - len(pattern) + 1):
if Levenshtein.distance(pattern, string[i:i+len(pattern)]) <= len(pattern)*0.1:
return True
return False
# 测试
print(match_pattern('ab', 'abcd')) # True
print(match_pattern('bc', 'abcd')) # False
这个函数通过计算编辑距离来判断一个字符串（pattern）是否在另一个字符串（string）中出现过。在这个实现中，如果pattern与string中的任意一个子串的编辑距离小于patern长度的10％，就认为pattern出现在了string中。在这个示例中，'ab'出现在了'abcd'中，而'bc'没有出现在'abcd'中。
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