Katalon写一个Groovy脚本，java8利用java-diff-util实现两个文件夹对比，并将比较结果以各文件名出力为HTML文件。要求：当文件在两个文件夹中都存在时，能识别隔行数据，将两个文件有差异的数据都出力到HTML中，解析两个文件的差异数据并将有差异的字段高亮显示出来；当文件只在一个文件夹中存在的文件，将结果出力到HTML中
时间: 2024-03-02 20:49:42 浏览: 18
以下是一个使用Katalon和java-diff-utils的Groovy脚本，实现对比两个文件夹并生成HTML文件，其中高亮显示有差异的字段：
```
import java.nio.file.Files
import java.nio.file.Paths
import java.util.zip.ZipInputStream
import org.apache.commons.io.IOUtils
import difflib.DiffUtils
import difflib.Patch
import com.kms.katalon.core.configuration.RunConfiguration
import com.kms.katalon.core.logging.KeywordLogger
def logger = new KeywordLogger()
// 获取文件夹路径
def folderPath1 = RunConfiguration.getProjectDir().toString() + '/Folder1'
def folderPath2 = RunConfiguration.getProjectDir().toString() + '/Folder2'
// 获取文件夹中的文件列表
def fileList1 = Files.walk(Paths.get(folderPath1)).filter({Files.isRegularFile(it)}).map({it.toString()}).toList()
def fileList2 = Files.walk(Paths.get(folderPath2)).filter({Files.isRegularFile(it)}).map({it.toString()}).toList()
// 找出只在一个文件夹中存在的文件
def uniqueFiles = fileList1.plus(fileList2).groupBy({it}).findAll({it.value.size == 1}).keySet().toList()
// 找出两个文件夹中都存在的文件
def commonFiles = fileList1.intersect(fileList2)
// 生成HTML表格
def generateHtmlTable(List<String> files, String folderPath1, String folderPath2) {
def table = "<table border='1'>\n<tr><th>File Name</th><th>File Compare Result</th></tr>\n"
files.each { fileName ->
def filePath1 = folderPath1 + "/" + fileName
def filePath2 = folderPath2 + "/" + fileName
def file1 = new File(filePath1)
def file2 = new File(filePath2)
if (file1.exists() && file2.exists()) {
def content1 = IOUtils.toString(new FileInputStream(file1), "UTF-8")
def content2 = IOUtils.toString(new FileInputStream(file2), "UTF-8")
def patch = DiffUtils.diff(content1.tokenize('\n'), content2.tokenize('\n'))
def diff = patch.getDeltas().collect({delta ->
delta.getOriginal().getLines().collect({ "<strike>${it}</strike>"}) +
delta.getRevised().getLines().collect({ "<span style='background-color:yellow;'>${it}</span>"})
}).flatten().join("\n")
table += "<tr><td>${fileName}</td><td>${diff}</td></tr>\n"
} else {
def filePath = file1.exists() ? filePath1 : filePath2
table += "<tr><td>${fileName}</td><td>${filePath} only exists in one folder.</td></tr>\n"
}
}
table += "</table>"
return table
}
// 生成HTML文件
def generateHtmlFile(String htmlContent, String fileName) {
def file = new File(RunConfiguration.getProjectDir().toString() + "/${fileName}.html")
file.write("<html>\n<body>\n${htmlContent}</body>\n</html>")
}
// 生成只在一个文件夹中存在的文件的HTML表格
def uniqueTable = generateHtmlTable(uniqueFiles, folderPath1, folderPath2)
generateHtmlFile(uniqueTable, "unique")
// 生成两个文件夹中都存在的文件的HTML表格
def commonTable = generateHtmlTable(commonFiles, folderPath1, folderPath2)
generateHtmlFile(commonTable, "common")
```
请将上述脚本保存为一个Groovy文件，例如"CompareFolders.groovy"，并将其添加到Katalon项目中。然后在Test Case中使用以下代码调用该脚本：
```
import com.kms.katalon.core.configuration.RunConfiguration
import com.kms.katalon.core.testcase.TestCase
import com.kms.katalon.core.testdata.TestData
import com.kms.katalon.core.testdata.TestDataFactory
import com.kms.katalon.core.testdata.TestDataInfo
import com.kms.katalon.core.testdata.TestDataProperty
// 获取Groovy脚本文件路径
def scriptPath = RunConfiguration.getProjectDir().toString() + "/Scripts/CompareFolders.groovy"
// 调用Groovy脚本
def script = new GroovyShell().parse(new File(scriptPath))
script.run()
```
执行该Test Case后，将会在Katalon项目目录下生成两个HTML文件，分别为只在一个文件夹中存在的文件和两个文件夹中都存在的文件的比较结果。
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Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型，这使得它非常适合处理大量并发连接，从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外，Node.js使用了模块化的架构，通过npm（Node package manager，Node包管理器）,社区成员可以共享和复用代码，极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。
Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展，它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等，因此，开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序，这一点大大提高了开发效率和便捷性。
在实践中，许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台，如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能，简化了开发流程，并且能更快地响应市场需求。
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基于强化学习的五子棋强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一。它主要用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。强化学习的特点在于没有监督数据，只有奖励信号。
强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）。按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习和部分可观测系统的强化学习。求解强化学习问题所使用的算法可分为策略搜索算法和值函数（value function）算法两类。
强化学习理论受到行为主义心理学启发，侧重在线学习并试图在探索-利用（exploration-exploitation）间保持平衡。不同于监督学习和非监督学习，强化学习不要求预先给定任何数据，而是通过接收环境对动作的奖励（反馈）获得学习信息并更新模型参数。强化学习问题在信息论、博弈论、自动控制等领域有得到讨论，被用于解释有限理性条件下的平衡态、设计推荐系统和机器人交互系统。一些复杂的强化学习算法在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能，可以在围棋和电子游戏中达到人类水平。
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