Difflib —— 有趣的 Python 库
继续我们的有趣的 Python 库之旅 ——
一个小小的库，可能免去造轮子，
一个不起眼的功能，可能救我们于水火，
一个意想不到的方式，可能激发更多灵感……
假如你和小伙伴们齐心协力，花了一个周末的时间完成了一个文稿。但在最后审查稿件的时候，才发现你们各自的修改略有不同。无数的词语新增了，句子改变了，甚至有部分段落完全不同。该，怎么办？
你会一页一页地人工比对，还是选择一个聪明的工具，如同行外电影里的酷炫黑科技，一键搞定复杂的任务？
这时，Python 的 difflib 库豪气现身，它拥有强大的文字比较功能，能帮你快速地找出不同点，使整合过程变得轻松愉快。
什么是 difflib
difflib 是 Python 标准库的一部分，无需额外安装即可使用。
这个库由多个部分组成，主要提供了用于比较序列之间的差异和相似度计算的类和函数。
它可以用来比较文件、字符串等，并可以生成差异结果的多种报告，这样我们便可以直观地看到不同之处。
由于 difflib 是随 Python 标准发行版自带的，它支持几乎所有主流的 Python3 版本。虽然这个库可能不像其它第三方库（如 git 中的 diff）那样名声显赫，但在处理文本比对、合并等问题时， difflib 是一个相当有用且强大的工具。结合 Python 的简易性和灵活性，依旧在众多情况下显得尤为重要。
你可以无需离开 Python 环境，就能完成大量的文本比对工作。
比较字符序列
SequenceMatcher 是 difflib 中的一个类，它可以用来比较两个序列（比如字符串）之间的相似度。它使用 Ratcliff/Obershelp 算法
[1]
来计算两个序列之间的相似度。fromdifflibimportSequenceMatcher a="""AppleisthesymbolofAppleInc. andalsoadeliciousandtastyfruit.""" b="""AppleisthesymbolofAppleInc andisalsodeliciousandtastyfruit. ... """ seq_match=SequenceMatcher(None,a,b) ratio=seq_match.ratio() print(ratio)#查看两个字符串的相似度 #输出的相似度将是一个介于0到 1 之间的小数，在我们的例子中可能会输出： #0.6666666666666666
创建差异报告
unified_diff 函数可以创建一个字符串的“统一差异”报告，这种格式在许多版本控制系统中使用。
fromdifflibimportunified_diff diff=unified_diff(a.splitlines(),b.splitlines(),lineterm='') print('\n'.join(list(diff)))
这将打印出两个字符串之间的差异:
--- +++ @@-1,2+1,3@@ -AppleisthesymbolofAppleInc. -andalsoadeliciousandtastyfruit. +AppleisthesymbolofAppleInc +andisalsodeliciousandtastyfruit. +...
找出最佳匹配
当你有一个字符串和一个列表，想找出列表中与该字符串最相似的项时，你可以使用 get_close_matches 函数。
fromdifflibimportget_close_matches words=["apple","apprehensive","application","apply","appliance"] best_match=get_close_matches('appel',words) print(best_match)#输出最相似的单词列表 #这将返回： #['apple','apply']
生成 HTML 差异报告
如果你更倾向于视觉化的比较报告，difflib 提供了 HtmlDiff 类，可以用来生成一个 HTML 文档来显示两个序列的差异。
fromdifflibimportHtmlDiff d=HtmlDiff() html_diff=d.make_file(a.splitlines(),b.splitlines())#a,b在前面定义了 withopen("diff.html","w",encoding="utf-8")asf: f.write(html_diff)
用浏览器打开 diff.html，可能有如下显示：
时习之
为了使内容更加深入，我为你准备了一个简单的练习。在本节中，你将尝试使用 difflib 中各种不同的功能，来体验一下它的强大之处。
-
打开你的 Python 环境，并导入
difflib。 -
创建两个不同的短文本文件
text1.txt和text2.txt，写入一些只有部分内容不同的文本。 -
使用
difflib读取这两个文件，并打印出它们之间的统一差异。 -
尝试
get_close_matches函数，在一个词汇列表中查找给定单词的最佳匹配。 -
最后，生成并查看这两个文本文件的 HTML 差异报告。
通过这些练习，你将更加熟悉 difflib 库的功能和使用场景，并能更好地运用它解决真实世界的问题。
总结
在这篇教程中，我们了解并实践了 Python 的 difflib 标准库，探索了它在比较文本内容上的强大能力。无论是对文件做版本对比、还是寻找字符串之间的相似程度，difflib 都能提供便利且直接的解决方案。通过事前的学习和实战的练习，相信你现在已经能够有效地运用这个库来处理你可能碰到的许多与文本比较相关的任务了。记住，实践是最好的学习方法，所以，不要犹豫，挥舞起你的键盘，开始创造一些魔法般的脚本，利用 difflib 解决问题，让工作更加高效。
以上就是“Difflib —— 有趣的 Python 库”的全部内容，希望对你有所帮助。
关于Python技术储备
学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！
一、Python所有方向的学习路线
Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
二、Python必备开发工具
三、Python视频合集
观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
四、实战案例
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
五、Python练习题
检查学习结果。
六、面试资料
我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
最后祝大家天天进步！！
上面这份完整版的Python全套学习资料已经上传至CSDN官方，朋友如果需要可以直接微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】。
