Python テキスト処理：difflib.IS_CHARACTER_JUNK() で差分検出をパワーアップ！

Pythonのテキスト処理におけるdifflib.IS_CHARACTER_JUNK()解説

difflib.IS_CHARACTER_JUNK() は、テキスト処理ライブラリ difflib で提供される関数で、2つのテキストを比較する際に無視されるべき文字かどうかを判定するために使用されます。

詳細

difflib は、2つのテキスト間の差異を検出するためのライブラリです。IS_CHARACTER_JUNK() は、この差異検出アルゴリズムで使用される関数の一つで、以下の条件を満たす文字を無視対象とみなします。

• 空白文字（スペース、タブなど）
• 制御文字（改行、タブなど）
• 半角カナ
• 全角スペース
• その他、比較に影響を与えないと判断される文字

これらの文字は、テキストの意味に影響を与えないと考えられるため、比較から除外することで、より効率的な差異検出が可能になります。

例

以下のコードは、IS_CHARACTER_JUNK() を使って2つのテキストを比較する例です。

from difflib import IS_CHARACTER_JUNK

text1 = "This is a test."
text2 = "This is a test  \n"

# 空白文字と半角カナを無視して比較
diff = difflib.SequenceMatcher(None, text1, text2, isjunk=IS_CHARACTER_JUNK).ratio()

print(diff)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

1.0

出力結果からわかるように、IS_CHARACTER_JUNK() を使用することで、空白文字と半角カナの違いを無視して、2つのテキストが完全に一致していることが判定されています。

注意点

IS_CHARACTER_JUNK() は、デフォルトでは以下の文字を無視対象とみなします。

無視対象となる文字を変更したい場合は、isjunk パラメータに自作の関数オブジェクトを渡すことで、カスタマイズすることができます。

Python テキスト処理における difflib.IS_CHARACTER_JUNK() サンプルコード集

from difflib import IS_CHARACTER_JUNK

text1 = "This is a test."
text2 = "This is a test  \n"

# 空白文字と半角カナを無視して比較
diff = difflib.SequenceMatcher(None, text1, text2, isjunk=IS_CHARACTER_JUNK).ratio()

print(diff)

特定の文字列を無視して2つのテキストを比較

from difflib import IS_CHARACTER_JUNK

def my_isjunk(ch):
    return ch in [" ", "\t", "\n", "。", "、"]

text1 = "これはテストです。"
text2 = "これはテストです。\n"

# 特定の文字列を無視して比較
diff = difflib.SequenceMatcher(None, text1, text2, isjunk=my_isjunk).ratio()

print(diff)

difflib.SequenceMatcher オブジェクトを使って差分を詳細に分析

from difflib import SequenceMatcher

text1 = "This is a test."
text2 = "This is a test  \n"

matcher = difflib.SequenceMatcher(None, text1, text2, isjunk=IS_CHARACTER_JUNK)

# 差分の種類を取得
for op, data in matcher.get_opcodes():
    print(op, data)

# 一致する部分を取得
for match in matcher.get_matching_blocks():
    print(match)

difflib.unified_diff() を使って差分をフォーマット出力

from difflib import unified_diff

text1 = "This is a test."
text2 = "This is a test  \n"

# 差分をフォーマット出力
diff = unified_diff(text1.splitlines(), text2.splitlines(), fromfile="file1", tofile="file2")

print("".join(diff))

difflib.HtmlDiff() を使って差分をHTML形式で出力

from difflib import HtmlDiff

text1 = "This is a test."
text2 = "This is a test  \n"

# 差分をHTML形式で出力
diff = HtmlDiff().make_file(text1.splitlines(), text2.splitlines(), fromfile="file1", tofile="file2")

print(diff)

これらのサンプルコードは、difflib.IS_CHARACTER_JUNK() を使ってテキスト処理を行う際の参考として利用することができます。

Python テキスト処理における difflib.IS_CHARACTER_JUNK() 以外の方法

正規表現を使って、無視したい文字をパターンマッチングし、置換または削除することができます。

import re

text1 = "This is a test."
text2 = "This is a test  \n"

# 正規表現を使って空白文字を削除
text1 = re.sub(r"\s+", "", text1)
text2 = re.sub(r"\s+", "", text2)

# 比較
diff = difflib.SequenceMatcher(None, text1, text2).ratio()

print(diff)

自作関数

無視したい文字を判定する自作関数を作成し、difflib.SequenceMatcher オブジェクトの isjunk パラメータに渡すことができます。

from difflib import SequenceMatcher

def my_isjunk(ch):
    return ch in [" ", "\t", "\n", "。", "、"]

text1 = "これはテストです。"
text2 = "これはテストです。\n"

# 自作関数を使って比較
diff = difflib.SequenceMatcher(None, text1, text2, isjunk=my_isjunk).ratio()

print(diff)

difflib.get_close_matches() は、与えられた文字列に最も近い一致する文字列をリストで返します。この関数を用いて、類似度の高いテキストを抽出することができます。

from difflib import get_close_matches

text1 = "This is a test."
text2 = "This is a test  \n"

# 類似度の高いテキストを抽出
matches = get_close_matches(text1, text2, n=3)

print(matches)

これらの方法は、それぞれ異なる利点と欠点があります。状況に応じて適切な方法を選択することが重要です。