1. difflib差异计算工具
此模块提供用于比较序列的类和函数。 例如,它可以用于比较文件,并可以产生各种格式的不同信息,包括HTML和上下文以及统一格式的差异点。有关目录和文件的比较,请参见filecmp模块。
class difflib.SequenceMatcher(None,s1,s2)
这是一个灵活的类,可用于比较任何类型的序列对,只要序列元素为 hashable 对象。 其基本算法要早于由 Ratcliff 和 Obershelp 于 1980 年代末期发表并以“格式塔模式匹配”的夸张名称命名的算法,并且更加有趣一些。 其思路是找到不包含“垃圾”元素的最长连续匹配子序列;所谓“垃圾”元素是指其在某种意义上没有价值,例如空白行或空白符。 (处理垃圾元素是对 Ratcliff 和 Obershelp 算法的一个扩展。) 然后同样的思路将递归地应用于匹配序列的左右序列片段。 这并不能产生最小编辑序列,但确实能产生在人们看来“正确”的匹配。
1.1 比较文本体
differ类用于处理文本行序列,并生成人类可读的差异(deltas)或更改指令各行中的差异。differ生成的默认输出与unix下的diff命令行工具类似,包括表的原始输入值(包含共同的值),以及指示做了哪些更改的标记数据。
将文本传入compare()之前先将其分解为由单个文本行构成的序列,与传入串相比,这样可以生成更可读的输出。
import difflib text1 = """Lorem ipsum dolor sit amet, consectetuer adipiscing
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tristique enim. Donec quis lectus a justo imperdiet tempus.""" text1_lines = text1.splitlines() text2 = """Lorem ipsum dolor sit amet, consectetuer adipiscing
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justo imperdiet tempus. Suspendisse eu lectus. In nunc.""" text2_lines = text2.splitlines() d = difflib.Differ()
diff = d.compare(text1_lines, text2_lines)
print('\n'.join(diff))
结果:
示例数据中两个文本段的开始部分是一样的,所以第一行会直接打印而没有任何额外标注。
数据的第三行有变化,修改后的文本中包含有一个逗号。这两个版本的数据行都会打印,而且第五行上的额外信息会显示文本中哪一列有修改,这里显示增加了 , 字符。
输出中接下来几行显示删除了一个多余的空格。
接下来有一个更复杂的改变,其替换了一个短语中的多个单词。
段落中最后一句变化最大,所以表示差异时完全删除了老版本,增加了新版本。
ndiff()函数生成的输出基本上相同,通过特别“加工”来处理文本数据,并删除输入中的“噪声”。
differ()类会显示所有输入行,统一差异格式(unified diff)则不同,它只包含有修改的文本行和一些上下文。unified_diff()函数会生成这种输出。
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adipiscing. Duis vulputate tristique enim. Donec quis lectus a
justo imperdiet tempus. Suspendisse eu lectus. In nunc.""" text2_lines = text2.splitlines() diff = difflib.unified_diff(
text1_lines,
text2_lines,
lineterm='',
)
print('\n'.join(diff))
lineterm参数用来告诉unified_diff()不必为它返回的控制行追加换行符,因为输入行不包括这些换行符。打印时所有行都会增加换行符。对于很多常用版本控制工具的用户来说,输出看上去应该很熟悉。
使用context_diff()会产生类似的可续输出。
1.2 无用数据
所有生成差异序列的函数都会接受一些参数来指示应当忽略哪些行,以及要忽略一行中的哪些字符。例如,这些参数可用于跳过文件两个版本中的标记或空白符改变。
from difflib import SequenceMatcher def show_results(match):
print(' a = {}'.format(match.a))
print(' b = {}'.format(match.b))
print(' size = {}'.format(match.size))
i, j, k = match
print(' A[a:a+size] = {!r}'.format(A[i:i + k]))
print(' B[b:b+size] = {!r}'.format(B[j:j + k])) A = " abcd"
B = "abcd abcd" print('A = {!r}'.format(A))
print('B = {!r}'.format(B)) print('\nWithout junk detection:')
s1 = SequenceMatcher(None, A, B)
match1 = s1.find_longest_match(0, len(A), 0, len(B))
show_results(match1) print('\nTreat spaces as junk:')
s2 = SequenceMatcher(lambda x: x == " ", A, B)
match2 = s2.find_longest_match(0, len(A), 0, len(B))
show_results(match2)
默认differ不会显式地忽略任何行或字符,但会依赖SequenceMatcher的能力检测噪声。ndiff()的默认行为是忽略空格和制表符。
1.3 比较任意类型
SequenceMatcher类可以比较任意类型的两个序列,只要它们的值是可散列的。这个类使用一个算法来标识序列中最长的连续匹配块,并删除对实际数据没有贡献的无用值。
函数get_opcodes()返回一个指令列表来修改第一个序列,使它与第二个序列匹配。这些指令被编码为5元素元组,包括一个字符串指令(“操作码”)和序列的两对开始及结束索引(表示为i1、i2、j1和j2)。
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import difflib s1 = [1, 2, 3, 5, 6, 4]
s2 = [2, 3, 5, 4, 6, 1] print('Initial data:')
print('s1 =', s1)
print('s2 =', s2)
print('s1 == s2:', s1 == s2)
print() matcher = difflib.SequenceMatcher(None, s1, s2)
for tag, i1, i2, j1, j2 in reversed(matcher.get_opcodes()): if tag == 'delete':
print('Remove {} from positions [{}:{}]'.format(
s1[i1:i2], i1, i2))
print(' before =', s1)
del s1[i1:i2] elif tag == 'equal':
print('s1[{}:{}] and s2[{}:{}] are the same'.format(
i1, i2, j1, j2)) elif tag == 'insert':
print('Insert {} from s2[{}:{}] into s1 at {}'.format(
s2[j1:j2], j1, j2, i1))
print(' before =', s1)
s1[i1:i2] = s2[j1:j2] elif tag == 'replace':
print(('Replace {} from s1[{}:{}] '
'with {} from s2[{}:{}]').format(
s1[i1:i2], i1, i2, s2[j1:j2], j1, j2))
print(' before =', s1)
s1[i1:i2] = s2[j1:j2] print(' after =', s1, '\n') print('s1 == s2:', s1 == s2)
这个例子比较了两个整数列表,并使用get_opcodes()得出将原列表转换为新列表的指令。这里以逆序应用所做的修改,以便增加和删除元素之后列表索引仍是正确的。
SequenceMatcher用于处理定制类以及内置类型,前提是它们必须是可散列的。