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python运维常用模块（四）——文件对比模块difflib

1.difflib介绍 difflib作为Python的标准库模块，无需安装，作用是对比文本之间的差异，且支持输出可读性较强的HTML文档，与linux下的diff命令类似。我们可以使用difflib对比代码，配置文件的差别，在版本控制方面是非常有用。Python2.3或更高版本默认自带difflib模块，无需额外安装。实例1：两个

模糊匹配——基于difflib

import difflib DIFF =difflib.Differ() def fuzzy_match(seq:str,sub_seq:str ,difflib=None): """ 模糊匹配 """ assert difflib!=None, "please import difflib.Differ" def match_(seq:str,sub_seq:str ): dif

python difflib比较内容之间的差异

之前一直在寻找比较内容差异的库，原来python标准库里自带有difflib库这就比较有意思了，对于数据采集来说比较两次请求参数的变化就很有用了，可以知道哪些是变化的，方便定位比较 import difflib def diff_headers(): text1 ='''Accept: text/html,application/xhtml+xml,application

difflib模块详解

1、两个字符串对比 import difflib text1=""" test1 #定义字符串 hellow my name is machanwei! difflib document v7.4 add str """ text1_lines=text1.splitlines() #以行进行分隔，以便进行对比 text2="""text2: #定义字符串2 hellow my name is macha

Python实现字符串模糊匹配

Python的difflib库中get_close_matches方法，包含四个参数： · x：被匹配的字符串。 · words：去匹配的字符串列表。 · n，前topn个最佳匹配返回，默认为3。 · cutoff：匹配度大小，为[0, 1]浮点数，默认数值0.6。 import difflib list1 = ['ape', 'apple', 'peach', 'puppy'] difflib.get_cl

Python 字符串相似性的几种度量方法

字符串的相似性比较应用场合很多，像拼写纠错、文本去重、上下文相似性等。评价字符串相似度最常见的办法就是：把一个字符串通过插入、删除或替换这样的编辑操作，变成另外一个字符串，所需要的最少编辑次数，这种就是编辑距离（edit distance）度量方法，也称为Levenshtein距离。海明距离是编辑

具有自定义匹配功能的Python序列匹配器

我有两个列表,我想使用python difflib / sequence匹配器找到匹配的元素,它看起来像这样： from difflib import SequenceMatcher def match_seq(list1,list2): output=[] s = SequenceMatcher(None, list1, list2) blocks=s.get_matching_blocks() for bl in blocks

通过difflib modul比较python中的列表

我正在尝试difflib库.我有两个列表：L_1和L_2包含字符串.我想知道这些序列是否相似(顺序不重要). L_1 = ["Bob", "Mary", "Hans"] L_2 = ["Bob", "Marie", "Háns"] 应该可以.但 L_1 = ["Nirdosch", "Mary", "Rolf"] L_2

如何在difflibs html输出中高亮显示每行两个以上的字符

我正在使用difflib.HtmlDiff比较两个文件.我希望在输出的html中突出显示差异. 当一行中最多包含两个不同的字符时,这已经可以工作： a = "2.000" b = "2.120" 但是,如果一行上有更多不同的字符,则在输出中,整行将标记为红色(在左侧)或绿色(在表格的右侧)： a = "2.000" b = "2.123"

Python 字符串相似性的几种度量方法

字符串的相似性比较应用场合很多，像拼写纠错、文本去重、上下文相似性等。评价字符串相似度最常见的办法就是：把一个字符串通过插入、删除或替换这样的编辑操作，变成另外一个字符串，所需要的最少编辑次数，这种就是编辑距离（edit distance）度量方法，也称为Levenshtein距离。海明距离是编辑

使用difflib.HtmlDiff类-显示单个字符

我正在使用difflib.HtmlDiff类,但使用两组文本(来自网站的HTML)调用该函数,但是当它创建表时 html_diff = difflib.HtmlDiff() print html_diff.make_table(previous_contents, fetch_url.page_contents) 但是,这似乎只是按字符比较字符(每个表行1个字符),最后我得到了一个4.3MB

python-从difflib获取更细粒度的diff(或对diff进行后处理以实现相同效果的方法)

下载this页并对其进行较小的编辑,将本段中的前65更改为68：然后,我使用BeauifulSoup解析这两个源,并使用difflib对其进行比较. url = 'https://secure.ssa.gov/apps10/reference.nsf/links/02092016062645AM' response = urllib2.urlopen(url) content = response.read() # get r

Python中的高性能模糊字符串比较,使用Levenshtein或difflib

我正在进行临床信息规范化(拼写检查),其中我检查每个给定的单词对900,000字的医学词典.我更关注时间复杂度/性能. 我想做模糊字符串比较,但我不确定使用哪个库. 选项1： import Levenshtein Levenshtein.ratio('hello world', 'hello') Result: 0.625 选项2： import difflib diffl

python – 是否有一个替代`difflib.get_close_matches()`来返回索引(列表位置)而不是str列表？

我想使用像difflib.get_close_matches这样的东西,而不是最相似的字符串,我想获得索引(即列表中的位置). 列表的索引更灵活,因为可以将索引与其他数据结构相关联(与匹配的字符串相关). 例如,而不是： >>> words = ['hello', 'Hallo', 'hi', 'house', 'key', 'screen', 'hallo

确定文档与Python的不同之处

我一直在使用Python difflib库来查找2个文档的不同之处. Differ().compare()方法执行此操作,但速度非常慢 – 与diff命令相比,大型HTML文档至少慢100倍. 如何有效地确定Python中2个文档的不同之处？ (理想情况下,我是在位置而不是实际文本,这是SequenceMatcher().get_opcodes()返回的

Python入门之时间模块、datetime模块、difflib文件对比模块、sys模块

一.时间模块导入：import time s = '2019-7-14' print(time.strptime(s,'%Y-%m-%d')) s_time = '09:00:00' print(time.strptime(s_time,'%H:%M:%S')) 1.把元组的时间转换为时间戳 tuple_time = time.localtime() print(tuple_time) print(time.mkti

python – 如何使用difflib.SequenceMatcher获取多个匹配项？

我使用difflib来识别较长序列中短字符串的所有匹配项.但是,当有多个匹配时,difflib似乎只返回一个： > sm = difflib.SequenceMatcher(None, a='ACT', b='ACTGACT') > sm.get_matching_blocks() [Match(a=0, b=0, size=3), Match(a=3, b=7, size=0)] 我预期的输出是： [Match(a=0, b