2つの再帰的な差分python辞書（キーと値）
pythonディクショナリ、それを_d1_と呼びます。後でそのバージョンのディクショナリを_d2_と呼びます。すべてを検索したい_d1_と_d2_の間の変更。つまり、追加、削除、または変更されたすべてのものです。トリッキーなビットとは、値が整数、文字列、リスト、またはディクトであるため、これは私がこれまで持ってきたものです：
_def dd(d1, d2, ctx=""):
print "Changes in " + ctx
for k in d1:
if k not in d2:
print k + " removed from d2"
for k in d2:
if k not in d1:
print k + " added in d2"
continue
if d2[k] != d1[k]:
if type(d2[k]) not in (dict, list):
print k + " changed in d2 to " + str(d2[k])
else:
if type(d1[k]) != type(d2[k]):
print k + " changed to " + str(d2[k])
continue
else:
if type(d2[k]) == dict:
dd(d1[k], d2[k], k)
continue
print "Done with changes in " + ctx
return
_値がリストでない限り、問題なく動作します。 if(type(d2) == list)の後にこの関数のわずかに変更された巨大なバージョンを繰り返さずに、リストを処理するエレガントな方法を思いつくことはできません。
何かご意見は？
編集：これは この投稿 とは異なります
1つのオプションは、実行するすべてのリストを、インデックスをキーとして辞書として変換することです。例えば：
# add this function to the same module
def list_to_dict(l):
return dict(Zip(map(str, range(len(l))), l))
# add this code under the 'if type(d2[k]) == dict' block
Elif type(d2[k]) == list:
dd(list_to_dict(d1[k]), list_to_dict(d2[k]), k)
これは、コメントで指定したサンプル辞書の出力です。
>>> d1 = {"name":"Joe", "Pets":[{"name":"spot", "species":"dog"}]}
>>> d2 = {"name":"Joe", "Pets":[{"name":"spot", "species":"cat"}]}
>>> dd(d1, d2, "base")
Changes in base
Changes in Pets
Changes in 0
species changed in d2 to cat
Done with changes in 0
Done with changes in Pets
Done with changes in base
これはインデックスごとに比較するため、追加または削除されるリストアイテムに対して適切に機能するようにいくつかの変更が必要になることに注意してください。
違いを再帰的に知りたい場合は、Python用のパッケージを作成しました。 https://github.com/seperman/deepdiff
Installation
PyPiからインストール：
pip install deepdiff
使用例
インポート
>>> from deepdiff import DeepDiff
>>> from pprint import pprint
>>> from __future__ import print_function # In case running on Python 2
同じオブジェクトが空を返す
>>> t1 = {1:1, 2:2, 3:3}
>>> t2 = t1
>>> print(DeepDiff(t1, t2))
{}
アイテムの種類が変更されました
>>> t1 = {1:1, 2:2, 3:3}
>>> t2 = {1:1, 2:"2", 3:3}
>>> pprint(DeepDiff(t1, t2), indent=2)
{ 'type_changes': { 'root[2]': { 'newtype': <class 'str'>,
'newvalue': '2',
'oldtype': <class 'int'>,
'oldvalue': 2}}}
アイテムの値が変更されました
>>> t1 = {1:1, 2:2, 3:3}
>>> t2 = {1:1, 2:4, 3:3}
>>> pprint(DeepDiff(t1, t2), indent=2)
{'values_changed': {'root[2]': {'newvalue': 4, 'oldvalue': 2}}}
追加または削除されたアイテム
>>> t1 = {1:1, 2:2, 3:3, 4:4}
>>> t2 = {1:1, 2:4, 3:3, 5:5, 6:6}
>>> ddiff = DeepDiff(t1, t2)
>>> pprint (ddiff)
{'dic_item_added': ['root[5]', 'root[6]'],
'dic_item_removed': ['root[4]'],
'values_changed': {'root[2]': {'newvalue': 4, 'oldvalue': 2}}}
文字列の違い
>>> t1 = {1:1, 2:2, 3:3, 4:{"a":"hello", "b":"world"}}
>>> t2 = {1:1, 2:4, 3:3, 4:{"a":"hello", "b":"world!"}}
>>> ddiff = DeepDiff(t1, t2)
>>> pprint (ddiff, indent = 2)
{ 'values_changed': { 'root[2]': {'newvalue': 4, 'oldvalue': 2},
"root[4]['b']": { 'newvalue': 'world!',
'oldvalue': 'world'}}}
文字列の違い2
>>> t1 = {1:1, 2:2, 3:3, 4:{"a":"hello", "b":"world!\nGoodbye!\n1\n2\nEnd"}}
>>> t2 = {1:1, 2:2, 3:3, 4:{"a":"hello", "b":"world\n1\n2\nEnd"}}
>>> ddiff = DeepDiff(t1, t2)
>>> pprint (ddiff, indent = 2)
{ 'values_changed': { "root[4]['b']": { 'diff': '--- \n'
'+++ \n'
'@@ -1,5 +1,4 @@\n'
'-world!\n'
'-Goodbye!\n'
'+world\n'
' 1\n'
' 2\n'
' End',
'newvalue': 'world\n1\n2\nEnd',
'oldvalue': 'world!\n'
'Goodbye!\n'
'1\n'
'2\n'
'End'}}}
>>>
>>> print (ddiff['values_changed']["root[4]['b']"]["diff"])
---
+++
@@ -1,5 +1,4 @@
-world!
-Goodbye!
+world
1
2
End
タイプ変更
>>> t1 = {1:1, 2:2, 3:3, 4:{"a":"hello", "b":[1, 2, 3]}}
>>> t2 = {1:1, 2:2, 3:3, 4:{"a":"hello", "b":"world\n\n\nEnd"}}
>>> ddiff = DeepDiff(t1, t2)
>>> pprint (ddiff, indent = 2)
{ 'type_changes': { "root[4]['b']": { 'newtype': <class 'str'>,
'newvalue': 'world\n\n\nEnd',
'oldtype': <class 'list'>,
'oldvalue': [1, 2, 3]}}}
リストの違い
>>> t1 = {1:1, 2:2, 3:3, 4:{"a":"hello", "b":[1, 2, 3, 4]}}
>>> t2 = {1:1, 2:2, 3:3, 4:{"a":"hello", "b":[1, 2]}}
>>> ddiff = DeepDiff(t1, t2)
>>> pprint (ddiff, indent = 2)
{'iterable_item_removed': {"root[4]['b'][2]": 3, "root[4]['b'][3]": 4}}
リストの違い2：
>>> t1 = {1:1, 2:2, 3:3, 4:{"a":"hello", "b":[1, 2, 3]}}
>>> t2 = {1:1, 2:2, 3:3, 4:{"a":"hello", "b":[1, 3, 2, 3]}}
>>> ddiff = DeepDiff(t1, t2)
>>> pprint (ddiff, indent = 2)
{ 'iterable_item_added': {"root[4]['b'][3]": 3},
'values_changed': { "root[4]['b'][1]": {'newvalue': 3, 'oldvalue': 2},
"root[4]['b'][2]": {'newvalue': 2, 'oldvalue': 3}}}
順序や重複を無視して違いをリストする：（上記と同じ辞書で）
>>> t1 = {1:1, 2:2, 3:3, 4:{"a":"hello", "b":[1, 2, 3]}}
>>> t2 = {1:1, 2:2, 3:3, 4:{"a":"hello", "b":[1, 3, 2, 3]}}
>>> ddiff = DeepDiff(t1, t2, ignore_order=True)
>>> print (ddiff)
{}
辞書を含むリスト：
>>> t1 = {1:1, 2:2, 3:3, 4:{"a":"hello", "b":[1, 2, {1:1, 2:2}]}}
>>> t2 = {1:1, 2:2, 3:3, 4:{"a":"hello", "b":[1, 2, {1:3}]}}
>>> ddiff = DeepDiff(t1, t2)
>>> pprint (ddiff, indent = 2)
{ 'dic_item_removed': ["root[4]['b'][2][2]"],
'values_changed': {"root[4]['b'][2][1]": {'newvalue': 3, 'oldvalue': 1}}}
セット：
>>> t1 = {1, 2, 8}
>>> t2 = {1, 2, 3, 5}
>>> ddiff = DeepDiff(t1, t2)
>>> pprint (DeepDiff(t1, t2))
{'set_item_added': ['root[3]', 'root[5]'], 'set_item_removed': ['root[8]']}
名前付きタプル：
>>> from collections import namedtuple
>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
>>> t1 = Point(x=11, y=22)
>>> t2 = Point(x=11, y=23)
>>> pprint (DeepDiff(t1, t2))
{'values_changed': {'root.y': {'newvalue': 23, 'oldvalue': 22}}}
カスタムオブジェクト：
>>> class ClassA(object):
... a = 1
... def __init__(self, b):
... self.b = b
...
>>> t1 = ClassA(1)
>>> t2 = ClassA(2)
>>>
>>> pprint(DeepDiff(t1, t2))
{'values_changed': {'root.b': {'newvalue': 2, 'oldvalue': 1}}}
追加されたオブジェクト属性：
>>> t2.c = "new attribute"
>>> pprint(DeepDiff(t1, t2))
{'attribute_added': ['root.c'],
'values_changed': {'root.b': {'newvalue': 2, 'oldvalue': 1}}}
ちょっと考えてみましょう。オブジェクト指向のアプローチを試して、独自のディクショナリクラスを作成し、それに加えられた変更を追跡（およびレポート）することができます。これは2つの辞書を比較しようとするよりも多くの利点があるように思われます...最後に注記されています。
これがどのように行われるかを示すために、Python 2と3の両方で機能する、合理的に完全で最小限にテストされたサンプル実装を次に示します。
import sys
_NUL = object() # unique object
if sys.version_info[0] > 2:
def iterkeys(d, **kw):
return iter(d.keys(**kw))
else:
def iterkeys(d, **kw):
return d.iterkeys(**kw)
class TrackingDict(dict):
""" Dict subclass which tracks all changes in a _changelist attribute. """
def __init__(self, *args, **kwargs):
super(TrackingDict, self).__init__(*args, **kwargs)
self.clear_changelist()
for key in sorted(iterkeys(self)):
self._changelist.append(AddKey(key, self[key]))
def clear_changelist(self): # additional public method
self._changelist = []
def __setitem__(self, key, value):
modtype = ChangeKey if key in self else AddKey
super(TrackingDict, self).__setitem__(key, value)
self._changelist.append(modtype(key, self[key]))
def __delitem__(self, key):
super(TrackingDict, self).__delitem__(key)
self._changelist.append(RemoveKey(key))
def clear(self):
deletedkeys = self.keys()
super(TrackingDict, self).clear()
for key in sorted(deletedkeys):
self._changelist.append(RemoveKey(key))
def update(self, other=_NUL):
if other is not _NUL:
otherdict = dict(other) # convert to dict if necessary
changedkeys = set(k for k in otherdict if k in self)
super(TrackingDict, self).update(other)
for key in sorted(iterkeys(otherdict)):
if key in changedkeys:
self._changelist.append(ChangeKey(key, otherdict[key]))
else:
self._changelist.append(AddKey(key, otherdict[key]))
def setdefault(self, key, default=None):
if key not in self:
self[key] = default # will append an AddKey to _changelist
return self[key]
def pop(self, key, default=_NUL):
if key in self:
ret = self[key] # save value
self.__delitem__(key)
return ret
Elif default is not _NUL: # default specified
return default
else: # not there & no default
self[key] # allow KeyError to be raised
def popitem(self):
key, value = super(TrackingDict, self).popitem()
self._changelist.append(RemoveKey(key))
return key, value
# change-tracking record classes
class DictMutator(object):
def __init__(self, key, value=_NUL):
self.key = key
self.value = value
def __repr__(self):
return '%s(%r%s)' % (self.__class__.__name__, self.key,
'' if self.value is _NUL else ': '+repr(self.value))
class AddKey(DictMutator): pass
class ChangeKey(DictMutator): pass
class RemoveKey(DictMutator): pass
if __name__ == '__main__':
import traceback
import sys
td = TrackingDict({'one': 1, 'two': 2})
print('changelist: {}'.format(td._changelist))
td['three'] = 3
print('changelist: {}'.format(td._changelist))
td['two'] = -2
print('changelist: {}'.format(td._changelist))
td.clear()
print('changelist: {}'.format(td._changelist))
td.clear_changelist()
td['newkey'] = 42
print('changelist: {}'.format(td._changelist))
td.setdefault('another') # default None value
print('changelist: {}'.format(td._changelist))
td.setdefault('one more', 43)
print('changelist: {}'.format(td._changelist))
td.update(Zip(('another', 'one', 'two'), (17, 1, 2)))
print('changelist: {}'.format(td._changelist))
td.pop('newkey')
print('changelist: {}'.format(td._changelist))
try:
td.pop("won't find")
except KeyError:
print("KeyError as expected:")
traceback.print_exc(file=sys.stdout)
print('...and no change to _changelist:')
print('changelist: {}'.format(td._changelist))
td.clear_changelist()
while td:
td.popitem()
print('changelist: {}'.format(td._changelist))
注辞書のbeforeとafter状態の単純な比較とは異なり、このクラスは追加されてから削除されたキーについて通知します。つまり、_changelistがクリアされるまで完全な履歴を保持します。
出力：
changelist: [AddKey('one': 1), AddKey('two': 2)]
changelist: [AddKey('one': 1), AddKey('two': 2), AddKey('three': 3)]
changelist: [AddKey('one': 1), AddKey('two': 2), AddKey('three': 3), ChangeKey('two': -2)]
changelist: [AddKey('one': 1), AddKey('two': 2), AddKey('three': 3), ChangeKey('two': -2), RemoveKey('one'), RemoveKey('three'), RemoveKey('two')]
changelist: [AddKey('newkey': 42)]
changelist: [AddKey('newkey': 42), AddKey('another': None)]
changelist: [AddKey('newkey': 42), AddKey('another': None), AddKey('one more': 43)]
changelist: [AddKey('newkey': 42), AddKey('another': None), AddKey('one more': 43), ChangeKey('another': 17), AddKey('one': 1), AddKey('two': 2)]
changelist: [AddKey('newkey': 42), AddKey('another': None), AddKey('one more': 43), ChangeKey('another': 17), AddKey('one': 1), AddKey('two': 2), RemoveKey('newkey')]
KeyError as expected:
Traceback (most recent call last):
File "trackingdict.py", line 122, in <module>
td.pop("won't find")
File "trackingdict.py", line 67, in pop
self[key] # allow KeyError to be raised
KeyError: "won't find"
...and no change to _changelist:
changelist: [AddKey('newkey': 42), AddKey('another': None), AddKey('one more': 43), ChangeKey('another': 17), AddKey('one': 1), AddKey('two': 2), RemoveKey('newkey')]
changelist: [RemoveKey('one'), RemoveKey('two'), RemoveKey('another'), RemoveKey('one more')]
関数は、引数の型をチェックすることから始め、リスト、辞書、int、および文字列を処理できるように関数を記述します。そうすれば、何も複製する必要がなく、再帰的に呼び出すだけです。
擬似コード：
def compare(d1, d2):
if d1 and d2 are dicts
compare the keys, pass values to compare
if d1 and d2 are lists
compare the lists, pass values to compare
if d1 and d2 are strings/ints
compare them
Winston Ewert にインスパイアされた実装です
def recursive_compare(d1, d2, level='root'):
if isinstance(d1, dict) and isinstance(d2, dict):
if d1.keys() != d2.keys():
s1 = set(d1.keys())
s2 = set(d2.keys())
print('{:<20} + {} - {}'.format(level, s1-s2, s2-s1))
common_keys = s1 & s2
else:
common_keys = set(d1.keys())
for k in common_keys:
recursive_compare(d1[k], d2[k], level='{}.{}'.format(level, k))
Elif isinstance(d1, list) and isinstance(d2, list):
if len(d1) != len(d2):
print('{:<20} len1={}; len2={}'.format(level, len(d1), len(d2)))
common_len = min(len(d1), len(d2))
for i in range(common_len):
recursive_compare(d1[i], d2[i], level='{}[{}]'.format(level, i))
else:
if d1 != d2:
print('{:<20} {} != {}'.format(level, d1, d2))
if __name__ == '__main__':
d1={'a':[0,2,3,8], 'b':0, 'd':{'da':7, 'db':[99,88]}}
d2={'a':[0,2,4], 'c':0, 'd':{'da':3, 'db':7}}
recursive_compare(d1, d2)
戻ります：
root + {'b'} - {'c'}
root.a len1=4; len2=3
root.a[2] 3 != 4
root.d.db [99, 88] != 7
root.d.da 7 != 3
オブジェクトを再帰的に処理するときは、hasattr(obj, '__iter__')の使用を検討してください。オブジェクトが__iter__メソッドを実装している場合、それを反復できることがわかります。
Sergeによって提案されたように、私はこのソリューションが2つのディクショナリが「ずっと下」で一致するかどうかをすばやくブール値で返すのに役立つことがわかりました。
import json
def match(d1, d2):
return json.dumps(d1, sort_keys=True) == json.dumps(d2, sort_keys=True)
自分で練習して学ぶことは楽しいですが、重要なタスクの場合は、準備が整って維持されているパッケージがよく機能することがよくあります。
Jsonに変換することを検討し、適切な「セマンティック」jsonコンパレータを使用してください https://www.npmjs.com/package/compare-json またはオンライン http://jsondiff.com 。数字キーを文字列化する必要があります。
本当に必要な場合は、jsondiffをpythonに変換してみてください。
次の簡単な実装を試すことができます
def recursive_compare(obj1, obj2):
""" Compare python objects recursively, support type:
"int, float, long, basestring, set, datetime, date, dict, Sequence"
Example:
>>> recursive_compare([1, 2, 3], [1, 2, 3])
>>> True
>>> recursive_compare([1, 2, 3], [1, 2, 4])
>>> False
>>> recursive_compare({'a': 1}, {'a': 2})
>>> False
"""
def _diff(obj1, obj2):
# exclude type basestring for backward-compatible python2:
# <str, unicode>
if type(obj1) != type(obj2) and not isinstance(obj1, basestring):
return False
Elif isinstance(obj1,
(int, float, long, basestring, set, datetime, date)):
if obj1 != obj2:
return False
Elif isinstance(obj1, dict):
keys = obj1.viewkeys() & obj2.viewkeys()
if obj1 and len(keys) == 0 \
or keys.difference(set(obj1.keys())) \
or keys.difference(set(obj2.keys())):
return False
for k in keys:
if _diff(obj1[k], obj2[k]) is False:
return False
Elif isinstance(obj1, collections.Sequence):
# require sorted sequence object
if len(obj1) != len(obj2):
return False
for i in range(len(obj1)):
if _diff(obj1[i], obj2[i]) is False:
return False
else:
raise TypeError('do not support type {} to compare'.format(
type(obj1)))
return False if _diff(obj1, obj2) is False else True