"difflib" --- 델타 계산을 위한 도우미
*************************************

**소스 코드:** Lib/difflib.py

======================================================================

이 모듈은 시퀀스 비교를 위한 클래스와 함수를 제공합니다. 예를 들어 파
일을 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 참조하십시
오.

class difflib.SequenceMatcher

   이것은 시퀀스 요소가 *해시 가능*이기만 하다면, 모든 형의 시퀀스 쌍
   을 비교할 수 있는 유연한 클래스입니다. 기본 알고리즘은 1980년대 후
   반에 Ratcliff와 Obershelp가 '게슈탈트 패턴 매칭(gestalt pattern
   matching)'이라는 과장된 이름으로 발표한 알고리즘까지 거슬러 올라가
   는데, 그보다는 약간 더 공을 들였습니다. 아이디어는 "정크" 요소가 없
   는 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 확장입니
   다.) 그런 다음 같은 아이디어를 일치하는 서브 시퀀스의 왼쪽과 오른쪽
   에 있는 시퀀스 조각에 재귀적으로 적용합니다. 이것이 최소 편집 시퀀
   스를 산출하지는 않지만, 사람들에게 "그럴듯해 보이는" 일치를 산출하
   는 경향이 있습니다.

   **타이밍:** 기본 Ratcliff-Obershelp 알고리즘은 최악의 상황(worst
   case)에 세제곱 시간이고, 평균적으로(expected case) 제곱 시간입니다.
   "SequenceMatcher"는 최악의 상황에 제곱 시간이며, 평균적인 동작은 시
   퀀스에 공통으로 포함된 요소의 수에 따라 복잡한 방식으로 달라집니다;
   최상의 경우(best cast)는 선형 시간입니다.

   **자동 정크 휴리스틱:** "SequenceMatcher"는 특정 시퀀스 항목을 자동
   으로 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 200
   항목 이상이면, 이 항목은 "흔한" 것으로 표시되고 시퀀스 일치를 위해
   정크로 처리됩니다. 이 경험적 방법은 "SequenceMatcher"를 만들 때
   "autojunk" 인자를 "False"로 설정하여 끌 수 있습니다.

   버전 3.2에 추가: *autojunk* 매개 변수.

class difflib.Differ

   이것은 텍스트 줄의 시퀀스를 비교하고, 사람이 읽을 수 있는 차이 또는
   델타를 생성하는 클래스입니다. Differ는 줄의 시퀀스를 비교하고, 유사
   한 (거의 일치하는) 줄 내의 문자 시퀀스를 비교하는데
   "SequenceMatcher"를 사용합니다.

   "Differ" 델타의 각 줄은 2자 코드로 시작합니다:

   +------------+---------------------------------------------+
   | 코드       | 뜻                                          |
   |============|=============================================|
   | "'- '"     | 시퀀스 1에만 있는 줄                        |
   +------------+---------------------------------------------+
   | "'+ '"     | 시퀀스 2에만 있는 줄                        |
   +------------+---------------------------------------------+
   | "'  '"     | 두 시퀀스에 공통인 줄                       |
   +------------+---------------------------------------------+
   | "'? '"     | 두 입력 시퀀스에 없는 줄                    |
   +------------+---------------------------------------------+

   '"?"'로 시작하는 줄은, 시선을 줄 내의 차이로 유도하려고 시도하며,
   두 입력 시퀀스 어디에도 나타나지 않습니다. 이 줄은 시퀀스에 탭 문자
   가 포함되면 혼동을 줄 수 있습니다.

class difflib.HtmlDiff

   이 클래스는 HTML 표를 (또는 표를 포함하는 완전한 HTML 파일을) 만드
   는 데 사용할 수 있습니다. 이 HTML은 줄 간과 줄 내의 변경을 강조하면
   서, 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)

      "HtmlDiff"의 인스턴스를 초기화합니다.

      *tabsize*는 탭 간격을 지정하는 선택적 키워드 인자이며 기본값은
      "8"입니다.

      *wrapcolumn*는 줄이 자동 줄 넘김 되는 열 번호를 지정하는 선택적
      키워드로, 줄을 자동 줄 넘김 하지 않는 "None"이 기본값입니다.

      *linejunk* 와 *charjunk*는 "ndiff()"("HtmlDiff"가 나란히 배치된
      HTML 차이를 만드는 데 사용됩니다)로 전달되는 선택적 키워드 인자
      입니다. 인자 기본값과 설명은 "ndiff()" 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 포함
      하는 완전한 HTML 파일을 문자열로 반환합니다.

      *fromdesc* 와 *todesc*는 from/to 파일 열 헤더 문자열을 지정하는
      선택적 키워드 인자입니다 (기본값은 모두 빈 문자열입니다).

      *context* 와 *numlines*는 모두 선택적 키워드 인자입니다. 문맥 차
      이를 표시하려면 *context*를 "True"로 설정하십시오, 그렇지 않으면
      기본값은 전체 파일을 표시하는 "False"입니다. *numlines*의 기본값
      은 "5"입니다. *context*가 "True" 일 때, *numlines*는 차이 하이라
      이트를 둘러싸는 문맥 줄의 수를 제어합니다. *context*가 "False"면
      *numlines*는 "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 위
      에 놓도록 합니다).

      참고:

        *fromdesc*와 *todesc*는 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 변경
      되었습니다.

   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.

   "Tools/scripts/diff.py"는 이 클래스의 명령 줄 프런트엔드며, 좋은 사
   용 예를 담고 있습니다.

difflib.context_diff(a, b, fromfile='', tofile='', fromfiledate='', tofiledate='', n=3, lineterm='\n')

   *a*와 *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 간결
   한 방법입니다. 변경 사항은 이전/이후 스타일로 표시됩니다. 문맥 줄의
   수는 *n*에 의해 설정되며 기본값은 3입니다.

   기본적으로, diff 제어 줄("***"나 "---"가 포함된 것)은 끝에 줄 넘김
   을 붙여 만들어집니다. 이것은 "io.IOBase.readlines()"로 만들어진 입
   력이 "io.IOBase.writelines()"와 함께 사용하기에 적합한 diff를 생성
   하도록 하는 데 유용합니다. 왜냐하면, 입력과 출력 모두 끝에 줄 넘김
   이 있기 때문입니다.

   끝에 줄 넘김이 없는 입력이면, *lineterm* 인자를 """"로 설정해서 출
   력에 일관되게 줄 넘김이 포함되지 않게 하십시오.

   문맥 diff 형식에는 일반적으로 파일명과 수정 시간에 대한 헤더가 있습
   니다. 이들 중 일부 또는 전부는 *fromfile*, *tofile*, *fromfiledate*
   및 *tofiledate*에 문자열을 사용하여 지정될 수 있습니다. 수정 시간은
   일반적으로 ISO 8601 형식으로 표현됩니다. 지정하지 않으면, 문자열들
   의 기본값은 빈 문자열입니다.

   >>> 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. *word*는 근접 일치
   가 목표로 하는 시퀀스(일반적으로 문자열)며, *possibilities*는
   *word*와 일치시킬 시퀀스의 리스트입니다 (일반적으로 문자열의 리스트
   ).

   선택적 인자 *n*(기본값 "3")은 반환할 근접 일치의 최대 개수입니다;
   *n*는 "0"보다 커야 합니다.

   선택적 인자 *cutoff*(기본값 "0.6")는 [0, 1] 범위의 float입니다.
   *word*와의 유사성 점수가 이 값보다 적은 possibilities는 무시됩니다.

   possibilities 중에서 가장 좋은 (최대 *n* 개의) 일치가 리스트로 반환
   되는데, 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)

   *a*와 *b*(문자열의 리스트)를 비교합니다; "Differ"-스타일 델타(델타
   줄을 생성하는 *제너레이터*)를 반환합니다.

   선택적 키워드 매개 변수 *linejunk* 와 *charjunk*는 필터링 함수(또는
   "None")입니다:

   *linejunk*: 단일 문자열 인자를 받아들이고 문자열이 정크면 참을 반환
   하고, 그렇지 않으면 거짓을 반환하는 함수입니다. 기본값은 "None"입니
   다. 모듈 수준의 함수 "IS_LINE_JUNK()"도 있는데, 최대로 한 개의 파운
   드 문자("'#'")를 제외하고 눈에 보이는 문자가 없는 줄을 걸러냅니다
   -- 하지만 하부 "SequenceMatcher" 클래스는 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.

   "Tools/scripts/ndiff.py"는 이 함수에 대한 명령 줄 프런트엔드 입니다
   .

   >>> 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()" 나 "ndiff()"로 만들어진 *sequence*가 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')

   *a*와 *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 표시
   하는 간결한 방법입니다. 변경 사항은 (별도의 이전/이후 블록 대신) 인
   라인 스타일로 표시됩니다. 문맥 줄의 수는 *n*에 의해 설정되며 기본값
   은 3입니다.

   기본적으로, diff 제어 줄("---", "+++" 또는 "@@"가 포함된 것)은 끝에
   줄 넘김을 붙여 만들어집니다. 이것은 "io.IOBase.readlines()"로 만들
   어진 입력이 "io.IOBase.writelines()"와 함께 사용하기에 적합한 diff
   를 생성하도록 하는 데 유용합니다. 왜냐하면, 입력과 출력 모두 끝에
   줄 넘김이 있기 때문입니다.

   끝에 줄 넘김이 없는 입력이면, *lineterm* 인자를 """"로 설정해서 출
   력에 일관되게 줄 넘김이 포함되지 않게 하십시오.

   문맥 diff 형식에는 일반적으로 파일명과 수정 시간에 대한 헤더가 있습
   니다. 이들 중 일부 또는 전부는 *fromfile*, *tofile*, *fromfiledate*
   및 *tofiledate*에 문자열을 사용하여 지정될 수 있습니다. 수정 시간은
   일반적으로 ISO 8601 형식으로 표현됩니다. 지정하지 않으면, 문자열들
   의 기본값은 빈 문자열입니다.

   >>> 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')

   *a*와 *b*(바이트열 객체의 리스트)를 *dfunc*를 사용하여 비교합니다;
   *dfunc*가 반환하는 형식으로 델타 줄(역시 바이트열)의 시퀀스를 산출
   합니다. *dfunc*는 콜러블이어야하며, 보통 "unified_diff()" 나
   "context_diff()"입니다.

   알 수 없거나 일관성 없는 인코딩의 데이터를 비교할 수 있게 합니다.
   *n*를 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. *dfunc*의 출력은 다시 바이트로 변환되므로, 여러분이 얻
   는 델타 줄은 *a*와 *b* 처럼 알 수 없고/일관성 없는 인코딩을 갖습니
   다.

   버전 3.5에 추가.

difflib.IS_LINE_JUNK(line)

   무시할 수 있는 줄이면 "True"를 반환합니다. *line*이 빈 줄이거나 하
   나의 "'#'"를 포함하면, 줄 *line*은 무시할 수 있습니다, 그렇지 않으
   면 무시할 수 없습니다. 이전 버전의 "ndiff()"에서 매개 변수
   *linejunk*의 기본값으로 사용되었습니다.

difflib.IS_CHARACTER_JUNK(ch)

   무시할 수 있는 문자면 "True"를 반환합니다. *ch*가 스페이스나 탭이면
   문자 *ch*는 무시할 수 있습니다, 그렇지 않으면 무시할 수 없습니다.
   "ndiff()"에서 매개 변수 *charjunk*의 기본값으로 사용됩니다.

더 보기:

  Pattern Matching: The Gestalt Approach
     John W. Ratcliff와 D. E. Metzener의 비슷한 알고리즘에 관한 토론.
     이것은 1988년 7월 Dr. Dobb's Journal에 출판되었습니다.


SequenceMatcher 객체
====================

"SequenceMatcher" 클래스는 다음과 같은 생성자를 갖습니다:

class difflib.SequenceMatcher(isjunk=None, a='', b='', autojunk=True)

   선택 인자 *isjunk*는 "None"(기본값)이거나, 시퀀스 요소를 받아서 요
   소가 "정크" 이고, 무시되어야 하는 경우에만 참을 반환하는 하나의 인
   자 함수여야 합니다. *isjunk*에 "None"을 전달하는 것은, "lambda x:
   False"를 전달하는 것과 같습니다; 즉, 아무 요소도 무시하지 않습니다.
   예를 들어,:

      lambda x: x in " \t"

   줄을 문자의 시퀀스로 비교하고, 스페이스와 탭을 무시하고 싶으면, 위
   와 같은 것을 전달하면 됩니다.

   선택적 인자 *a* 와 *b*는 비교할 시퀀스입니다; 둘 다 빈 문자열이 기
   본값입니다. 두 시퀀스의 요소는 모두 *해시 가능*해야 합니다.

   선택적 인자 *autojunk*는 자동 정크 휴리스틱을 비활성화하는 데 사용
   할 수 있습니다.

   버전 3.2에 추가: *autojunk* 매개 변수.

   SequenceMatcher 객체는 세 개의 데이터 어트리뷰트를 갖습니다:
   *bjunk*는 *isjunk*가 "True" 인 *b* 요소의 집합입니다; *bpopular*는
   휴리스틱(비활성화하지 않았다면)에서 흔하다고 판단되는 정크가 아닌
   요소의 집합입니다; *b2j*는 *b*의 나머지 요소를 그들이 나타난 위치의
   리스트로 매핑하는 dict입니다. *b*가 "set_seqs()" 나 "set_seq2()"로
   재설정 될 때마다 세 개 모두 재설정됩니다.

   버전 3.2에 추가: *bjunk* 및 *bpopular* 어트리뷰트

   "SequenceMatcher" 객체에는 다음과 같은 메서드가 있습니다:

   set_seqs(a, b)

      비교할 두 시퀀스를 설정합니다.

   "SequenceMatcher"는 두 번째 시퀀스에 대한 자세한 정보를 계산하고 캐
   시 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 호출하십시
   오.

   set_seq1(a)

      비교할 첫 번째 시퀀스를 설정합니다. 비교할 두 번째 시퀀스는 변경
      되지 않습니다.

   set_seq2(b)

      비교할 두 번째 시퀀스를 설정합니다. 비교할 첫 번째 시퀀스는 변경
      되지 않습니다.

   find_longest_match(alo=0, ahi=None, blo=0, bhi=None)

      "a[alo:ahi]" 와 "b[blo:bhi]"에서 가장 긴 일치 블록을 찾습니다.

      *isjunk*가 생략되거나 "None" 이면, "find_longest_match()"는
      "a[i:i+k]"가 "b[j:j+k]"와 같은 "(i, j, k)"를 반환하는데, 여기서
      "alo <= i <= i+k <= ahi" 이고 "blo <= j <= j+k <= bhi" 입니다.
      이 조건을 만족시키는 모든 "(i', j', k')"에 대해, 추가 조건 "k >=
      k'", "i <= i'" 와 "i == i'" 면 "j <= j'" 도 만족합니다. 즉, 모든
      최대 일치 블록 중에서 *a*에서 가장 먼저 시작하는 블록을 반환하고
      , *a*에서 가장 먼저 시작하는 모든 최대 일치 블록 중에서 *b*에서
      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)

      *isjunk*가 제공되면, 먼저 가장 긴 일치 블록이 상기와 같이 결정되
      지만, 정크 요소가 블록에 나타나지 않아야 한다는 추가 제약이 있습
      니다. 그런 다음 그 블록의 좌우에서 정크 요소만 일치시켜 가능한
      한 최대로 확장합니다. 그래서 결과 블록은 흥미로운 일치와 인접하
      게 같은 정크가 등장할 때를 제외하고는, 정크와 일치하지 않습니다.

      여기에 이전과 같은 예가 있지만, 스페이스를 정크로 간주합니다. 이
      렇게 하면 "' abcd'"가 두 번째 시퀀스의 끝에 있는 "' abcd'"와 직
      접 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 *i*와 *j*에 대해 단조 증가합니다.

      마지막 3-튜플은 더미이며, "(len(a), len(b), 0)" 값을 가집니다.
      "n == 0" 인 유일한 3-튜플입니다. "(i, j, n)"와 "(i', j', n')"가
      리스트에서 인접한 3-튜플이고, 두 번째가 리스트의 마지막 3-튜플이
      아니면 "i+n < i'" 또는 "j+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()

      *a*를 *b*로 변환하는 방법을 설명하는 5-튜플의 리스트를 반환합니
      다. 각 튜플은 "(tag, i1, i2, j1, j2)" 형식입니다. 첫 번째 튜플은
      "i1 == j1 == 0" 이고, 나머지 튜플에서는 *i1*이 이전 튜플의 *i2*
      와 같고, 마찬가지로 *j1*은 이전 *j2*와 같습니다.

      *tag* 값은 문자열이고, 이런 의미입니다:

      +-----------------+-----------------------------------------------+
      | 값              | 뜻                                            |
      |=================|===============================================|
      | "'replace'"     | "a[i1:i2]"를 "b[j1:j2]"로 치환해야 합니다.    |
      +-----------------+-----------------------------------------------+
      | "'delete'"      | "a[i1:i2]"를 삭제해야 합니다. 이때 "j1 == j2" |
      |                 | 임을 유의하십시오.                            |
      +-----------------+-----------------------------------------------+
      | "'insert'"      | "b[j1:j2]"을 "a[i1:i1]"에 삽입해야 합니다. 이 |
      |                 | 때 "i1 == i2" 임을 유의하십시오.              |
      +-----------------+-----------------------------------------------+
      | "'equal'"       | "a[i1:i2] == b[j1:j2]" (서브 시퀀스가 같습니  |
      |                 | 다).                                          |
      +-----------------+-----------------------------------------------+

      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 *제너레이터*를 반환합니다.

      "get_opcodes()"에서 반환된 그룹으로 출발해서, 이 메서드는 더 작
      은 변경 클러스터로 나누고, 변경 사항이 없는 중간 범위를 제거합니
      다.

      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 "1.0"이고, 공통 요소가 없으면
      "0.0"입니다.

      "get_matching_blocks()" 나 "get_opcodes()"가 아직 호출되지 않았
      으면, 계산하는 데 비용이 많이 듭니다. 이럴 때, "quick_ratio()"
      나 "real_quick_ratio()"를 먼저 시도하여 상한값을 얻을 수 있습니
      다.

      참고:

        주의: "ratio()" 호출의 결과는 인자의 순서에 따라 달라질 수 있
        습니다. 예를 들어:

           >>> SequenceMatcher(None, 'tide', 'diet').ratio()
           0.25
           >>> SequenceMatcher(None, 'diet', 'tide').ratio()
           0.5

   quick_ratio()

      비교적 빨리 "ratio()"의 상한을 반환합니다.

   real_quick_ratio()

      아주 빨리 "ratio()"의 상한을 반환합니다.

총 문자 수에 대한 일치 비율을 반환하는 세 가지 메서드는 서로 다른 수준
의 근삿값 때문에 다른 결과를 줄 수 있습니다. 하지만 "quick_ratio()" 와
"real_quick_ratio()"는 항상 최소한 "ratio()"만큼 큰 값을 줍니다:

>>> 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()"는 [0, 1] 범위의 float를 반환하여, 시퀀스의 유사성을 측정합니
다. 경험적으로, "ratio()" 값이 0.6 이상이면 시퀀스가 근접하게 일치함을
뜻합니다:

>>> print(round(s.ratio(), 3))
0.866

시퀀스가 일치하는 부분에만 관심이 있다면, "get_matching_blocks()"가 유
용합니다:

>>> 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

"get_matching_blocks()"에 의해 반환된 마지막 튜플은 항상 더미인
"(len(a), len(b), 0)"이며, 이는 마지막 튜플 요소(일치하는 요소의 수)가
"0" 인 유일한 경우입니다.

첫 번째 시퀀스를 두 번째 시퀀스로 변경하는 방법을 알고 싶다면,
"get_opcodes()"를 사용하십시오:

>>> 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()" 함수는 "SequenceMatcher"를 사용한
    간단한 코드 작성을 통해 유용한 작업을 수행하는 방법을 보여줍니다.

  * "SequenceMatcher"로 만들어진 작은 응용 프로그램을 위한 간단한 버전
    관리 조리법.


Differ 객체
===========

"Differ"가 만든 델타는 **최소** diff라고 주장하지 않음에 유의하십시오.
반대로, 최소 diff는 종종 반 직관적인데, 가능한 모든 곳에서 일치를 취하
기 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 *charjunk*는 필터 함수(또는
   "None")를 위한 것입니다:

   *linejunk*: 단일 문자열 인자를 받아들이고 문자열이 정크면 참을 반환
   하는 함수입니다. 기본값은 "None"이며, 이는 어떤 줄도 정크로 간주하
   지 않음을 의미합니다.

   *charjunk*: 문자(길이 1의 문자열)를 받아들이고, 문자가 정크면 참을
   반환하는 함수입니다. 기본값은 "None"이며, 이는 어떤 문자도 정크로
   간주하지 않음을 의미합니다.

   이러한 정크 필터링 함수는 차이점을 찾기 위한 일치 속도를 높이고 차
   이가 나는 줄이나 문자를 무시하지 않습니다. 설명이 필요하면
   "find_longest_match()" 메서드의 *isjunk* 매개 변수에 대한 설명을 읽
   으십시오.

   "Differ" 객체는 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 합
      니다. 이러한 시퀀스는 파일류 객체의 "readlines()" 메서드로 얻을
      수 있습니다. 생성된 델타 역시 파일류 객체의 "writelines()" 메서
      드를 통해 그대로 인쇄될 수 있도록 줄 넘김으로 끝나는 문자열로 구
      성됩니다.


Differ 예제
===========

이 예제는 두 개의 텍스트를 비교합니다. 먼저 텍스트를 설정하는데, 줄 넘
김 문자로 끝나는 개별 단일 줄 문자열의 시퀀스입니다 (이러한 시퀀스는
파일류 객체의 "readlines()" 메서드로도 얻을 수 있습니다):

>>> 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 함수
를 전달할 수 있음에 유의하십시오. 자세한 내용은 "Differ()" 생성자를 참
조하십시오.

마지막으로, 두 개를 비교합니다:

>>> result = list(d.compare(text1, text2))

"result"는 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
============================

이 예제는 difflib를 사용하여 "diff"와 유사한 유틸리티를 만드는 방법을
보여줍니다. 이것은 파이썬 소스 배포판에 "Tools/scripts/diff.py"로 포함
되어 있습니다.

   #!/usr/bin/env python3
   """ 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()
