이 문서에서는 특정 참조 값이 있는 Python difflib 모듈의 예를 주로 소개합니다. 관심 있는 친구는 시퀀스의 차등 비교를 위해
difflib 모듈에서 제공하는 클래스와 메서드를 참조할 수 있습니다. 텍스트 또는 HTML 형식의 차이점 비교 페이지 디렉터리를 비교해야 하는 경우 filecmp 모듈을 사용할 수 있습니다.
class difflib.SequenceMatcher
이 클래스는 임의의 해시 가능 유형의 시퀀스 쌍을 비교하는 방법을 제공합니다. 이 방법은 '쓰레기' 요소를 포함하지 않는 가장 큰 연속 일치 시퀀스를 찾습니다.
알고리즘의 복잡도를 비교해 보면 원래의 게슈탈트 매칭 알고리즘으로 인해 최악의 경우 n제곱 연산을 하고, 최상의 경우에는 선형 효율성을 가집니다.
조각의 1% 이상 반복되거나 200회 반복되는 문자를 가비지로 처리할 수 있는 자동 가비지 휴리스틱 기능이 있습니다. 이 기능은 autojunk를 false로 설정하여 끌 수 있습니다.
class difflib.Differ
이 클래스는 텍스트 줄의 차이를 비교하여 사람이 읽기에 적합한 차이 결과 또는 증분 결과를 생성합니다. 결과의 각 부분에 대한 표현은 다음과 같습니다.
class difflib.HtmlDiff
이 클래스는 비교 결과를 양쪽에 표시하거나 행별로 표시하는 HTML 테이블(또는 테이블이 포함된 HTML 파일)을 만드는 데 사용할 수 있습니다.
make_file(fromlines, tolines [, fromdesc][, todesc][, context][, numlines])
make_table(fromlines, tolines [, fromdesc][, todesc][, context][, numlines])
위의 두 가지 방법 모두 비교 결과가 포함된 테이블이 포함된 html 파일을 생성하는 데 사용할 수 있으며 내용의 일부가 강조 표시됩니다.
difflib.context_diff(a, b[, fromfile][, tofile][, fromfiledate][, tofiledate][, n][, lineterm])
a와 b(문자열 목록)를 비교하고 A 생성기를 반환합니다. 텍스트 줄 비교용
예:
>>> 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(word, 가능성[, n][, cutoff])
최대 일치 결과 목록을 반환합니다
예:
>>> 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])
a와 b(문자열 목록)를 비교하고 Differ 스타일 차이 결과를 반환합니다.
예:
>>> diff = ndiff('one\ntwo\nthree\n'.splitlines(1), ... 'ore\ntree\nemu\n'.splitlines(1)) >>> print ''.join(diff), - one ? ^ + ore ? ^ - two - three ? - + tree + emu
difflib. 복원(시퀀스, which)
두 개의 정렬된 시퀀스로 생성된 결과를 반환합니다. ][, n][, lineterm])
a와 b(문자열 목록)를 비교하고 통합 diff 형식으로 차이 결과를 반환합니다.
예:
>>> 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 emu실제 적용 예
두 파일 비교 , 그리고 차이 결과를 보여주는 HTML 파일을 생성합니다
>>> 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
실행 결과: 생성된 HTML 파일 비교 결과:
위 내용은 Python difflib 모듈에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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