要编写一个for循环以最小化模糊匹配中的计算，可以使用FuzzyWuzzy库来实现。

FuzzyWuzzy是一个用于字符串匹配的Python库，它使用Levenshtein距离算法来计算字符串之间的相似度。以下是一个使用FuzzyWuzzy库的示例代码：

from fuzzywuzzy import fuzz

# 定义一个模糊匹配的阈值
threshold = 80

# 原始文本列表
text_list = ['apple', 'banana', 'orange', 'grape', 'watermelon']

# 目标字符串
target_string = 'aple'

# 存储最佳匹配的变量
best_match = None
best_match_score = 0

# 遍历文本列表
for text in text_list:
    # 计算字符串相似度得分
    score = fuzz.ratio(target_string, text)
    
    # 如果得分高于阈值并且大于之前的最佳匹配得分，则更新最佳匹配
    if score > threshold and score > best_match_score:
        best_match = text
        best_match_score = score

# 输出最佳匹配结果
print("Best match:", best_match)

在上面的示例中，我们首先定义了一个阈值，用于确定何时将匹配视为有效匹配。然后，我们遍历原始文本列表，并使用fuzz.ratio()函数计算目标字符串与每个文本的相似度得分。如果得分高于阈值并且高于之前的最佳匹配得分，则更新最佳匹配。最后，我们打印出最佳匹配结果。

请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据你的具体需求进行修改和扩展。