difflib
index
/usr/local/lib/python2.4/difflib.py
Module Docs

Module difflib -- helpers for computing deltas between objects.
 
Function get_close_matches(word, possibilities, n=3, cutoff=0.6):
    Use SequenceMatcher to return list of the best "good enough" matches.
 
Function context_diff(a, b):
    For two lists of strings, return a delta in context diff format.
 
Function ndiff(a, b):
    Return a delta: the difference between `a` and `b` (lists of strings).
 
Function restore(delta, which):
    Return one of the two sequences that generated an ndiff delta.
 
Function unified_diff(a, b):
    For two lists of strings, return a delta in unified diff format.
 
Class SequenceMatcher:
    A flexible class for comparing pairs of sequences of any type.
 
Class Differ:
    For producing human-readable deltas from sequences of lines of text.
 
Class HtmlDiff:
    For producing HTML side by side comparison with change highlights.

 
Modules
       
heapq

 
Classes
       
__builtin__.object
HtmlDiff
Differ
SequenceMatcher

 
class Differ
    Differ is a class for comparing sequences of lines of text, and
producing human-readable differences or deltas.  Differ uses
SequenceMatcher both to compare sequences of lines, and to compare
sequences of characters within similar (near-matching) lines.
 
Each line of a Differ delta begins with a two-letter code:
 
    '- '    line unique to sequence 1
    '+ '    line unique to sequence 2
    '  '    line common to both sequences
    '? '    line not present in either input sequence
 
Lines beginning with '? ' attempt to guide the eye to intraline
differences, and were not present in either input sequence.  These lines
can be confusing if the sequences contain tab characters.
 
Note that Differ makes no claim to produce a *minimal* diff.  To the
contrary, minimal diffs are often counter-intuitive, because they synch
up anywhere possible, sometimes accidental matches 100 pages apart.
Restricting synch points to contiguous matches preserves some notion of
locality, at the occasional cost of producing a longer diff.
 
Example: Comparing two texts.
 
First we set up the texts, sequences of individual single-line strings
ending with newlines (such sequences can also be obtained from the
`readlines()` method of file-like objects):
 
>>> text1 = '''  1. Beautiful is better than ugly.
...   2. Explicit is better than implicit.
...   3. Simple is better than complex.
...   4. Complex is better than complicated.
... '''.splitlines(1)
>>> len(text1)
4
>>> text1[0][-1]
'\n'
>>> text2 = '''  1. Beautiful is better than ugly.
...   3.   Simple is better than complex.
...   4. Complicated is better than complex.
...   5. Flat is better than nested.
... '''.splitlines(1)
 
Next we instantiate a Differ object:
 
>>> d = Differ()
 
Note that when instantiating a Differ object we may pass functions to
filter out line and character 'junk'.  See Differ.__init__ for details.
 
Finally, we compare the two:
 
>>> result = list(d.compare(text1, text2))
 
'result' is a list of strings, so let's pretty-print it:
 
>>> from pprint import pprint as _pprint
>>> _pprint(result)
['    1. Beautiful is better than ugly.\n',
 '-   2. Explicit is better than implicit.\n',
 '-   3. Simple is better than complex.\n',
 '+   3.   Simple is better than complex.\n',
 '?     ++\n',
 '-   4. Complex is better than complicated.\n',
 '?            ^                     ---- ^\n',
 '+   4. Complicated is better than complex.\n',
 '?           ++++ ^                      ^\n',
 '+   5. Flat is better than nested.\n']
 
As a single multi-line string it looks like this:
 
>>> print ''.join(result),
    1. Beautiful is better than ugly.
-   2. Explicit is better than implicit.
-   3. Simple is better than complex.
+   3.   Simple is better than complex.
?     ++
-   4. Complex is better than complicated.
?            ^                     ---- ^
+   4. Complicated is better than complex.
?           ++++ ^                      ^
+   5. Flat is better than nested.
 
Methods:
 
__init__(linejunk=None, charjunk=None)
    Construct a text differencer, with optional filters.
 
compare(a, b)
    Compare two sequences of lines; generate the resulting delta.
 
  Methods defined here:
__init__(self, linejunk=None, charjunk=None)
Construct a text differencer, with optional filters.
 
The two optional keyword parameters are for filter functions:
 
- `linejunk`: A function that should accept a single string argument,
  and return true iff the string is junk. The module-level function
  `IS_LINE_JUNK` may be used to filter out lines without visible
  characters, except for at most one splat ('#').  It is recommended
  to leave linejunk None; as of Python 2.3, the underlying
  SequenceMatcher class has grown an adaptive notion of "noise" lines
  that's better than any static definition the author has ever been
  able to craft.
 
- `charjunk`: A function that should accept a string of length 1. The
  module-level function `IS_CHARACTER_JUNK` may be used to filter out
  whitespace characters (a blank or tab; **note**: bad idea to include
  newline in this!).  Use of IS_CHARACTER_JUNK is recommended.
compare(self, a, b)
Compare two sequences of lines; generate the resulting delta.
 
Each sequence must contain individual single-line strings ending with
newlines. Such sequences can be obtained from the `readlines()` method
of file-like objects.  The delta generated also consists of newline-
terminated strings, ready to be printed as-is via the writeline()
method of a file-like object.
 
Example:
 
>>> print ''.join(Differ().compare('one\ntwo\nthree\n'.splitlines(1),
...                                'ore\ntree\nemu\n'.splitlines(1))),
- one
?  ^
+ ore
?  ^
- two
- three
?  -
+ tree
+ emu

 
class HtmlDiff(__builtin__.object)
    For producing HTML side by side comparison with change highlights.
 
This class can be used to create an HTML table (or a complete HTML file
containing the table) showing a side by side, line by line comparison
of text with inter-line and intra-line change highlights.  The table can
be generated in either full or contextual difference mode.
 
The following methods are provided for HTML generation:
 
make_table -- generates HTML for a single side by side table
make_file -- generates complete HTML file with a single side by side table
 
See tools/scripts/diff.py for an example usage of this class.
 
  Methods defined here:
__init__(self, tabsize=8, wrapcolumn=None, linejunk=None, charjunk=<function IS_CHARACTER_JUNK>)
HtmlDiff instance initializer
 
Arguments:
tabsize -- tab stop spacing, defaults to 8.
wrapcolumn -- column number where lines are broken and wrapped,
    defaults to None where lines are not wrapped.
linejunk,charjunk -- keyword arguments passed into ndiff() (used to by
    HtmlDiff() to generate the side by side HTML differences).  See
    ndiff() documentation for argument default values and descriptions.
make_file(self, fromlines, tolines, fromdesc='', todesc='', context=False, numlines=5)
Returns HTML file of side by side comparison with change highlights
 
Arguments:
fromlines -- list of "from" lines
tolines -- list of "to" lines
fromdesc -- "from" file column header string
todesc -- "to" file column header string
context -- set to True for contextual differences (defaults to False
    which shows full differences).
numlines -- number of context lines.  When context is set True,
    controls number of lines displayed before and after the change.
    When context is False, controls the number of lines to place
    the "next" link anchors before the next change (so click of
    "next" link jumps to just before the change).
make_table(self, fromlines, tolines, fromdesc='', todesc='', context=False, numlines=5)
Returns HTML table of side by side comparison with change highlights
 
Arguments:
fromlines -- list of "from" lines
tolines -- list of "to" lines
fromdesc -- "from" file column header string
todesc -- "to" file column header string
context -- set to True for contextual differences (defaults to False
    which shows full differences).
numlines -- number of context lines.  When context is set True,
    controls number of lines displayed before and after the change.
    When context is False, controls the number of lines to place
    the "next" link anchors before the next change (so click of
    "next" link jumps to just before the change).

Data descriptors defined here:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)

 
class SequenceMatcher
    SequenceMatcher is a flexible class for comparing pairs of sequences of
any type, so long as the sequence elements are hashable.  The basic
algorithm predates, and is a little fancier than, an algorithm
published in the late 1980's by Ratcliff and Obershelp under the
hyperbolic name "gestalt pattern matching".  The basic idea is to find
the longest contiguous matching subsequence that contains no "junk"
elements (R-O doesn't address junk).  The same idea is then applied
recursively to the pieces of the sequences to the left and to the right
of the matching subsequence.  This does not yield minimal edit
sequences, but does tend to yield matches that "look right" to people.
 
SequenceMatcher tries to compute a "human-friendly diff" between two
sequences.  Unlike e.g. UNIX(tm) diff, the fundamental notion is the
longest *contiguous* & junk-free matching subsequence.  That's what
catches peoples' eyes.  The Windows(tm) windiff has another interesting
notion, pairing up elements that appear uniquely in each sequence.
That, and the method here, appear to yield more intuitive difference
reports than does diff.  This method appears to be the least vulnerable
to synching up on blocks of "junk lines", though (like blank lines in
ordinary text files, or maybe "<P>" lines in HTML files).  That may be
because this is the only method of the 3 that has a *concept* of
"junk" <wink>.
 
Example, comparing two strings, and considering blanks to be "junk":
 
>>> s = SequenceMatcher(lambda x: x == " ",
...                     "private Thread currentThread;",
...                     "private volatile Thread currentThread;")
>>>
 
.ratio() returns a float in [0, 1], measuring the "similarity" of the
sequences.  As a rule of thumb, a .ratio() value over 0.6 means the
sequences are close matches:
 
>>> print round(s.ratio(), 3)
0.866
>>>
 
If you're only interested in where the sequences match,
.get_matching_blocks() is handy:
 
>>> for block in s.get_matching_blocks():
...     print "a[%d] and b[%d] match for %d elements" % block
a[0] and b[0] match for 8 elements
a[8] and b[17] match for 6 elements
a[14] and b[23] match for 15 elements
a[29] and b[38] match for 0 elements
 
Note that the last tuple returned by .get_matching_blocks() is always a
dummy, (len(a), len(b), 0), and this is the only case in which the last
tuple element (number of elements matched) is 0.
 
If you want to know how to change the first sequence into the second,
use .get_opcodes():
 
>>> for opcode in s.get_opcodes():
...     print "%6s a[%d:%d] b[%d:%d]" % opcode
 equal a[0:8] b[0:8]
insert a[8:8] b[8:17]
 equal a[8:14] b[17:23]
 equal a[14:29] b[23:38]
 
See the Differ class for a fancy human-friendly file differencer, which
uses SequenceMatcher both to compare sequences of lines, and to compare
sequences of characters within similar (near-matching) lines.
 
See also function get_close_matches() in this module, which shows how
simple code building on SequenceMatcher can be used to do useful work.
 
Timing:  Basic R-O is cubic time worst case and quadratic time expected
case.  SequenceMatcher is quadratic time for the worst case and has
expected-case behavior dependent in a complicated way on how many
elements the sequences have in common; best case time is linear.
 
Methods:
 
__init__(isjunk=None, a='', b='')
    Construct a SequenceMatcher.
 
set_seqs(a, b)
    Set the two sequences to be compared.
 
set_seq1(a)
    Set the first sequence to be compared.
 
set_seq2(b)
    Set the second sequence to be compared.
 
find_longest_match(alo, ahi, blo, bhi)
    Find longest matching block in a[alo:ahi] and b[blo:bhi].
 
get_matching_blocks()
    Return list of triples describing matching subsequences.
 
get_opcodes()
    Return list of 5-tuples describing how to turn a into b.
 
ratio()
    Return a measure of the sequences' similarity (float in [0,1]).
 
quick_ratio()
    Return an upper bound on .ratio() relatively quickly.
 
real_quick_ratio()
    Return an upper bound on ratio() very quickly.
 
  Methods defined here:
__init__(self, isjunk=None, a='', b='')
Construct a SequenceMatcher.
 
Optional arg isjunk is None (the default), or a one-argument
function that takes a sequence element and returns true iff the
element is junk.  None is equivalent to passing "lambda x: 0", i.e.
no elements are considered to be junk.  For example, pass
    lambda x: x in " \t"
if you're comparing lines as sequences of characters, and don't
want to synch up on blanks or hard tabs.
 
Optional arg a is the first of two sequences to be compared.  By
default, an empty string.  The elements of a must be hashable.  See
also .set_seqs() and .set_seq1().
 
Optional arg b is the second of two sequences to be compared.  By
default, an empty string.  The elements of b must be hashable. See
also .set_seqs() and .set_seq2().
find_longest_match(self, alo, ahi, blo, bhi)
Find longest matching block in a[alo:ahi] and b[blo:bhi].
 
If isjunk is not defined:
 
Return (i,j,k) such that a[i:i+k] is equal to b[j:j+k], where
    alo <= i <= i+k <= ahi
    blo <= j <= j+k <= bhi
and for all (i',j',k') meeting those conditions,
    k >= k'
    i <= i'
    and if i == i', j <= j'
 
In other words, of all maximal matching blocks, return one that
starts earliest in a, and of all those maximal matching blocks that
start earliest in a, return the one that starts earliest in b.
 
>>> s = SequenceMatcher(None, " abcd", "abcd abcd")
>>> s.find_longest_match(0, 5, 0, 9)
(0, 4, 5)
 
If isjunk is defined, first the longest matching block is
determined as above, but with the additional restriction that no
junk element appears in the block.  Then that block is extended as
far as possible by matching (only) junk elements on both sides.  So
the resulting block never matches on junk except as identical junk
happens to be adjacent to an "interesting" match.
 
Here's the same example as before, but considering blanks to be
junk.  That prevents " abcd" from matching the " abcd" at the tail
end of the second sequence directly.  Instead only the "abcd" can
match, and matches the leftmost "abcd" in the second sequence:
 
>>> s = SequenceMatcher(lambda x: x==" ", " abcd", "abcd abcd")
>>> s.find_longest_match(0, 5, 0, 9)
(1, 0, 4)
 
If no blocks match, return (alo, blo, 0).
 
>>> s = SequenceMatcher(None, "ab", "c")
>>> s.find_longest_match(0, 2, 0, 1)
(0, 0, 0)
get_grouped_opcodes(self, n=3)
Isolate change clusters by eliminating ranges with no changes.
 
Return a generator of groups with upto n lines of context.
Each group is in the same format as returned by get_opcodes().
 
>>> from pprint import pprint
>>> a = map(str, range(1,40))
>>> b = a[:]
>>> b[8:8] = ['i']     # Make an insertion
>>> b[20] += 'x'       # Make a replacement
>>> b[23:28] = []      # Make a deletion
>>> b[30] += 'y'       # Make another replacement
>>> pprint(list(SequenceMatcher(None,a,b).get_grouped_opcodes()))
[[('equal', 5, 8, 5, 8), ('insert', 8, 8, 8, 9), ('equal', 8, 11, 9, 12)],
 [('equal', 16, 19, 17, 20),
  ('replace', 19, 20, 20, 21),
  ('equal', 20, 22, 21, 23),
  ('delete', 22, 27, 23, 23),
  ('equal', 27, 30, 23, 26)],
 [('equal', 31, 34, 27, 30),
  ('replace', 34, 35, 30, 31),
  ('equal', 35, 38, 31, 34)]]
get_matching_blocks(self)
Return list of triples describing matching subsequences.
 
Each triple is of the form (i, j, n), and means that
a[i:i+n] == b[j:j+n].  The triples are monotonically increasing in
i and in j.
 
The last triple is a dummy, (len(a), len(b), 0), and is the only
triple with n==0.
 
>>> s = SequenceMatcher(None, "abxcd", "abcd")
>>> s.get_matching_blocks()
[(0, 0, 2), (3, 2, 2), (5, 4, 0)]
get_opcodes(self)
Return list of 5-tuples describing how to turn a into b.
 
Each tuple is of the form (tag, i1, i2, j1, j2).  The first tuple
has i1 == j1 == 0, and remaining tuples have i1 == the i2 from the
tuple preceding it, and likewise for j1 == the previous j2.
 
The tags are strings, with these meanings:
 
'replace':  a[i1:i2] should be replaced by b[j1:j2]
'delete':   a[i1:i2] should be deleted.
            Note that j1==j2 in this case.
'insert':   b[j1:j2] should be inserted at a[i1:i1].
            Note that i1==i2 in this case.
'equal':    a[i1:i2] == b[j1:j2]
 
>>> a = "qabxcd"
>>> b = "abycdf"
>>> s = SequenceMatcher(None, a, b)
>>> for tag, i1, i2, j1, j2 in s.get_opcodes():
...    print ("%7s a[%d:%d] (%s) b[%d:%d] (%s)" %
...           (tag, i1, i2, a[i1:i2], j1, j2, b[j1:j2]))
 delete a[0:1] (q) b[0:0] ()
  equal a[1:3] (ab) b[0:2] (ab)
replace a[3:4] (x) b[2:3] (y)
  equal a[4:6] (cd) b[3:5] (cd)
 insert a[6:6] () b[5:6] (f)
quick_ratio(self)
Return an upper bound on ratio() relatively quickly.
 
This isn't defined beyond that it is an upper bound on .ratio(), and
is faster to compute.
ratio(self)
Return a measure of the sequences' similarity (float in [0,1]).
 
Where T is the total number of elements in both sequences, and
M is the number of matches, this is 2.0*M / T.
Note that this is 1 if the sequences are identical, and 0 if
they have nothing in common.
 
.ratio() is expensive to compute if you haven't already computed
.get_matching_blocks() or .get_opcodes(), in which case you may
want to try .quick_ratio() or .real_quick_ratio() first to get an
upper bound.
 
>>> s = SequenceMatcher(None, "abcd", "bcde")
>>> s.ratio()
0.75
>>> s.quick_ratio()
0.75
>>> s.real_quick_ratio()
1.0
real_quick_ratio(self)
Return an upper bound on ratio() very quickly.
 
This isn't defined beyond that it is an upper bound on .ratio(), and
is faster to compute than either .ratio() or .quick_ratio().
set_seq1(self, a)
Set the first sequence to be compared.
 
The second sequence to be compared is not changed.
 
>>> s = SequenceMatcher(None, "abcd", "bcde")
>>> s.ratio()
0.75
>>> s.set_seq1("bcde")
>>> s.ratio()
1.0
>>>
 
SequenceMatcher computes and caches detailed information about the
second sequence, so if you want to compare one sequence S against
many sequences, use .set_seq2(S) once and call .set_seq1(x)
repeatedly for each of the other sequences.
 
See also set_seqs() and set_seq2().
set_seq2(self, b)
Set the second sequence to be compared.
 
The first sequence to be compared is not changed.
 
>>> s = SequenceMatcher(None, "abcd", "bcde")
>>> s.ratio()
0.75
>>> s.set_seq2("abcd")
>>> s.ratio()
1.0
>>>
 
SequenceMatcher computes and caches detailed information about the
second sequence, so if you want to compare one sequence S against
many sequences, use .set_seq2(S) once and call .set_seq1(x)
repeatedly for each of the other sequences.
 
See also set_seqs() and set_seq1().
set_seqs(self, a, b)
Set the two sequences to be compared.
 
>>> s = SequenceMatcher()
>>> s.set_seqs("abcd", "bcde")
>>> s.ratio()
0.75

 
Functions
       
IS_CHARACTER_JUNK(ch, ws=' \t')
Return 1 for ignorable character: iff `ch` is a space or tab.
 
Examples:
 
>>> IS_CHARACTER_JUNK(' ')
True
>>> IS_CHARACTER_JUNK('\t')
True
>>> IS_CHARACTER_JUNK('\n')
False
>>> IS_CHARACTER_JUNK('x')
False
IS_LINE_JUNK(line, pat=<built-in method match of _sre.SRE_Pattern object>)
Return 1 for ignorable line: iff `line` is blank or contains a single '#'.
 
Examples:
 
>>> IS_LINE_JUNK('\n')
True
>>> IS_LINE_JUNK('  #   \n')
True
>>> IS_LINE_JUNK('hello\n')
False
context_diff(a, b, fromfile='', tofile='', fromfiledate='', tofiledate='', n=3, lineterm='\n')
Compare two sequences of lines; generate the delta as a context diff.
 
Context diffs are a compact way of showing line changes and a few
lines of context.  The number of context lines is set by 'n' which
defaults to three.
 
By default, the diff control lines (those with *** or ---) are
created with a trailing newline.  This is helpful so that inputs
created from file.readlines() result in diffs that are suitable for
file.writelines() since both the inputs and outputs have trailing
newlines.
 
For inputs that do not have trailing newlines, set the lineterm
argument to "" so that the output will be uniformly newline free.
 
The context diff format normally has a header for filenames and
modification times.  Any or all of these may be specified using
strings for 'fromfile', 'tofile', 'fromfiledate', and 'tofiledate'.
The modification times are normally expressed in the format returned
by time.ctime().  If not specified, the strings default to blanks.
 
Example:
 
>>> print ''.join(context_diff('one\ntwo\nthree\nfour\n'.splitlines(1),
...       'zero\none\ntree\nfour\n'.splitlines(1), 'Original', 'Current',
...       'Sat Jan 26 23:30:50 1991', 'Fri Jun 06 10:22:46 2003')),
*** Original Sat Jan 26 23:30:50 1991
--- Current Fri Jun 06 10:22:46 2003
***************
*** 1,4 ****
  one
! two
! three
  four
--- 1,4 ----
+ zero
  one
! tree
  four
get_close_matches(word, possibilities, n=3, cutoff=0.59999999999999998)
Use SequenceMatcher to return list of the best "good enough" matches.
 
word is a sequence for which close matches are desired (typically a
string).
 
possibilities is a list of sequences against which to match word
(typically a list of strings).
 
Optional arg n (default 3) is the maximum number of close matches to
return.  n must be > 0.
 
Optional arg cutoff (default 0.6) is a float in [0, 1].  Possibilities
that don't score at least that similar to word are ignored.
 
The best (no more than n) matches among the possibilities are returned
in a list, sorted by similarity score, most similar first.
 
>>> get_close_matches("appel", ["ape", "apple", "peach", "puppy"])
['apple', 'ape']
>>> import keyword as _keyword
>>> get_close_matches("wheel", _keyword.kwlist)
['while']
>>> get_close_matches("apple", _keyword.kwlist)
[]
>>> get_close_matches("accept", _keyword.kwlist)
['except']
ndiff(a, b, linejunk=None, charjunk=<function IS_CHARACTER_JUNK>)
Compare `a` and `b` (lists of strings); return a `Differ`-style delta.
 
Optional keyword parameters `linejunk` and `charjunk` are for filter
functions (or None):
 
- linejunk: A function that should accept a single string argument, and
  return true iff the string is junk.  The default is None, and is
  recommended; as of Python 2.3, an adaptive notion of "noise" lines is
  used that does a good job on its own.
 
- charjunk: A function that should accept a string of length 1. The
  default is module-level function IS_CHARACTER_JUNK, which filters out
  whitespace characters (a blank or tab; note: bad idea to include newline
  in this!).
 
Tools/scripts/ndiff.py is a command-line front-end to this function.
 
Example:
 
>>> diff = ndiff('one\ntwo\nthree\n'.splitlines(1),
...              'ore\ntree\nemu\n'.splitlines(1))
>>> print ''.join(diff),
- one
?  ^
+ ore
?  ^
- two
- three
?  -
+ tree
+ emu
restore(delta, which)
Generate one of the two sequences that generated a delta.
 
Given a `delta` produced by `Differ.compare()` or `ndiff()`, extract
lines originating from file 1 or 2 (parameter `which`), stripping off line
prefixes.
 
Examples:
 
>>> diff = ndiff('one\ntwo\nthree\n'.splitlines(1),
...              'ore\ntree\nemu\n'.splitlines(1))
>>> diff = list(diff)
>>> print ''.join(restore(diff, 1)),
one
two
three
>>> print ''.join(restore(diff, 2)),
ore
tree
emu
unified_diff(a, b, fromfile='', tofile='', fromfiledate='', tofiledate='', n=3, lineterm='\n')
Compare two sequences of lines; generate the delta as a unified diff.
 
Unified diffs are a compact way of showing line changes and a few
lines of context.  The number of context lines is set by 'n' which
defaults to three.
 
By default, the diff control lines (those with ---, +++, or @@) are
created with a trailing newline.  This is helpful so that inputs
created from file.readlines() result in diffs that are suitable for
file.writelines() since both the inputs and outputs have trailing
newlines.
 
For inputs that do not have trailing newlines, set the lineterm
argument to "" so that the output will be uniformly newline free.
 
The unidiff format normally has a header for filenames and modification
times.  Any or all of these may be specified using strings for
'fromfile', 'tofile', 'fromfiledate', and 'tofiledate'.  The modification
times are normally expressed in the format returned by time.ctime().
 
Example:
 
>>> for line in unified_diff('one two three four'.split(),
...             'zero one tree four'.split(), 'Original', 'Current',
...             'Sat Jan 26 23:30:50 1991', 'Fri Jun 06 10:20:52 2003',
...             lineterm=''):
...     print line
--- Original Sat Jan 26 23:30:50 1991
+++ Current Fri Jun 06 10:20:52 2003
@@ -1,4 +1,4 @@
+zero
 one
-two
-three
+tree
 four

 
Data
        __all__ = ['get_close_matches', 'ndiff', 'restore', 'SequenceMatcher', 'Differ', 'IS_CHARACTER_JUNK', 'IS_LINE_JUNK', 'context_diff', 'unified_diff', 'HtmlDiff']