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Python對(duì)比校驗(yàn)神器deepdiff庫(kù)使用詳解

更新時(shí)間：2023年04月20日 10:46:26 作者：愛(ài)學(xué)習(xí)de測(cè)試小白

deepdiff模塊常用來(lái)校驗(yàn)兩個(gè)對(duì)象是否一致，包含3個(gè)常用類(lèi)，DeepDiff，DeepSearch和DeepHash，其中DeepDiff最常用，可以對(duì)字典，可迭代對(duì)象，字符串等進(jìn)行對(duì)比，使用遞歸地查找所有差異，本文給大家講解Python對(duì)比校驗(yàn)神器deepdiff庫(kù)，感興趣的朋友一起看看吧

工作中我們經(jīng)常要兩段代碼的區(qū)別，或者需要查看接口返回的字段與預(yù)期是否一致，如何快速定位出兩者的差異？除了一些對(duì)比的工具比如Beyond Compare、WinMerge等，或者命令工具diff（在linux環(huán)境下使用），其實(shí)Python中也提供了很多實(shí)現(xiàn)對(duì)比的庫(kù)，比如deepdiff和difflib，這兩個(gè)的區(qū)別是deepdiff顯示的對(duì)比效果比較簡(jiǎn)潔，但是可以設(shè)置忽略的字段，difflib顯示的對(duì)比結(jié)果可以是html的，比較詳細(xì)。今天我們就學(xué)習(xí)一下快速實(shí)現(xiàn)代碼和文件對(duì)比的庫(kù)–deepdiff。

前言

在接口自動(dòng)化中會(huì)遇到想要得出兩次響應(yīng)體(json值)差異，本篇來(lái)學(xué)習(xí)的deepdiff庫(kù)可以解決這問(wèn)題

deepdiff庫(kù)

安裝

pip install deepdiff

說(shuō)明

deepdiff模塊常用來(lái)校驗(yàn)兩個(gè)對(duì)象是否一致，并找出其中差異之處，它提供了：

DeepDiff：比較兩個(gè)對(duì)象，對(duì)象可以是字段、字符串等可迭代的對(duì)象
DeepSearch：在對(duì)象中搜索其他對(duì)象
DeepHash：根據(jù)對(duì)象的內(nèi)容進(jìn)行哈希處理

DeepDiff

作用：比較兩個(gè)對(duì)象，對(duì)象可以是字段、字符串等可迭代的對(duì)象

說(shuō)明：

type_changes：類(lèi)型改變的key
values_changed：值發(fā)生變化的key
dictionary_item_added：字典key添加
dictionary_item_removed：字段key刪除

對(duì)比json

# -*-coding:utf-8一*-
# @Time：2023/4/16
# @Author: DH

from deepdiff import DeepDiff

# json校驗(yàn)
json_one = {
    'code': 0,
    "message": "失敗",
    'data': {
        'id': 1
    }
}
json_two = {
    'code': 1,
    "message": "成功",
    'data': {
        'id': 1
    }
}
print(DeepDiff(json_one, json_two))

# 輸出
"""
{'values_changed': {"root['code']": {'new_value': 1, 'old_value': 0}, "root['message']": {'new_value': '成功', 'old_value': '失敗'}}}

root['code'] : 改變值的路徑
new_value : 新值
old_value ：原值
"""

列表校驗(yàn)

cutoff_distance_for_pairs: (1 >= float > 0，默認(rèn)值=0.3)；通常結(jié)合ignore_order=true使用，用于結(jié)果中展示差異的深度。值越高，則結(jié)果中展示的差異深度越高。

from deepdiff import DeepDiff

t1 = [[[1.0, 666], 888]]
t2 = [[[20.0, 666], 999]]
print(DeepDiff(t1, t2, ignore_order=True, cutoff_distance_for_pairs=0.5))
print(DeepDiff(t1, t2, ignore_order=True)) # 默認(rèn)為0.3
print(DeepDiff(t1, t2, ignore_order=True, cutoff_distance_for_pairs=0.2))
"""
{'values_changed': {'root[0][0]': {'new_value': [20.0, 666], 'old_value': [1.0, 666]}, 'root[0][1]': {'new_value': 999, 'old_value': 888}}}

{'values_changed': {'root[0]': {'new_value': [[20.0, 666], 999], 'old_value': [[1.0, 666], 888]}}}

{'values_changed': {'root[0]': {'new_value': [[20.0, 666], 999], 'old_value': [[1.0, 666], 888]}}}
"""

忽略字符串類(lèi)型

ignore_string_type_changes ：忽略校驗(yàn)字符串類(lèi)型，默認(rèn)為False

print(DeepDiff(b'hello', 'hello', ignore_string_type_changes=True))
print(DeepDiff(b'hello', 'hello'))

"""
輸出:
{}
{'type_changes': {'root': {'old_type': <class 'bytes'>, 'new_type': <class 'str'>, 'old_value': b'hello', 'new_value': 'hello'}}}
"""

忽略大小寫(xiě)

ignore_string_case：忽略大小寫(xiě)，默認(rèn)為False

from deepdiff import DeepDiff

print(DeepDiff(t1='Hello', t2='heLLO'))
print(DeepDiff(t1='Hello', t2='heLLO', ignore_string_case=True))

"""
輸出：
{'values_changed': {'root': {'new_value': 'heLLO', 'old_value': 'Hello'}}}
{}
"""

DeepSearch

作用：在對(duì)象中搜索其他對(duì)象查找字典key/value

from deepdiff import DeepSearch

json_three = {
    'code': 1,
    "message": "成功",
    'data': {
        'id': 1
    }
}

# 查找key
print(DeepSearch(json_three, "code"))
print(DeepSearch(json_three, "name"))
# 查找value
print(DeepSearch(json_three, 1))

"""
輸出：
{'matched_paths': ["root['code']"]}
{}
{'matched_values': ["root['code']", "root['data']['id']"]}
"""

# 正則 use_regexp
obj = ["long somewhere", "string", 0, "somewhere great!"]
# 使用正則表達(dá)式
item = "some*"
ds = DeepSearch(obj, item, use_regexp=True)
print(ds)

# 強(qiáng)校驗(yàn) strict_checking 默認(rèn)True
item = '0'
ds = DeepSearch(obj, item, strict_checking=False)
# ds = DeepSearch(obj, item)  # 默認(rèn)True
print(ds)

# 大小寫(xiě)敏感  case_sensitive  默認(rèn) False 敏感
item = 'someWhere'
ds = DeepSearch(obj, item, case_sensitive=True)
print(ds)

DeepHash

作用：根據(jù)對(duì)象的內(nèi)容進(jìn)行哈希處理

from deepdiff import DeepHash

# 對(duì)對(duì)象進(jìn)行hash
json_four = {
    'code': 1,
    "message": "成功",
    'data': {
        'id': 1
    }
}

print(DeepHash(json_four))

extract

extract : 根據(jù)路徑查詢(xún)值

from deepdiff import extract

# 根據(jù)路徑查詢(xún)值
obj = {1: [{'2': 666}, 3], 2: [4, 5]}
path = "root[1][0]['2']"
value = extract(obj, path)
print(value)

"""
輸出：
666
"""

grep

搜索

from deepdiff import grep

obj = ["long somewhere", "string", 0, "somewhere great!"]
item = "somewhere"
ds = obj | grep(item)
print(ds)

# use_regexp 為T(mén)rue 表示支持正則
obj = ["something here", {"long": "somewhere", "someone": 2, 0: 0, "somewhere": "around"}]
ds = obj | grep("some.*", use_regexp=True)
print(ds)

# 根據(jù)值查詢(xún)路徑
obj = {1: [{'2': 'b'}, 3], 2: [4, 5, 5]}
result = obj | grep(5)
print(result)

"""
輸出：
{'matched_values': ['root[2][1]', 'root[2][2]']}
"""

到此這篇關(guān)于Python-對(duì)比校驗(yàn)神器-deepdiff庫(kù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python對(duì)比庫(kù)deepdiff內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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