difflib — Helpers for computing deltas¶
소스 코드: Lib/difflib.py
이 모듈은 시퀀스 비교를 위한 클래스와 함수를 제공합니다. 예를 들어 파일을 비교하는 데 사용할 수 있으며, HTML 및 문맥(context)과 통합(unified) diff를 비롯한 다양한 형식의 파일 차이에 관한 정보를 생성할 수 있습니다. 디렉터리와 파일을 비교하려면, filecmp 모듈을 참조하십시오.
- class difflib.SequenceMatcher
이것은 시퀀스 요소가 해시 가능이기만 하다면, 모든 형의 시퀀스 쌍을 비교할 수 있는 유연한 클래스입니다. 기본 알고리즘은 1980년대 후반에 Ratcliff와 Obershelp가 ‘게슈탈트 패턴 매칭(gestalt pattern matching)’이라는 과장된 이름으로 발표한 알고리즘까지 거슬러 올라가는데, 그보다는 약간 더 공을 들였습니다. 아이디어는 “정크” 요소가 없는 가장 긴 연속적으로 일치하는 서브 시퀀스를 찾는 것입니다; 이러한 “정크” 요소는 빈 줄이나 공백과 같은 어떤 의미에서는 흥미롭지 않은 요소들입니다. (정크 처리는 Ratcliff와 Obershelp 알고리즘의 확장입니다.) 그런 다음 같은 아이디어를 일치하는 서브 시퀀스의 왼쪽과 오른쪽에 있는 시퀀스 조각에 재귀적으로 적용합니다. 이것이 최소 편집 시퀀스를 산출하지는 않지만, 사람들에게 “그럴듯해 보이는” 일치를 산출하는 경향이 있습니다.
타이밍: 기본 Ratcliff-Obershelp 알고리즘은 최악의 상황(worst case)에 세제곱 시간이고, 평균적으로(expected case) 제곱 시간입니다.
SequenceMatcher는 최악의 상황에 제곱 시간이며, 평균적인 동작은 시퀀스에 공통으로 포함된 요소의 수에 따라 복잡한 방식으로 달라집니다; 최상의 경우(best cast)는 선형 시간입니다.자동 정크 휴리스틱:
SequenceMatcher는 특정 시퀀스 항목을 자동으로 정크로 처리하는 경험적 방법을 지원합니다. 경험적 방법은 개별 항목이 시퀀스에 나타나는 횟수를 계산합니다. (첫 번째 항목 이후의) 중복된 항목이 시퀀스의 1% 이상을 차지하고 시퀀스의 길이가 최소 200항목 이상이면, 이 항목은 “흔한” 것으로 표시되고 시퀀스 일치를 위해 정크로 처리됩니다. 이 경험적 방법은SequenceMatcher를 만들 때autojunk인자를False로 설정하여 끌 수 있습니다.버전 3.2에서 변경: Added the autojunk parameter.
- class difflib.Differ¶
이것은 텍스트 줄의 시퀀스를 비교하고, 사람이 읽을 수 있는 차이 또는 델타를 생성하는 클래스입니다. Differ는 줄의 시퀀스를 비교하고, 유사한 (거의 일치하는) 줄 내의 문자 시퀀스를 비교하는데
SequenceMatcher를 사용합니다.Differ델타의 각 줄은 2자 코드로 시작합니다:코드
뜻
'- '시퀀스 1에만 있는 줄
'+ '시퀀스 2에만 있는 줄
' '두 시퀀스에 공통인 줄
'? '두 입력 시퀀스에 없는 줄
Lines beginning with ‘
?’ attempt to guide the eye to intraline differences, and were not present in either input sequence. These lines can be confusing if the sequences contain whitespace characters, such as spaces, tabs or line breaks.
- class difflib.HtmlDiff¶
이 클래스는 HTML 표를 (또는 표를 포함하는 완전한 HTML 파일을) 만드는 데 사용할 수 있습니다. 이 HTML은 줄 간과 줄 내의 변경을 강조하면서, 텍스트를 나란히 줄 단위로 비교하여 보여줍니다. 표는 전체 또는 문맥 차이 모드로 생성될 수 있습니다.
이 클래스의 생성자는 다음과 같습니다:
- __init__(tabsize=8, wrapcolumn=None, linejunk=None, charjunk=IS_CHARACTER_JUNK)¶
HtmlDiff의 인스턴스를 초기화합니다.tabsize는 탭 간격을 지정하는 선택적 키워드 인자이며 기본값은
8입니다.wrapcolumn는 줄이 자동 줄 넘김 되는 열 번호를 지정하는 선택적 키워드로, 줄을 자동 줄 넘김 하지 않는
None이 기본값입니다.linejunk 와 charjunk는
ndiff()(HtmlDiff가 나란히 배치된 HTML 차이를 만드는 데 사용됩니다)로 전달되는 선택적 키워드 인자입니다. 인자 기본값과 설명은ndiff()설명서를 참조하십시오.
다음과 같은 메서드가 공개됩니다:
- make_file(fromlines, tolines, fromdesc='', todesc='', context=False, numlines=5, *, charset='utf-8')¶
fromlines 와 tolines(문자열의 리스트)를 비교하고, 줄 간 및 줄 내부의 변경을 강조하면서, 줄 단위로 차이를 보여주는 표를 포함하는 완전한 HTML 파일을 문자열로 반환합니다.
fromdesc 와 todesc는 from/to 파일 열 헤더 문자열을 지정하는 선택적 키워드 인자입니다 (기본값은 모두 빈 문자열입니다).
context 와 numlines는 모두 선택적 키워드 인자입니다. 문맥 차이를 표시하려면 context를
True로 설정하십시오, 그렇지 않으면 기본값은 전체 파일을 표시하는False입니다. numlines의 기본값은5입니다. context가True일 때, numlines는 차이 하이라이트를 둘러싸는 문맥 줄의 수를 제어합니다. context가False면 numlines는 “next” 하이퍼 링크를 사용할 때 차이 하이라이트 앞에 표시되는 줄 수를 제어합니다 (0으로 설정하면 “next” 하이퍼 링크가 다음 차이 하이라이트를 아무런 선행 문맥 줄 없이 브라우저의 맨 위에 놓도록 합니다).참고
fromdesc와 todesc는 이스케이프 되지 않은 HTML로 해석되며 신뢰할 수 없는 소스로부터 입력을 받는 동안 적절히 이스케이프 되어야 합니다.
버전 3.5에서 변경: charset 키워드 전용 인자가 추가되었습니다. HTML 문서의 기본 문자 집합이
'ISO-8859-1'에서'utf-8'로 변경되었습니다.
- make_table(fromlines, tolines, fromdesc='', todesc='', context=False, numlines=5)¶
fromlines 와 tolines(문자열의 리스트)를 비교하고, 줄 간 및 줄 내부의 변경을 강조하면서, 줄 단위로 차이를 보여주는 완전한 HTML 표를 문자열로 반환합니다.
이 메서드의 인자는
make_file()메서드의 인자와 같습니다.
- difflib.context_diff(a, b, fromfile='', tofile='', fromfiledate='', tofiledate='', n=3, lineterm='\n')¶
a와 b(문자열의 리스트)를 비교합니다; 델타(델타 줄을 생성하는 제너레이터)를 문맥 diff 형식으로 반환합니다.
문맥 diff는 단지 변경된 줄과 몇 줄의 문맥만을 더해서 표시하는 간결한 방법입니다. 변경 사항은 이전/이후 스타일로 표시됩니다. 문맥 줄의 수는 n에 의해 설정되며 기본값은 3입니다.
기본적으로, diff 제어 줄(
***나---가 포함된 것)은 끝에 줄 넘김을 붙여 만들어집니다. 이것은io.IOBase.readlines()로 만들어진 입력이io.IOBase.writelines()와 함께 사용하기에 적합한 diff를 생성하도록 하는 데 유용합니다. 왜냐하면, 입력과 출력 모두 끝에 줄 넘김이 있기 때문입니다.끝에 줄 넘김이 없는 입력이면, lineterm 인자를
""로 설정해서 출력에 일관되게 줄 넘김이 포함되지 않게 하십시오.문맥 diff 형식에는 일반적으로 파일명과 수정 시간에 대한 헤더가 있습니다. 이들 중 일부 또는 전부는 fromfile, tofile, fromfiledate 및 tofiledate에 문자열을 사용하여 지정될 수 있습니다. 수정 시간은 일반적으로 ISO 8601 형식으로 표현됩니다. 지정하지 않으면, 문자열들의 기본값은 빈 문자열입니다.
>>> import sys >>> from difflib import * >>> s1 = ['bacon\n', 'eggs\n', 'ham\n', 'guido\n'] >>> s2 = ['python\n', 'eggy\n', 'hamster\n', 'guido\n'] >>> sys.stdout.writelines(context_diff(s1, s2, fromfile='before.py', ... tofile='after.py')) *** before.py --- after.py *************** *** 1,4 **** ! bacon ! eggs ! ham guido --- 1,4 ---- ! python ! eggy ! hamster guido
더욱 자세한 예제는 difflib의 명령 줄 인터페이스를 참조하십시오.
- difflib.get_close_matches(word, possibilities, n=3, cutoff=0.6)¶
최상의 “충분히 좋은” 일치의 리스트를 반환합니다. word는 근접 일치가 목표로 하는 시퀀스(일반적으로 문자열)며, possibilities는 word와 일치시킬 시퀀스의 리스트입니다 (일반적으로 문자열의 리스트).
선택적 인자 n(기본값
3)은 반환할 근접 일치의 최대 개수입니다; n는0보다 커야 합니다.선택적 인자 cutoff(기본값
0.6)는 [0, 1] 범위의 float입니다. word와의 유사성 점수가 이 값보다 적은 possibilities는 무시됩니다.possibilities 중에서 가장 좋은 (최대 n 개의) 일치가 리스트로 반환되는데, 유사성 점수로 정렬되어 있고 가장 유사한 것이 먼저 나옵니다.
>>> get_close_matches('appel', ['ape', 'apple', 'peach', 'puppy']) ['apple', 'ape'] >>> import keyword >>> get_close_matches('wheel', keyword.kwlist) ['while'] >>> get_close_matches('pineapple', keyword.kwlist) [] >>> get_close_matches('accept', keyword.kwlist) ['except']
- difflib.ndiff(a, b, linejunk=None, charjunk=IS_CHARACTER_JUNK)¶
a와 b(문자열의 리스트)를 비교합니다;
Differ-스타일 델타(델타 줄을 생성하는 제너레이터)를 반환합니다.선택적 키워드 매개 변수 linejunk 와 charjunk는 필터링 함수(또는
None)입니다:linejunk: 단일 문자열 인자를 받아들이고 문자열이 정크면 참을 반환하고, 그렇지 않으면 거짓을 반환하는 함수입니다. 기본값은
None입니다. 모듈 수준의 함수IS_LINE_JUNK()도 있는데, 최대로 한 개의 파운드 문자('#')를 제외하고 눈에 보이는 문자가 없는 줄을 걸러냅니다 – 하지만 하부SequenceMatcher클래스는 어떤 줄이 잡음으로 볼만큼 자주 등장하는지 동적으로 분석하고, 이것이 보통 이 함수를 사용하는 것보다 효과적입니다.charjunk: 문자(길이 1의 문자열)를 받아들이고, 문자가 정크면 참을 반환하고, 그렇지 않으면 거짓을 반환하는 함수입니다. 기본값은 모듈 수준의 함수
IS_CHARACTER_JUNK()인데, 공백 문자(스페이스나 탭; 줄 넘김 문자를 포함하는 것은 좋은 생각이 아닙니다)를 걸러냅니다.>>> diff = ndiff('one\ntwo\nthree\n'.splitlines(keepends=True), ... 'ore\ntree\nemu\n'.splitlines(keepends=True)) >>> print(''.join(diff), end="") - one ? ^ + ore ? ^ - two - three ? - + tree + emu
- difflib.restore(sequence, which)¶
델타를 만든 두 시퀀스 중 하나를 반환합니다.
Differ.compare()나ndiff()로 만들어진 sequence가 주어지면, 파일 1이나 2(매개 변수 which)에서 원래 제공되었던 줄을 추출하고, 줄 접두어를 제거합니다.예:
>>> diff = ndiff('one\ntwo\nthree\n'.splitlines(keepends=True), ... 'ore\ntree\nemu\n'.splitlines(keepends=True)) >>> diff = list(diff) # materialize the generated delta into a list >>> print(''.join(restore(diff, 1)), end="") one two three >>> print(''.join(restore(diff, 2)), end="") ore tree emu
- difflib.unified_diff(a, b, fromfile='', tofile='', fromfiledate='', tofiledate='', n=3, lineterm='\n')¶
a와 b(문자열의 리스트)를 비교합니다; 델타(델타 줄을 생성하는 제너레이터)를 통합 diff 형식으로 반환합니다.
통합(unified) diff는 단지 변경된 줄과 몇 줄의 문맥만을 더해서 표시하는 간결한 방법입니다. 변경 사항은 (별도의 이전/이후 블록 대신) 인라인 스타일로 표시됩니다. 문맥 줄의 수는 n에 의해 설정되며 기본값은 3입니다.
기본적으로, diff 제어 줄(
---,+++또는@@가 포함된 것)은 끝에 줄 넘김을 붙여 만들어집니다. 이것은io.IOBase.readlines()로 만들어진 입력이io.IOBase.writelines()와 함께 사용하기에 적합한 diff를 생성하도록 하는 데 유용합니다. 왜냐하면, 입력과 출력 모두 끝에 줄 넘김이 있기 때문입니다.끝에 줄 넘김이 없는 입력이면, lineterm 인자를
""로 설정해서 출력에 일관되게 줄 넘김이 포함되지 않게 하십시오.The unified diff format normally has a header for filenames and modification times. Any or all of these may be specified using strings for fromfile, tofile, fromfiledate, and tofiledate. The modification times are normally expressed in the ISO 8601 format. If not specified, the strings default to blanks.
>>> s1 = ['bacon\n', 'eggs\n', 'ham\n', 'guido\n'] >>> s2 = ['python\n', 'eggy\n', 'hamster\n', 'guido\n'] >>> sys.stdout.writelines(unified_diff(s1, s2, fromfile='before.py', tofile='after.py')) --- before.py +++ after.py @@ -1,4 +1,4 @@ -bacon -eggs -ham +python +eggy +hamster guido
더욱 자세한 예제는 difflib의 명령 줄 인터페이스를 참조하십시오.
- difflib.diff_bytes(dfunc, a, b, fromfile=b'', tofile=b'', fromfiledate=b'', tofiledate=b'', n=3, lineterm=b'\n')¶
a와 b(바이트열 객체의 리스트)를 dfunc를 사용하여 비교합니다; dfunc가 반환하는 형식으로 델타 줄(역시 바이트열)의 시퀀스를 산출합니다. dfunc는 콜러블이어야하며, 보통
unified_diff()나context_diff()입니다.알 수 없거나 일관성 없는 인코딩의 데이터를 비교할 수 있게 합니다. n를 제외한 모든 입력은 바이트열 객체여야 합니다, str이 아닙니다. 모든 입력(n 제외)을 str로 무손실 변환하고,
dfunc(a, b, fromfile, tofile, fromfiledate, tofiledate, n, lineterm)를 호출하는 방식으로 작동합니다. dfunc의 출력은 다시 바이트로 변환되므로, 여러분이 얻는 델타 줄은 a와 b 처럼 알 수 없고/일관성 없는 인코딩을 갖습니다.Added in version 3.5.
- difflib.IS_LINE_JUNK(line)¶
무시할 수 있는 줄이면
True를 반환합니다. line이 빈 줄이거나 하나의'#'를 포함하면, 줄 line은 무시할 수 있습니다, 그렇지 않으면 무시할 수 없습니다. 이전 버전의ndiff()에서 매개 변수 linejunk의 기본값으로 사용되었습니다.
- difflib.IS_CHARACTER_JUNK(ch)¶
무시할 수 있는 문자면
True를 반환합니다. ch가 스페이스나 탭이면 문자 ch는 무시할 수 있습니다, 그렇지 않으면 무시할 수 없습니다.ndiff()에서 매개 변수 charjunk의 기본값으로 사용됩니다.
더 보기
- Pattern Matching: The Gestalt Approach
Discussion of a similar algorithm by John W. Ratcliff and D. E. Metzener. This was published in Dr. Dobb’s Journal in July, 1988.
SequenceMatcher 객체¶
SequenceMatcher 클래스는 다음과 같은 생성자를 갖습니다:
- class difflib.SequenceMatcher(isjunk=None, a='', b='', autojunk=True)¶
선택 인자 isjunk는
None(기본값)이거나, 시퀀스 요소를 받아서 요소가 “정크” 이고, 무시되어야 하는 경우에만 참을 반환하는 하나의 인자 함수여야 합니다. isjunk에None을 전달하는 것은,lambda x: False를 전달하는 것과 같습니다; 즉, 아무 요소도 무시하지 않습니다. 예를 들어,:lambda x: x in " \t"
줄을 문자의 시퀀스로 비교하고, 스페이스와 탭을 무시하고 싶으면, 위와 같은 것을 전달하면 됩니다.
선택적 인자 a 와 b는 비교할 시퀀스입니다; 둘 다 빈 문자열이 기본값입니다. 두 시퀀스의 요소는 모두 해시 가능해야 합니다.
선택적 인자 autojunk는 자동 정크 휴리스틱을 비활성화하는 데 사용할 수 있습니다.
버전 3.2에서 변경: Added the autojunk parameter.
SequenceMatcher 객체는 세 개의 데이터 어트리뷰트를 갖습니다: bjunk는 isjunk가
True인 b 요소의 집합입니다; bpopular는 휴리스틱(비활성화하지 않았다면)에서 흔하다고 판단되는 정크가 아닌 요소의 집합입니다; b2j는 b의 나머지 요소를 그들이 나타난 위치의 리스트로 매핑하는 dict입니다. b가set_seqs()나set_seq2()로 재설정 될 때마다 세 개 모두 재설정됩니다.Added in version 3.2: bjunk 및 bpopular 어트리뷰트
SequenceMatcher객체에는 다음과 같은 메서드가 있습니다:- set_seqs(a, b)¶
비교할 두 시퀀스를 설정합니다.
SequenceMatcher는 두 번째 시퀀스에 대한 자세한 정보를 계산하고 캐시 하므로, 많은 시퀀스에 대해 하나의 시퀀스를 비교하려면,set_seq2()를 사용하여 자주 사용되는 시퀀스를 한 번 설정하고,set_seq1()를 다른 시퀀스 각각에 대해 한 번 반복적으로 호출하십시오.- set_seq1(a)¶
비교할 첫 번째 시퀀스를 설정합니다. 비교할 두 번째 시퀀스는 변경되지 않습니다.
- set_seq2(b)¶
비교할 두 번째 시퀀스를 설정합니다. 비교할 첫 번째 시퀀스는 변경되지 않습니다.
- find_longest_match(alo=0, ahi=None, blo=0, bhi=None)¶
a[alo:ahi]와b[blo:bhi]에서 가장 긴 일치 블록을 찾습니다.isjunk가 생략되거나
None이면,find_longest_match()는a[i:i+k]가b[j:j+k]와 같은(i, j, k)를 반환하는데, 여기서alo <= i <= i+k <= ahi이고blo <= j <= j+k <= bhi입니다. 이 조건을 만족시키는 모든(i', j', k')에 대해, 추가 조건k >= k',i <= i'와i == i'면j <= j'도 만족합니다. 즉, 모든 최대 일치 블록 중에서 a에서 가장 먼저 시작하는 블록을 반환하고, a에서 가장 먼저 시작하는 모든 최대 일치 블록 중에서 b에서 가장 먼저 시작하는 블록을 반환합니다.>>> s = SequenceMatcher(None, " abcd", "abcd abcd") >>> s.find_longest_match(0, 5, 0, 9) Match(a=0, b=4, size=5)
isjunk가 제공되면, 먼저 가장 긴 일치 블록이 상기와 같이 결정되지만, 정크 요소가 블록에 나타나지 않아야 한다는 추가 제약이 있습니다. 그런 다음 그 블록의 좌우에서 정크 요소만 일치시켜 가능한 한 최대로 확장합니다. 그래서 결과 블록은 흥미로운 일치와 인접하게 같은 정크가 등장할 때를 제외하고는, 정크와 일치하지 않습니다.
여기에 이전과 같은 예가 있지만, 스페이스를 정크로 간주합니다. 이렇게 하면
' abcd'가 두 번째 시퀀스의 끝에 있는' abcd'와 직접 일치하지 않게 됩니다. 대신'abcd'만 일치 할 수 있으며, 두 번째 시퀀스에서 가장 왼쪽의'abcd'와 일치합니다:>>> s = SequenceMatcher(lambda x: x==" ", " abcd", "abcd abcd") >>> s.find_longest_match(0, 5, 0, 9) Match(a=1, b=0, size=4)
일치하는 블록이 없으면
(alo, blo, 0)를 반환합니다.이 메서드는 네임드 튜플
Match(a, b, size)를 반환합니다.버전 3.9에서 변경: 인자 기본값이 추가되었습니다.
- get_matching_blocks()¶
중첩하지 않는 일치하는 서브 시퀀스를 기술하는 3-튜플의 리스트를 반환합니다. 각 3-튜플은
(i, j, n)형식이며,a[i:i+n] == b[j:j+n]를 뜻합니다. 3-튜플은 i와 j에 대해 단조 증가합니다.마지막 3-튜플은 더미이며,
(len(a), len(b), 0)값을 가집니다.n == 0인 유일한 3-튜플입니다.(i, j, n)와(i', j', n')가 리스트에서 인접한 3-튜플이고, 두 번째가 리스트의 마지막 3-튜플이 아니면i+n < i'또는j+n < j'입니다; 즉, 인접 3-튜플은 항상 인접하지 않은 같은 블록을 나타냅니다.>>> s = SequenceMatcher(None, "abxcd", "abcd") >>> s.get_matching_blocks() [Match(a=0, b=0, size=2), Match(a=3, b=2, size=2), Match(a=5, b=4, size=0)]
- get_opcodes()¶
a를 b로 변환하는 방법을 설명하는 5-튜플의 리스트를 반환합니다. 각 튜플은
(tag, i1, i2, j1, j2)형식입니다. 첫 번째 튜플은i1 == j1 == 0이고, 나머지 튜플에서는 i1이 이전 튜플의 i2와 같고, 마찬가지로 j1은 이전 j2와 같습니다.tag 값은 문자열이고, 이런 의미입니다:
값
뜻
'replace'a[i1:i2]를b[j1:j2]로 치환해야 합니다.'delete'a[i1:i2]를 삭제해야 합니다. 이때j1 == j2임을 유의하십시오.'insert'b[j1:j2]을a[i1:i1]에 삽입해야 합니다. 이때i1 == i2임을 유의하십시오.'equal'a[i1:i2] == b[j1:j2](서브 시퀀스가 같습니다).예를 들면:
>>> a = "qabxcd" >>> b = "abycdf" >>> s = SequenceMatcher(None, a, b) >>> for tag, i1, i2, j1, j2 in s.get_opcodes(): ... print('{:7} a[{}:{}] --> b[{}:{}] {!r:>8} --> {!r}'.format( ... tag, i1, i2, j1, j2, a[i1:i2], b[j1:j2])) delete a[0:1] --> b[0:0] 'q' --> '' equal a[1:3] --> b[0:2] 'ab' --> 'ab' replace a[3:4] --> b[2:3] 'x' --> 'y' equal a[4:6] --> b[3:5] 'cd' --> 'cd' insert a[6:6] --> b[5:6] '' --> 'f'
- get_grouped_opcodes(n=3)¶
최대 n 줄의 문맥을 갖는 그룹의 제너레이터를 반환합니다.
get_opcodes()에서 반환된 그룹으로 출발해서, 이 메서드는 더 작은 변경 클러스터로 나누고, 변경 사항이 없는 중간 범위를 제거합니다.그룹은
get_opcodes()와 같은 형식으로 반환됩니다.
- ratio()¶
[0, 1]의 범위의 float로 시퀀스 유사성 척도를 돌려줍니다.
T가 두 시퀀스의 요소의 총 개수이고, M은 일치 개수일 때, 척도는 2.0*M / T입니다. 시퀀스가 같으면
1.0이고, 공통 요소가 없으면0.0입니다.get_matching_blocks()나get_opcodes()가 아직 호출되지 않았으면, 계산하는 데 비용이 많이 듭니다. 이럴 때,quick_ratio()나real_quick_ratio()를 먼저 시도하여 상한값을 얻을 수 있습니다.참고
주의:
ratio()호출의 결과는 인자의 순서에 따라 달라질 수 있습니다. 예를 들어:>>> SequenceMatcher(None, 'tide', 'diet').ratio() 0.25 >>> SequenceMatcher(None, 'diet', 'tide').ratio() 0.5
The three methods that return the ratio of matching to total characters can give
different results due to differing levels of approximation, although
quick_ratio() and real_quick_ratio()
are always at least as large as ratio():
>>> s = SequenceMatcher(None, "abcd", "bcde")
>>> s.ratio()
0.75
>>> s.quick_ratio()
0.75
>>> s.real_quick_ratio()
1.0
SequenceMatcher 예제¶
이 예제에서는 공백을 “정크”로 간주하여, 두 문자열을 비교합니다:
>>> s = SequenceMatcher(lambda x: x == " ",
... "private Thread currentThread;",
... "private volatile Thread currentThread;")
ratio() returns a float in [0, 1], measuring the similarity of the
sequences. As a rule of thumb, a ratio() value over 0.6 means the
sequences are close matches:
>>> print(round(s.ratio(), 3))
0.866
If you’re only interested in where the sequences match,
get_matching_blocks() is handy:
>>> for block in s.get_matching_blocks():
... print("a[%d] and b[%d] match for %d elements" % block)
a[0] and b[0] match for 8 elements
a[8] and b[17] match for 21 elements
a[29] and b[38] match for 0 elements
Note that the last tuple returned by get_matching_blocks()
is always a dummy, (len(a), len(b), 0), and this is the only case in which the last
tuple element (number of elements matched) is 0.
If you want to know how to change the first sequence into the second, use
get_opcodes():
>>> for opcode in s.get_opcodes():
... print("%6s a[%d:%d] b[%d:%d]" % opcode)
equal a[0:8] b[0:8]
insert a[8:8] b[8:17]
equal a[8:29] b[17:38]
더 보기
이 모듈의
get_close_matches()함수는SequenceMatcher를 사용한 간단한 코드 작성을 통해 유용한 작업을 수행하는 방법을 보여줍니다.Simple version control recipe for a small application built with
SequenceMatcher.
Differ 객체¶
Differ가 만든 델타는 최소 diff라고 주장하지 않음에 유의하십시오. 반대로, 최소 diff는 종종 반 직관적인데, 가능한 모든 곳에서 일치를 취하기 때문입니다. 때로 우발적으로 100페이지가 떨어진 곳에서 일치시키기도 합니다. 동기화 지점을 인접한 일치로 제한하면 가끔 더 긴 diff를 만드는 대신 일종의 지역성을 보존합니다.
Differ 클래스에는 다음과 같은 생성자가 있습니다:
- class difflib.Differ(linejunk=None, charjunk=None)
선택적 키워드 매개 변수 linejunk 와 charjunk는 필터 함수(또는
None)를 위한 것입니다:linejunk: 단일 문자열 인자를 받아들이고 문자열이 정크면 참을 반환하는 함수입니다. 기본값은
None이며, 이는 어떤 줄도 정크로 간주하지 않음을 의미합니다.charjunk: 문자(길이 1의 문자열)를 받아들이고, 문자가 정크면 참을 반환하는 함수입니다. 기본값은
None이며, 이는 어떤 문자도 정크로 간주하지 않음을 의미합니다.이러한 정크 필터링 함수는 차이점을 찾기 위한 일치 속도를 높이고 차이가 나는 줄이나 문자를 무시하지 않습니다. 설명이 필요하면
find_longest_match()메서드의 isjunk 매개 변수에 대한 설명을 읽으십시오.Differ객체는 단일 메서드를 통해 사용됩니다 (델타가 만들어집니다):- compare(a, b)¶
줄의 시퀀스 두 개를 비교하고, 델타(줄의 시퀀스)를 만듭니다.
각 시퀀스는 줄 넘김으로 끝나는 개별 단일 줄 문자열을 포함해야 합니다. 이러한 시퀀스는 파일류 객체의
readlines()메서드로 얻을 수 있습니다. 생성된 델타 역시 파일류 객체의writelines()메서드를 통해 그대로 인쇄될 수 있도록 줄 넘김으로 끝나는 문자열로 구성됩니다.
Differ 예제¶
This example compares two texts. First we set up the texts, sequences of
individual single-line strings ending with newlines (such sequences can also be
obtained from the readlines() method of file-like objects):
>>> text1 = ''' 1. Beautiful is better than ugly.
... 2. Explicit is better than implicit.
... 3. Simple is better than complex.
... 4. Complex is better than complicated.
... '''.splitlines(keepends=True)
>>> len(text1)
4
>>> text1[0][-1]
'\n'
>>> text2 = ''' 1. Beautiful is better than ugly.
... 3. Simple is better than complex.
... 4. Complicated is better than complex.
... 5. Flat is better than nested.
... '''.splitlines(keepends=True)
다음으로 Differ 객체의 인스턴스를 만듭니다:
>>> d = Differ()
Differ 객체의 인스턴스를 만들 때, 줄과 문자 “정크”를 필터링하는 함수를 전달할 수 있음에 유의하십시오. 자세한 내용은 Differ() 생성자를 참조하십시오.
마지막으로, 두 개를 비교합니다:
>>> result = list(d.compare(text1, text2))
result는 문자열의 리스트이므로, 예쁜 인쇄를 해봅시다:
>>> from pprint import pprint
>>> pprint(result)
[' 1. Beautiful is better than ugly.\n',
'- 2. Explicit is better than implicit.\n',
'- 3. Simple is better than complex.\n',
'+ 3. Simple is better than complex.\n',
'? ++\n',
'- 4. Complex is better than complicated.\n',
'? ^ ---- ^\n',
'+ 4. Complicated is better than complex.\n',
'? ++++ ^ ^\n',
'+ 5. Flat is better than nested.\n']
여러 줄이 포함된 하나의 문자열로 만들면 이렇게 보입니다:
>>> import sys
>>> sys.stdout.writelines(result)
1. Beautiful is better than ugly.
- 2. Explicit is better than implicit.
- 3. Simple is better than complex.
+ 3. Simple is better than complex.
? ++
- 4. Complex is better than complicated.
? ^ ---- ^
+ 4. Complicated is better than complex.
? ++++ ^ ^
+ 5. Flat is better than nested.
difflib의 명령 줄 인터페이스¶
This example shows how to use difflib to create a diff-like utility.
""" Command line interface to difflib.py providing diffs in four formats:
* ndiff: lists every line and highlights interline changes.
* context: highlights clusters of changes in a before/after format.
* unified: highlights clusters of changes in an inline format.
* html: generates side by side comparison with change highlights.
"""
import sys, os, difflib, argparse
from datetime import datetime, timezone
def file_mtime(path):
t = datetime.fromtimestamp(os.stat(path).st_mtime,
timezone.utc)
return t.astimezone().isoformat()
def main():
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-c', action='store_true', default=False,
help='Produce a context format diff (default)')
parser.add_argument('-u', action='store_true', default=False,
help='Produce a unified format diff')
parser.add_argument('-m', action='store_true', default=False,
help='Produce HTML side by side diff '
'(can use -c and -l in conjunction)')
parser.add_argument('-n', action='store_true', default=False,
help='Produce a ndiff format diff')
parser.add_argument('-l', '--lines', type=int, default=3,
help='Set number of context lines (default 3)')
parser.add_argument('fromfile')
parser.add_argument('tofile')
options = parser.parse_args()
n = options.lines
fromfile = options.fromfile
tofile = options.tofile
fromdate = file_mtime(fromfile)
todate = file_mtime(tofile)
with open(fromfile) as ff:
fromlines = ff.readlines()
with open(tofile) as tf:
tolines = tf.readlines()
if options.u:
diff = difflib.unified_diff(fromlines, tolines, fromfile, tofile, fromdate, todate, n=n)
elif options.n:
diff = difflib.ndiff(fromlines, tolines)
elif options.m:
diff = difflib.HtmlDiff().make_file(fromlines,tolines,fromfile,tofile,context=options.c,numlines=n)
else:
diff = difflib.context_diff(fromlines, tolines, fromfile, tofile, fromdate, todate, n=n)
sys.stdout.writelines(diff)
if __name__ == '__main__':
main()
ndiff example¶
This example shows how to use difflib.ndiff().
"""ndiff [-q] file1 file2
or
ndiff (-r1 | -r2) < ndiff_output > file1_or_file2
Print a human-friendly file difference report to stdout. Both inter-
and intra-line differences are noted. In the second form, recreate file1
(-r1) or file2 (-r2) on stdout, from an ndiff report on stdin.
In the first form, if -q ("quiet") is not specified, the first two lines
of output are
-: file1
+: file2
Each remaining line begins with a two-letter code:
"- " line unique to file1
"+ " line unique to file2
" " line common to both files
"? " line not present in either input file
Lines beginning with "? " attempt to guide the eye to intraline
differences, and were not present in either input file. These lines can be
confusing if the source files contain tab characters.
The first file can be recovered by retaining only lines that begin with
" " or "- ", and deleting those 2-character prefixes; use ndiff with -r1.
The second file can be recovered similarly, but by retaining only " " and
"+ " lines; use ndiff with -r2; or, on Unix, the second file can be
recovered by piping the output through
sed -n '/^[+ ] /s/^..//p'
"""
__version__ = 1, 7, 0
import difflib, sys
def fail(msg):
out = sys.stderr.write
out(msg + "\n\n")
out(__doc__)
return 0
# open a file & return the file object; gripe and return 0 if it
# couldn't be opened
def fopen(fname):
try:
return open(fname)
except IOError as detail:
return fail("couldn't open " + fname + ": " + str(detail))
# open two files & spray the diff to stdout; return false iff a problem
def fcompare(f1name, f2name):
f1 = fopen(f1name)
f2 = fopen(f2name)
if not f1 or not f2:
return 0
a = f1.readlines(); f1.close()
b = f2.readlines(); f2.close()
for line in difflib.ndiff(a, b):
print(line, end=' ')
return 1
# crack args (sys.argv[1:] is normal) & compare;
# return false iff a problem
def main(args):
import getopt
try:
opts, args = getopt.getopt(args, "qr:")
except getopt.error as detail:
return fail(str(detail))
noisy = 1
qseen = rseen = 0
for opt, val in opts:
if opt == "-q":
qseen = 1
noisy = 0
elif opt == "-r":
rseen = 1
whichfile = val
if qseen and rseen:
return fail("can't specify both -q and -r")
if rseen:
if args:
return fail("no args allowed with -r option")
if whichfile in ("1", "2"):
restore(whichfile)
return 1
return fail("-r value must be 1 or 2")
if len(args) != 2:
return fail("need 2 filename args")
f1name, f2name = args
if noisy:
print('-:', f1name)
print('+:', f2name)
return fcompare(f1name, f2name)
# read ndiff output from stdin, and print file1 (which=='1') or
# file2 (which=='2') to stdout
def restore(which):
restored = difflib.restore(sys.stdin.readlines(), which)
sys.stdout.writelines(restored)
if __name__ == '__main__':
main(sys.argv[1:])