一、简介工作中我们经常要两段代码的区别，或者需要查看接口返回的字段与预期是否一致。Python中也提供了deepdiff库，常用来校验两个对象是否一致，包含3个常用类，DeepDiff，DeepSearch和DeepHash，其中DeepDiff最常用，可以对字典，可迭代对象，字符串等进行对比，使用递归地查找所有差异。也可以用来校验多种文件内容的差异，如txt、json、图片等…DeepDiff库
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2023-08-21 15:09:41
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difflib组件提供了一种在两个序列之间进行比较的工具，比较两个序列串中之间的差别类似于linux中diff命令。常用的功能有Diff类,ndiff函数,unified_diff函数,context_diff函数,HtmlDiff类,以及SequenceMatcher类。 Diff类以及ndiff： Diff类和ndiff中两个功能输出的结果基本相似，用法稍有不同： #Differ使用
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2023-06-21 10:56:25
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# 所使用到的库函数
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.fft import fft
# 简单定义一个FFT函数
def myfft(x,t):
fft_x = fft(x) # fft计算
amp_x
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2023-06-28 17:51:34
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1.求出两个日期，间隔的天数；如某个时间查询区间，只能查询180天内的数据； import datetime
x=datetime.date(2021,10,21)
y=datetime.date(2021,4,24)
print(x.__sub__(y)) 2.对比两个文件的差异；如开发，将线索的线索标记为A，批量刷为B，则需要对比刷新前后的数据；最终结果： Diffl
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2023-11-11 11:35:25
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文章目录适用场景一、difflib是什么？二、使用步骤1.代码结构2.主文件testdiff.py3.测试数据三、实现效果？总结 适用场景测试过程中，经常需要比较相同接口在不同环境下的返回体进行比较，如线上环境和UAT比较。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、difflib是什么？python difflib模块实现两个文件差异对比，并输出html格式。二、使用步骤1.代码结构结构
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2023-05-28 19:04:47
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Linux中diff命令的功能为逐行比较两个文本文件，列出其不同之处。它对给出的文件进行系统的检查，并显示出两个文件中所有不同的行。而python中difflib 模块包含用来计算字符序列间不同并进行处理的工具。它在比较文本方面十分有效，同时还包含了利用若干公共差异格式来生成报告的函数。下面来说明，如何使用diff命令。文本比对命令(diff) 在 Windows 下，Beyond Compare
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2023-09-21 08:59:48
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我有FFT和IFFT函数。我知道A*B = IFFT(FFT(A)*FFT(B))在哪里FFT(A)FFT(B)=[qw for q,w in zip(A,B)]但当我输入：10 10=>；输出：[(0.5+0j)，(0.5+0j)]我做错什么了？这是我的代码：from cmath import exp,pi
def FFT(X):
n = len(X)
w = exp(-2*pi*1
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2023-06-28 15:33:50
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from sympy import *
x = symbols("x") # 符号x，自变量
y = -pow(10,-11)*pow(x,6) + pow(10,-8)*pow(x,5) - 4*pow(10,-6)*pow(x,4) + 0.0006*pow(x,3) - 0.0428*pow(x,2) + 1.7561*x + 16.528
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2023-07-02 19:49:54
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## 教你实现 `unified_diff` 函数
在进行代码比较和版本控制的时候，理解文件的差异是非常重要的。在Python中，`difflib`模块提供了一个名为 `unified_diff` 的函数，它可以帮助我们生成文件的统一格式差异（unified diff）输出。在这篇文章中，我将通过一个简单的流程来教你如何实现 `unified_diff` 函数。
### 流程概述
在实现 `
# Hive Diff函数实现过程
## 1. 简介
在Hive中，Diff函数用于比较两个表之间的差异。它可以找出在一个表中存在的行，而在另一个表中不存在的行，从而帮助我们识别出表之间的数据差异。
在本文中，我将向你介绍如何在Hive中实现Diff函数。
## 2. 实现步骤
下表展示了实现Diff函数的步骤及对应的代码。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
|
原创
2023-11-07 07:27:00
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本节主要介绍两个 Python 中常用于比较数据的模块，一个是 filecmp 模块，另一个是 difflib 模块。其中，前者主要用于比较文件及目录，后者主要用于比较序列的类和函数，下面具体介绍两者的区别。filecmp 模块filecmp 模块作为 Python 提供的标准库之一，无需安装，模块定义了用于比较文件及目录的函数，对服务器上的文件目录的校验非常实用。cmp(f1,f2)函数cmp(
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2023-08-03 22:37:46
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Python 模块之 Difflib什么是difflibDifflib作为python的标准库，无需安装，作用是对比文本之间的差异，而且支持输出可读性比较强的HTML文档。在Linux下，可以直接使用vimdiff命令比对文本，例如对a.txt与b.txt的差异，命令： vimdiff a.txt b.txt 即可。如下图：常见的函数介绍：HtmlDiff()可
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2023-07-11 00:28:14
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Chapter3 从函数型数据到光滑函数3.1 引言3.2 函数型数据的一些性质3.2.1 什么使离散的数据函数化3.2.2 函数型数据样本3.2.3 光滑和噪声变化之间的相互作用3.2.4 误差的标准模型及其局限性3.2.5 数据的分辨力3.2.6 数据分辨率和导数估计3.3 通过基函数表示函数3.4 周期数据的傅里叶基系统3.5 开放式数据的样条基系统3.5.1 样条函数和自由度3.5.2
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2023-11-12 11:59:23
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# Java 中的 Diff 函数：一种比较技术的探索
在软件开发和版本控制中，理解和实现差异比较是至关重要的。有许多方法可以比较内容之间的差异，而在 Java 中，Diff 函数提供了一种强有力的工具来完成此任务。这篇文章将深入探讨 Java 中的 Diff 函数的工作原理、实现方式及其实际应用。
## 什么是 Diff 函数？
Diff 函数是用来比较两个或多个数据结构（如字符串、数组等
存储过程和函数类似于Java中的方法。⒈存储过程 一组预先编译好的sql语句的集合，理解成批处理语句。 好处： ①提高代码的重用性 ②简化操作 ③减少了编译次数并且减少了和数据库服务器的连接次数，提高了效率 1.创建语法 1 create procedure 存储过程名称(参数列表)
2 begin
3 存储过程体(一组合法的sql语句)
4 end *参数列
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2024-10-21 19:55:28
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Python课堂笔记-第十讲（函数）一、高阶函数1. 高阶函数的2个特点2. 常用的内置高阶函数map()函数reduce()函数filter()函数sorted()函数二、匿名函数三、闭包四、装饰器1. 装饰器的引⼊2. 装饰器的使⽤总结 一、高阶函数1. 高阶函数的2个特点高阶函数的形式可以有两种：把一个函数名当作实参传给另外一个函数（“实参高阶函数”）返回值中包含函数名（“返回值高阶函数”
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2023-12-01 09:30:20
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diff():求差分
一阶差分
X = [1 1 2 3 5 8 13 21];
Y = diff(X)
结果：
Y = 0 1 1 2 3 5 8
X = [1 1 1; 5 5 5; 25 25 25];
Y = diff(X)
X =
1 1 1 5 5 5 25 25 25
结果：
Y =
4 4 4 20 20
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2019-07-15 16:54:00
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# Java 实现 diff 函数的指南
在软件开发中，有时我们需要比较两个文本数据以找出它们之间的差异，这就是 `diff` 函数的主要用途。作为一名刚入行的小白，下面是实现 `diff` 函数的基本步骤与示例代码，帮助你逐步掌握这一技能。
## 实现流程
以下是实现 `diff` 函数的基本流程：
| 步骤 | 描述
1 diff算法到底是什么？diff算法是一种通过同层的树节点进行比较的高效算法，它可以不用频繁操作DOM，而是选用虚拟DOM节点操作，说人话就是专门用来处理虚拟DOM节点的。2 操作流程?为了更好理解Vue的diff算法，请先看一位B站大佬精心制作的
动画演示。通过上面视频可以很好理解diff算法的比较流程，清楚在循环从左右两边向中间比较的更新、插入、删除、查询操作。它的操作本质就是：
分别遍历
# Python diff2的函数用法
## 1. 引言
在软件开发和版本控制系统中，文件比较是一个常见的操作。Python提供了丰富的库来进行文件比较，其中之一就是`diff2`函数。
`diff2`函数可以比较两个文件之间的差异，并返回差异的详细信息。这对于理解文件的改动以及版本之间的差异非常有用。本文将介绍`diff2`函数的用法，并通过示例代码来说明其功能和应用场景。
## 2.
原创
2024-01-15 11:18:24
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