实例Python对比两个word文档并找出不同
首先确保已经有了安装包docx 与 difflib,如果没有先用pip命令安装如下
pip install python-docx
案例代码
import docx
import difflib
import os
'''在文件目录中存在两个待对比的word文档,必须是docx格式'''
# 获取文档对象
# path = input('请输入文件目录:')
path = "对比word文档" #这是一个目录名字,与当前文件同级,有绝对路径也行
path_file = os.listdir(path)
print('----文档对比开始----','\n')
print('识别文档:%s和文档%s' % (path_file[0], path_file[1]),'\n')
file = docx.Document(path + "/" + path_file[0])
file2 = docx.Document(path + "/" + path_file[1])
print('----文档段落分析----','\n')
print("%s共有%s个段落:" % (path_file[0], str(len(file.paragraphs))))
print("%s共有%s个段落:" % (path_file[1], str(len(file2.paragraphs))),'\n')
print('----文档区别分析----','\n')
op = []
op2 = []
# 输出每一段的内容
for para in file.paragraphs:op.append(para.text)for para1 in file2.paragraphs:op2.append(para1.text)diff = difflib.Differ()
numbe = 0
for d in range(len(op)):if op[d] != op2[d]:numbe += 1print('第%s不同' % (numbe))print('\n', path_file[0] + '的内容为:')print(' 文档1:' + op[d])print(path_file[1] + '的内容为:')print(' 文档2:' + op2[d], '\n')print('----------------------------------------------------')
print('共有%s处不同' % (numbe))
print('文档对比完毕!!!!!!!!')
结果如下:
----文档对比开始---- 识别文档:word文档A.docx和文档word文档B.docx ----文档段落分析---- word文档A.docx共有9个段落:
word文档B.docx共有11个段落: ----文档区别分析---- 第1不同word文档A.docx的内容为:文档1:
word文档B.docx的内容为:文档2:我们是中国人 ----------------------------------------------------
共有1处不同
文档对比完毕!!!!!!!!进程已结束,退出代码为 0
该方法是按照段落进行对比的,对于表格不予处理。仅供大家学习使用
相关文章:
实例Python对比两个word文档并找出不同
首先确保已经有了安装包docx 与 difflib,如果没有先用pip命令安装如下 pip install python-docx案例代码 import docx import difflib import os 在文件目录中存在两个待对比的word文档,必须是docx格式 # 获取文档对象 # path input(请输入文件目录:…...
2.1 QT随手简记(三)
新建QT工程 1.方法 第一种:点击new project按钮,弹出对话框,新建即可 第二种;点击文件菜单,选择新建文件或者工程 2.QT工程文件介绍 (1).pro文件 --》QT工程配置文件 QT …...
TechM-技术网站
介绍 你将为⼀个技术社区设计并实现⼀个官⽹。该社区旨在为软件⼯程师、开发⼈员和技术 爱好者提供⼀个交流平台,分享最新的技术动态、⽂章、项⽬案例。 项目模块 项目分为三个模块 : 主页展示模块,文章详情模块,文章专栏模块…...
SpringBoot: 使用GraalVM编译native应用
曾今Go语言里让我最艳羡的两个特性,一个是Goroutine,一个是native编译。 Java 21的虚线程实现了类似Goroutine的能力。Spring Boot 3.x开始提供了GraalVM的支持,现在Spring Boot也能打包成native文件了。 这一篇文章的目标是用一个案例讲解如…...
9. MySQL事务、字符集
文章目录 【 1. 事务 Transaction 】1.1 事务的基本原理1.2 MySQL 执行事务的语法和流程1.2.1 开始事务1.2.2 提交事务1.2.3 回滚(撤销)事务实例1:一致性实例2:原子性 【 2. 字符集 和 校对规则 】2.1 基本原理2.2 查看字符集查看…...
为什么要学习数据结构和算法
前言 控制专业转码学习记录,本科没学过这门课,但是要从事软件行业通过相关面试笔试基础还是要打牢固的,所以通过写博客记录一下。 必要性 1.越是厉害的公司,越是注重考察数据结构与算法这类基础知识 2.作为业务开发,…...
CANoe仿真工程Switch控件关联dbc信号出现的问题及解决思路
小白学习CANoe仿真,参考CANoe-第2个仿真工程-XVehicle—1总线数据库设计(思路)_canoe vehicle-CSDN博客 CANoe-第2个仿真工程-XVehicle1总线数据库设计(操作)_canoe factor 参数什么意思-CSDN博客CANoe-第2个仿真工程…...
用开源模型MusicGen制作六一儿童节专属音乐
使用的是开源模型MusicGen,它可以根据文字描述或者已有旋律生成高质量的音乐(32kHz),其原理是通过生成Encodec token然后再解码为音频,模型利用EnCodec神经音频编解码器来从原始波形中学习离散音频token。EnCodec将音频信号映射到一个或多个并…...
Ps:批处理
Ps菜单:文件/自动/批处理 Automate/Batch 批处理 Batch命令可以对一个文件夹中的文件执行事先创建的动作 Actions,从而快速地完成大量的重复性操作,提升工作效率。 提示 1: 可以从 Adobe Bridge 中调用 Photoshop 的批处理命令。 …...
前端框架中的虚拟DOM和实际DOM之间的关系
聚沙成塔每天进步一点点 本文回顾 ⭐ 专栏简介前端框架中的虚拟DOM和实际DOM之间的关系1. 实际DOM(Real DOM)1.1 定义1.2 特点 2. 虚拟DOM(Virtual DOM)2.1 定义2.2 特点 3. 虚拟DOM的工作流程3.1 创建虚拟DOM3.2 比较虚拟DOM&…...
MySQL进阶——SQL性能分析
在上篇文章我们学习了MySQL进阶——存储引擎,这篇文章学习MySQL进阶——SQL性能分析。 SQL性能分析主要是从SQL语句执行频率、耗时时间、CPU使用情况和执行时表连接情况进行分析,常用的方法工具有:SQL执行频率、慢查询日志、profile详情和ex…...
在RT-Thread下为MPU手搓以太网MAC驱动-4
文章目录 MAC驱动里面对MDIO的支持MAC驱动与MDIO总线 这是个人驱动开发过程中做的一些记录,仅代表个人意见和理解,不喜勿喷 MAC驱动需要支持不同的PHY芯片 MAC驱动里面对MDIO的支持 在第一篇文章中提到对MAC设备做出了抽象,其中MAC抽象里面有…...
可的哥(Codigger)推出Monaco编辑器插件,提升编程体验
Monaco编辑器,作为业界领先的代码编辑器,在编程体验中发挥着不可或缺的重要作用,能够在多种编程语言和开发环境中表现出色,为开发者提供高效、便捷的编程环境。可的哥(Codigger)在应用商店上线Monaco编辑器…...
为什么选择mobx
对于React而言,大家熟能而详的是redux,但我们的项目用的是mobx,接下来就让我给你详细说下它的优势和不足,可以参考。 MobX是什么? MobX 是一种简单易用的状态管理库,它采用基于观察者的模式,可…...
如何解决段转储问题
非常恶心 ,这个问题困了我一个月,怀疑过代码有问题 ,怀疑过数据集没处理好,怀疑过环境没有配置好,尝试改动,跑过很多次,还是段转储报错卡住。。。 然后一个月荒废,打算放弃这个模型…...
【杂谈】AIGC之ChatGPT-与智能对话机器人的奇妙对话之旅
与智能对话机器人的奇妙对话之旅 引言 在数字时代的浪潮中,ChatGPT如同一位智慧的旅伴,它不仅能够与我们畅谈古今,还能解答我们的疑惑,成为我们探索知识海洋的得力助手。今天,就让我们走进ChatGPT的世界,…...
CentOS7配置国内清华源并安装docker-ce以及配置docker加速
说明 由于国内访问国外的网站包括docker网站,由于种种的原因经常打不开,或无法访问,所以替换成国内的软件源和国内镜像就是非常必要的了,这里整理了我安装配置的基本的步骤。 国内的软件源有很多,这里选择清华源作为…...
JL-03-Y1 清易易站
产品概述 清易易站是清易电子新研发的一体式气象站,坚持科学化和人文化相结合的设计理念,应用新检测原理研发的传感器观测各类气象参数,采用社会上时尚的工艺理念设计气象站的整体结构,实现了快速观测、无线传输、数据准确、精度较…...
PipeSer管线管网云服务
行业需求 地下管网,作为现代城市不可或缺的基础设施,堪称城市的“地下生命线”。它承载着城市的供水、排水、燃气、电力、通信等重要功能,是确保城市正常运转和居民生活便利的关键所在。将地下管网的复杂布局和运行状态以三维形式直观展现出来…...
kubesphere报错
1.安装过程报错unable to sign certificate: must specify a CommonName [rootnode1 ~]# ./kk init registry -f config-sample.yaml -a kubesphere.tar.gz _ __ _ _ __ | | / / | | | | / / | |/ / _ _| |__ ___| |/…...
React Native 导航系统实战(React Navigation)
导航系统实战(React Navigation) React Navigation 是 React Native 应用中最常用的导航库之一,它提供了多种导航模式,如堆栈导航(Stack Navigator)、标签导航(Tab Navigator)和抽屉…...
Unity3D中Gfx.WaitForPresent优化方案
前言 在Unity中,Gfx.WaitForPresent占用CPU过高通常表示主线程在等待GPU完成渲染(即CPU被阻塞),这表明存在GPU瓶颈或垂直同步/帧率设置问题。以下是系统的优化方案: 对惹,这里有一个游戏开发交流小组&…...
Java 8 Stream API 入门到实践详解
一、告别 for 循环! 传统痛点: Java 8 之前,集合操作离不开冗长的 for 循环和匿名类。例如,过滤列表中的偶数: List<Integer> list Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); List<Integer> evens new ArrayList…...
苍穹外卖--缓存菜品
1.问题说明 用户端小程序展示的菜品数据都是通过查询数据库获得,如果用户端访问量比较大,数据库访问压力随之增大 2.实现思路 通过Redis来缓存菜品数据,减少数据库查询操作。 缓存逻辑分析: ①每个分类下的菜品保持一份缓存数据…...
深度学习习题2
1.如果增加神经网络的宽度,精确度会增加到一个特定阈值后,便开始降低。造成这一现象的可能原因是什么? A、即使增加卷积核的数量,只有少部分的核会被用作预测 B、当卷积核数量增加时,神经网络的预测能力会降低 C、当卷…...
九天毕昇深度学习平台 | 如何安装库?
pip install 库名 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --user 举个例子: 报错 ModuleNotFoundError: No module named torch 那么我需要安装 torch pip install torch -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --user pip install 库名&#x…...
【WebSocket】SpringBoot项目中使用WebSocket
1. 导入坐标 如果springboot父工程没有加入websocket的起步依赖,添加它的坐标的时候需要带上版本号。 <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-websocket</artifactId> </dep…...
pgsql:还原数据库后出现重复序列导致“more than one owned sequence found“报错问题的解决
问题: pgsql数据库通过备份数据库文件进行还原时,如果表中有自增序列,还原后可能会出现重复的序列,此时若向表中插入新行时会出现“more than one owned sequence found”的报错提示。 点击菜单“其它”-》“序列”,…...
性能优化中,多面体模型基本原理
1)多面体编译技术是一种基于多面体模型的程序分析和优化技术,它将程序 中的语句实例、访问关系、依赖关系和调度等信息映射到多维空间中的几何对 象,通过对这些几何对象进行几何操作和线性代数计算来进行程序的分析和优 化。 其中࿰…...
多模态大语言模型arxiv论文略读(110)
CoVLA: Comprehensive Vision-Language-Action Dataset for Autonomous Driving ➡️ 论文标题:CoVLA: Comprehensive Vision-Language-Action Dataset for Autonomous Driving ➡️ 论文作者:Hidehisa Arai, Keita Miwa, Kento Sasaki, Yu Yamaguchi, …...
