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Vidéo: Qu'est-ce que Difflib ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
difflib - Aides pour le calcul des deltas. Code source: Lib/ difflib .py. Ce module fournit des classes et des fonctions pour comparer des séquences. Il peut être utilisé, par exemple, pour comparer des fichiers, et peut produire des informations sur les différences dans divers formats, y compris HTML et les différences contextuelles et unifiées.
En conséquence, comment fonctionne Difflib SequenceMatcher ?
SequenceMatcher est une classe flexible pour comparer des paires de séquences de tout type, tant que les éléments de séquence sont hachables. L'algorithme de base est antérieur et un peu plus sophistiqué qu'un algorithme publié à la fin des années 1980 par Ratcliff et Obershelp sous le nom hyperbolique de "gestalt pattern matching".
De plus, comment SequenceMatcher fonctionne-t-il en Python ? SequenceMatcher est une classe disponible en python module nommé « difflib ». Il peut être utilisé pour comparer des paires de séquences d'entrée. Cela ne donne pas des séquences d'édition minimales, mais a tendance à produire des correspondances qui « semblent correctes » pour les gens. Attends une seconde.
La question est également: comment fonctionne Difflib Get_close_matches ?
difflib . get_close_matches (mot, possibilités, n, cutoff) accepte quatre paramètres dans lesquels n, cutoff sont facultatifs. mot est une séquence pour laquelle des correspondances proches sont souhaitées, possibilités est une liste de séquences avec lesquelles faire correspondre mot.
Comment comparer deux fichiers en Python ?
S'il s'agit de deux fichiers texte, vous pouvez utiliser cet extrait:
- f1=open("fichier1. txt", "r")
- f2=open("fichier2.txt", "r")
- pour la ligne1 en f1:
- pour la ligne2 en f2:
- si ligne1==ligne2:
- print("MÊME")
- autre:
- imprimer(ligne1 + ligne2)
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Comment fonctionne Difflib SequenceMatcher ?
SequenceMatcher est une classe flexible pour comparer des paires de séquences de tout type, tant que les éléments de séquence sont hachables. L'algorithme de base est antérieur et un peu plus sophistiqué qu'un algorithme publié à la fin des années 1980 par Ratcliff et Obershelp sous le nom hyperbolique de "gestalt pattern matching"