从字符串中匹配多个关键词，优先匹配更长的关键词

（1）把关键词按长度排序

（2）循环匹配关键词

（3）匹配到之后,就把关键词从字符串中删除

（4）继续匹配其他关键词

import pandas as pd
import re

keyword_list = ['iPhone', 'iPhone 13 Pro', 'iPhone 13']

keyword_list = sorted(keyword_list, key=lambda x: len(x), reverse=True)

# 提取字符串中的关键词（忽略大小写和空格）
def extract_keywords(text_str):
    # 去除字符串中的所有空格，并小写
    text_str = re.sub(r'\s+', '', text_str).lower()
    matched_keywords = []
    # 遍历关键词列表
    for keyword in keyword_list:
        # 去除关键词中的空格，并小写
        keyword_re = re.sub(r'\s+', '', keyword).lower()
        # 检查关键词是否出现在字符串中
        if re.search(keyword_re, text_str):
            # 将匹配到的关键词原词加入匹配到的列表中
            matched_keywords.append(keyword)
            # 从字符串中删除匹配到的关键词
            text_str = text_str.replace(keyword_re, "")
    # 返回提取结果，使用逗号分隔
    return ', '.join(matched_keywords)


text_str = '''
iPhone 13和iPhone 13 Pro是同一代产品，都是iPhone家族的一员
'''

matched_keywords = extract_keywords(text_str)
print(matched_keywords)

# 批量处理

# # 关键词所在的excel表
# df1 = pd.read_excel(r'D:\关键词文件.xlsx')
# # 字符串所在的excel表
# df2 = pd.read_excel(r'D:\字符串文件.xlsx')


# # 获取df1中的关键词列表，并按长度排序
# keyword_list = sorted(df1['关键词'].tolist(), key=lambda x: len(x), reverse=True)
# print(keyword_list)

# 应用提取函数
# df2['提取结果'] = df2['字符串'].apply(extract_keywords)
# # 查看结果
# # print(df2)

# df2.to_excel(r'D:\提取结果.xlsx')
# print('excel写入完成！')