使用 python-docx 和 difflib 对比 Word 文档

使用 python-docx 和 difflib 对比 Word 文档

以下是一个 Python 脚本示例,用于比较两个 Word 文档的文本内容差异:

复制代码
from docx import Document
import difflib

def read_word_file(file_path):
    doc = Document(file_path)
    full_text = []
    for para in doc.paragraphs:
        full_text.append(para.text)
    return '\n'.join(full_text)

def compare_word_files(file1, file2):
    text1 = read_word_file(file1)
    text2 = read_word_file(file2)
    
    d = difflib.Differ()
    diff = list(d.compare(text1.splitlines(), text2.splitlines()))
    
    print('\n'.join(diff))

# 使用示例
compare_word_files('document1.docx', 'document2.docx')

安装依赖库

运行前需要安装 python-docx 和 difflib(后者是 Python 标准库):

复制代码
pip install python-docx

输出结果说明

  • 以 '-' 开头的行表示第一个文档独有的内容
  • 以 '+' 开头的行表示第二个文档独有的内容
  • 以空格开头的行表示两个文档共有的内容

处理复杂格式差异

如果需要比较格式差异(如字体、颜色等),可以使用更专业的库如 python-docx-compare:

复制代码
from docxcompose.composer import Composer
from docx import Document

doc1 = Document("document1.docx")
doc2 = Document("document2.docx")

composer = Composer(doc1)
composer.append(doc2)
composer.save("compared.docx")

可视化差异输出

对于更直观的差异展示,可以生成 HTML 格式的对比结果:

复制代码
diff_html = difflib.HtmlDiff().make_file(
    text1.splitlines(), 
    text2.splitlines(),
    fromdesc='Document 1',
    todesc='Document 2'
)
with open('diff.html', 'w') as f:
    f.write(diff_html)
相关推荐
兵慌码乱7 小时前
基于Python+PyQt5+SQLite的药房管理系统实现:事务一致性与界面解耦全流程解析
python·sqlite·信号与槽·pyqt5·数据库设计·桌面应用开发·事务处理
金銀銅鐵8 小时前
[Python] 体验用欧几里得算法计算最大公约数的过程
python·数学
FreakStudio12 小时前
W55MH32L-EVB 上手测评:硬件 TCP/IP 加持的以太网单片机,MicroPython 零门槛开发
python·单片机·嵌入式·大学生·面向对象·并行计算·电子diy·电子计算机
用户03321266636713 小时前
使用 Python 从零创建 Word 文档
python
Csvn18 小时前
Python 两大经典坑点 —— 可变默认参数 & 闭包延迟绑定
后端·python
曲幽19 小时前
别再用网页翻译看源码了!你的私人翻译神器LibreTranslate,部署避坑指南来了
python·docker·web·pot·translate·libretranslate·arogstranslate
用户5569188175321 小时前
#从脚本到独立程序:Python + Playwright 批量抓取的完整踩坑记录
python·自动化运维
兵慌码乱1 天前
基于 MediaPipe 与 PySide2 的手势交互音乐控制系统实现:轻量化视觉交互全流程解析
python·opencv·计算机视觉·人机交互·手势识别·mediapipe·pyside2
luckdewei2 天前
FastAPI 资产管理系统实战:复杂 ORM 关联、Alembic 迁移与 N+1 查询优化
python