在日常编程或数据分析工作中，经常需要处理多个文件的对比与合并任务。Python因其强大的文件处理能力和丰富的库支持，成为了处理这类任务的理想选择。下面，我们将逐步探索10种高效的文件对比与合并策略，每一步都配有详细的代码示例和解释。

1. 基础文件读写

首先，了解如何读取和写入文件是基础。

# 读取文件

with open('file1.txt', 'r') as file1:

    data1 = file1.readlines()

# 写入文件

with open('merged.txt', 'w') as merged_file:

    for line in data1:

        merged_file.write(line)

2. 文件内容对比

使用difflib库来对比两个文件的差异。

import difflib

with open('file1.txt', 'r') as file1, open('file2.txt', 'r') as file2:

    diff = difflib.unified_diff(file1.readlines(), file2.readlines())

    print('\n'.join(diff))

3. 基于行的合并

当文件基于相同行结构合并时，可以直接遍历追加。

data = []

for filename in ['file1.txt', 'file2.txt']:

    with open(filename, 'r') as file:

        data.extend(file.readlines())

with open('merged.txt', 'w') as merged_file:

    for line in data:

        merged_file.write(line)

4. 去重合并

利用集合去除重复行后合并。

unique_lines = set()

for filename in ['file1.txt', 'file2.txt']:

    with open(filename, 'r') as file:

        unique_lines.update(file.readlines())

with open('merged_unique.txt', 'w') as merged_file:

    for line in sorted(unique_lines):  # 排序确保一致的输出顺序

        merged_file.write(line)

5. CSV文件合并

对于CSV文件，可以使用pandas库。

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv('file1.csv')

df2 = pd.read_csv('file2.csv')

# 假设合并依据为相同的列名

merged_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

merged_df.to_csv('merged.csv', index=False)

6. 按列合并CSV

特定列的合并，例如通过共同键连接。

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='common_key', how='outer')

merged_df.to_csv('merged_by_key.csv', index=False)

7. 大文件高效对比

对于大文件，逐行读取对比以节省内存。

with open('large_file1.txt', 'r') as f1, open('large_file2.txt', 'r') as f2:

    for line1, line2 in zip(f1, f2):

        if line1 != line2:

            print("Difference found!")

            break

8. 文本文件的二进制对比

使用filecmp模块比较文件的二进制内容。