如果经常与Excel或Word接触,则在两个表单/文档中查找其他元素是一个棘手的问题。当然,互联网上有各种方法和第三方软件教你如何比较两个文件。

本文就将以两份真实的Excel/Word文件为例,讲解如何使用Python光速对比并提取文件中的不同之处!

比较Excel

为了方便说明,我创建了一个简单的Excel用于示例

可以看到上方两个Excel表格中共有五处不同,现在我们使用Python来快速定位这五处不同,这次不需要openpyxl,使用Pandas就能轻松搞定,首先导入相关库并读取数据

import pandas as pd
import numpy as np
df1 = ('da;)
df2 = ('da;)

其实在Pandas中一行代码就能找到两个DataFrame的不同

可以看到,如果一样的数据就是NaN,而变化的数据则以它的值存储,但是如果这么做的话,我们仅仅找到数据不同的位置,并且数据量大的话盯着找到不同也挺消耗时间的,所以我们进一步研究。先换一种方式找到不同的值

接着再使用NumPy根据True/False定位元素位置,同时将值的改变写入原表格并保存

rows,cols=np.where(comparison_values==False)
for item in zip(rows,cols):
d[item[0], item[1]] = '{} --> {}'.format(d[item[0], item[1]],d[item[0], item[1]])
d('di;,index=False,header=True)

现在就生成了一个新的Excel来提示我们哪里发生了变化

这样看起来就舒服了很多(高亮是手动的),当然在进行两个Excel比较的时候一定要注意这两个Excel的数据格式要差不多!

比较Word

两份Word比较起来相对于Excel就困难一点。首先我们还是创建两份有区别的Word文档,内容取自百度百科中的Python介绍

左边的为原始word右边的word是我修改了几处的文档, 现在我们用Python来快速找到两份文档的不同。读取文件使用到的是docx库 ,因为涉及到中文所以我们需要先读取docx文件,然后分段再根据标点符号分句,具体代码如下

def getText(wordname):
'''
提取文字
'''
d = Document(wordname)
texts = []
for para in d.paragraphs:
)
return texts

def is_Chinese(word):
'''
识别中文
'''
for ch in word:
if 'u4e00' <= ch <= 'u9fff':
return True
return False

def msplit(s, seperators = ',|.|?|,|。|?|!|、'):
'''
根据标点符号分句
'''
return re.split(seperators, s)

def readDocx(docfile):
'''
读取文档
'''
print(f"======正在读取{docfile}======")
paras = getText(docfile)
segs = []
for p in paras:
temp = []
for s in msplit(p):
if len(s) > 2:
(' ', ""))
if len(temp) > 0:
(temp)
return segs

使用上面这段代码读一下两个word试试

可以看到我们的word文件已经按照不同段落分好句存在两层list中,所以接下来的问题就转换为比较两个list,而这又是我们熟悉的

def comparsion(doc1,doc2,p,s):
if doc1 == doc2:
print('两个word完全一致')
else:
if doc1[p][s] != doc2[p][s]:
print(f"第{p+1}段,第{s+1}句不相同: {doc1[p][s]} ----> {doc2[p][s]}")

上面的判断为最简单的形式:两个word中仅有文字改变,而段落、句子数量均没有改变,我们来试一下效果

只要一秒,Python就找到了两份word文档之间的不同之处并定位!

通过介绍如何使用Python来对两个Excel/Word文件进行比较,我想你应该体会到了Python的强大之处,其实思路无非就是读取文件、定位之处并标记。但更重要的是你在日常工作学习时是否可以想到用Python去解决那些繁琐费力的流程,学会使用Python合理偷懒才是我写办公自动化系列的目的。

需要的源码的可以私信小编获取

相关推荐