编程中的模糊匹配可以通过以下方法实现：
使用专门的模糊匹配库
fuzzysearch：这是一个高效的Python库，适用于快速模糊匹配。它通过容忍一定的错误来查找字符串匹配，适合找出有轻微差别的匹配内容。安装和使用都非常简单。
jellyfish：这是一个专注于模糊匹配的Python库，提供了多种算法，如编辑距离（Levenshtein Distance）和Jaro-Winkler距离等，用于比较和匹配字符串。
FuzzyWuzzy：这是一个基于编辑距离算法的Python库，可以将数值量化为相似度评分，适用于需要较高准确度的模糊匹配场景。
预处理
在进行模糊匹配之前，通常需要对字符串进行预处理，如转换为小写、去除特殊字符等，以提高匹配的准确度。
选择合适的模糊匹配算法
编辑距离（Levenshtein Distance）：计算两个字符串之间的最小编辑距离，距离越小，相似度越高。
Jaro-Winkler距离：一种基于编辑距离的算法，对短字符串匹配效果较好，适用于需要较高准确度的场景。
其他算法：还可以使用其他模糊匹配算法，如Jaccard相似度、Cosine相似度等，根据具体需求选择合适的算法。
设置相似度阈值
根据应用场景的需求，设置一个相似度阈值，只有当两个字符串的相似度超过该阈值时，才认为它们是匹配的。
使用正则表达式
如果模糊匹配是基于简单的通配符（如 * 和 ？），可以通过正则表达式来实现。
性能优化
对于大规模数据集的模糊匹配，可以考虑使用一些优化手段，如使用Trie树、哈希表等数据结构来提高匹配效率。
通过以上方法，可以实现高效且准确的编程模糊匹配。根据具体的应用场景和需求，可以选择合适的库、算法和参数设置，以达到最佳的匹配效果。