Detaillierte Erläuterung des Python-Difflib-Moduls
In diesem Artikel werden hauptsächlich Beispiele des Python-Difflib-Moduls im Detail vorgestellt. Interessierte Freunde können sich auf die vom
Difflib-Modul bereitgestellten Klassen und Methoden beziehen Vergleichen Sie Dateien und generieren Sie einen differenziellen Ergebnistext oder eine differenzielle Vergleichsseite im HTML-Format. Wenn Sie die Unterschiede in Verzeichnissen vergleichen müssen, können Sie das Modul filecmp verwenden.
Klasse difflib.SequenceMatcher
Diese Klasse stellt Methoden zum Vergleichen von Sequenzpaaren beliebiger hashbarer Typen bereit. Diese Methode findet die größte aufeinanderfolgende übereinstimmende Sequenz, die keine „Müll“-Elemente enthält.
Wenn man die Komplexität des Algorithmus vergleicht, hat er aufgrund des ursprünglichen Gestalt-Matching-Algorithmus im schlimmsten Fall n quadratische Operationen und im besten Fall eine lineare Effizienz.
Es verfügt über eine automatische Garbage-Heuristik, die Zeichen, die mehr als 1 % des Fragments oder 200 Mal wiederholt werden, als Garbage behandeln kann. Diese Funktion kann deaktiviert werden, indem Autojunk auf „false“ gesetzt wird.
Klasse difflib.Differ
Diese Klasse vergleicht die Unterschiede zwischen Textzeilen und erzeugt Differenzergebnisse oder inkrementelle Ergebnisse, die für die menschliche Lesbarkeit geeignet sind Die Teildarstellung ist wie folgt:
class difflib.HtmlDiff
Diese Klasse kann verwendet werden, um HTML-Tabellen zu erstellen (oder zu enthalten). Tabellen-HTML-Datei), entsprechende beidseitige Darstellung oder zeilenweise Darstellung zum Vergleich der Differenzergebnisse.
make_file(fromlines, tolines [, fromdesc][, todesc][, context][, numlines])
make_table(fromlines, tolines [, fromdesc][, todesc][, context ][, numlines])
Beide der beiden oben genannten Methoden können verwendet werden, um eine HTML-Datei zu generieren, die eine Tabelle mit den Vergleichsergebnissen enthält, und ein Teil des Inhalts wird hervorgehoben.
difflib.context_diff(a, b[, fromfile][, tofile][, fromfiledate][, tofiledate][, n][, lineterm])
Generator
, der a und b (eine Liste von Zeichenfolgen) vergleicht und eine Zeile mit Differenztext zurückgibt. Beispiel:
>>> s1 = ['bacon\n', 'eggs\n', 'ham\n', 'guido\n'] >>> s2 = ['python\n', 'eggy\n', 'hamster\n', 'guido\n'] >>> for line in context_diff(s1, s2, fromfile='before.py', tofile='after.py'): ... sys.stdout.write(line) *** before.py --- after.py *************** *** 1,4 **** ! bacon ! eggs ! ham guido --- 1,4 ---- ! python ! eggy ! hamster guido
difflib.get_close_matches(. Wort, Möglichkeiten[, n][, Cutoff])
Gibt die Liste der maximal passenden Ergebnisse zurück
Beispiel:
>>> get_close_matches('appel', ['ape', 'apple', 'peach', 'puppy']) ['apple', 'ape'] >>> import keyword >>> get_close_matches('wheel', keyword.kwlist) ['while'] >>> get_close_matches('apple', keyword.kwlist) [] >>> get_close_matches('accept', keyword.kwlist) ['except']
difflib.ndiff(a, b[, linejunk][, charjunk])
Vergleichen Sie a und b (String-Liste) und geben Sie einen Unterschied im Differ-Stil zurück Ergebnis
Beispiel:
>>> diff = ndiff('one\ntwo\nthree\n'.splitlines(1), ... 'ore\ntree\nemu\n'.splitlines(1)) >>> print ''.join(diff), - one ? ^ + ore ? ^ - two - three ? - + tree + emu
difflib.restore(sequence, which)
gibt ein Verhältnis von zwei Ergebnissen zurück für Sequenz
Beispiel
>>> diff = ndiff('one\ntwo\nthree\n'.splitlines(1), ... 'ore\ntree\nemu\n'.splitlines(1)) >>> diff = list(diff) # materialize the generated delta into a list >>> print ''.join(restore(diff, 1)), one two three >>> print ''.join(restore(diff, 2)), ore tree emu
difflib.unified_diff(a, b[, fromfile][, tofile ][, fromfiledate][, tofiledate][, n][, lineterm])
Vergleichen Sie a und b (String-Liste) und geben Sie ein Differenzergebnis im einheitlichen Diff-Format zurück.
Beispiel:
>>> s1 = ['bacon\n', 'eggs\n', 'ham\n', 'guido\n'] >>> s2 = ['python\n', 'eggy\n', 'hamster\n', 'guido\n'] >>> for line in unified_diff(s1, s2, fromfile='before.py', tofile='after.py'): ... sys.stdout.write(line) --- before.py +++ after.py @@ -1,4 +1,4 @@ -bacon -eggs -ham +python +eggy +hamster guido
Praktisches Anwendungsbeispiel
Vergleichen Sie zwei Dateien und generieren Sie dann eine HTML-Datei mit den Differenzergebnissen
#coding:utf-8 ''' file:difflibeg.py date:2017/9/9 10:33 author:lockey email:lockey@123.com desc:diffle module learning and practising ''' import difflib hd = difflib.HtmlDiff() loads = '' with open('G:/python/note/day09/0907code/hostinfo/cpu.py','r') as load: loads = load.readlines() load.close() mems = '' with open('G:/python/note/day09/0907code/hostinfo/mem.py', 'r') as mem: mems = mem.readlines() mem.close() with open('htmlout.html','a+') as fo: fo.write(hd.make_file(loads,mems)) fo.close()
Laufendes Ergebnis:
Generiertes HTML-Dateivergleichsergebnis:
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Es gibt keine integrierte Summenfunktion in der C-Sprache, daher muss sie selbst geschrieben werden. Die Summe kann erreicht werden, indem das Array durchquert und Elemente akkumulieren: Schleifenversion: Die Summe wird für die Schleifen- und Arraylänge berechnet. Zeigerversion: Verwenden Sie Zeiger, um auf Array-Elemente zu verweisen, und eine effiziente Summierung wird durch Selbststillstandszeiger erzielt. Dynamisch Array -Array -Version zuweisen: Zuordnen Sie Arrays dynamisch und verwalten Sie selbst den Speicher selbst, um sicherzustellen, dass der zugewiesene Speicher befreit wird, um Speicherlecks zu verhindern.

Obwohl eindeutig und unterschiedlich mit der Unterscheidung zusammenhängen, werden sie unterschiedlich verwendet: Unterschieds (Adjektiv) beschreibt die Einzigartigkeit der Dinge selbst und wird verwendet, um Unterschiede zwischen den Dingen zu betonen; Das Unterscheidungsverhalten oder die Fähigkeit des Unterschieds ist eindeutig (Verb) und wird verwendet, um den Diskriminierungsprozess zu beschreiben. In der Programmierung wird häufig unterschiedlich, um die Einzigartigkeit von Elementen in einer Sammlung darzustellen, wie z. B. Deduplizierungsoperationen; Unterscheidet spiegelt sich in der Gestaltung von Algorithmen oder Funktionen wider, wie z. B. die Unterscheidung von ungeraden und sogar Zahlen. Bei der Optimierung sollte der eindeutige Betrieb den entsprechenden Algorithmus und die Datenstruktur auswählen, während der unterschiedliche Betrieb die Unterscheidung zwischen logischer Effizienz optimieren und auf das Schreiben klarer und lesbarer Code achten sollte.

Es gibt kein absolutes Gehalt für Python- und JavaScript -Entwickler, je nach Fähigkeiten und Branchenbedürfnissen. 1. Python kann mehr in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen bezahlt werden. 2. JavaScript hat eine große Nachfrage in der Entwicklung von Front-End- und Full-Stack-Entwicklung, und sein Gehalt ist auch beträchtlich. 3. Einflussfaktoren umfassen Erfahrung, geografische Standort, Unternehmensgröße und spezifische Fähigkeiten.

! X Understanding! X ist ein logischer Nicht-Operator in der C-Sprache. Es booleschen den Wert von x, dh wahre Änderungen zu falschen, falschen Änderungen an True. Aber seien Sie sich bewusst, dass Wahrheit und Falschheit in C eher durch numerische Werte als durch Boolesche Typen dargestellt werden, ungleich Null wird als wahr angesehen und nur 0 wird als falsch angesehen. Daher handelt es sich um negative Zahlen wie positive Zahlen und gilt als wahr.

Es gibt keine integrierte Summenfunktion in C für die Summe, kann jedoch implementiert werden durch: Verwenden einer Schleife, um Elemente nacheinander zu akkumulieren; Verwenden eines Zeigers, um auf die Elemente nacheinander zuzugreifen und zu akkumulieren; Betrachten Sie für große Datenvolumina parallele Berechnungen.

Die H5 -Seite muss aufgrund von Faktoren wie Code -Schwachstellen, Browserkompatibilität, Leistungsoptimierung, Sicherheitsaktualisierungen und Verbesserungen der Benutzererfahrung kontinuierlich aufrechterhalten werden. Zu den effektiven Wartungsmethoden gehören das Erstellen eines vollständigen Testsystems, die Verwendung von Versionstools für Versionskontrolle, die regelmäßige Überwachung der Seitenleistung, das Sammeln von Benutzern und die Formulierung von Wartungsplänen.

Das Kopieren und Einfügen des Codes ist nicht unmöglich, sollte aber mit Vorsicht behandelt werden. Abhängigkeiten wie Umgebung, Bibliotheken, Versionen usw. im Code stimmen möglicherweise nicht mit dem aktuellen Projekt überein, was zu Fehlern oder unvorhersehbaren Ergebnissen führt. Stellen Sie sicher, dass der Kontext konsistent ist, einschließlich Dateipfade, abhängiger Bibliotheken und Python -Versionen. Wenn Sie den Code für eine bestimmte Bibliothek kopieren und einfügen, müssen Sie möglicherweise die Bibliothek und ihre Abhängigkeiten installieren. Zu den häufigen Fehlern gehören Pfadfehler, Versionskonflikte und inkonsistente Codestile. Die Leistungsoptimierung muss gemäß dem ursprünglichen Zweck und den Einschränkungen des Codes neu gestaltet oder neu gestaltet werden. Es ist entscheidend, den Code zu verstehen und den kopierten kopierten Code zu debuggen und nicht blind zu kopieren und einzufügen.

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