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: 171
folder-diff:比较两个文件夹的工具
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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资源摘要信息:"MULTI_FRAME_VIEWRGB 函数是用于MATLAB开发环境下创建多帧彩色图像阴影的一个实用工具。该函数是MULTI_FRAME_VIEW函数的扩展版本，主要用于处理彩色和灰度图像，并且能够为多种帧创建图形阴影效果。它适用于生成2D图像数据的体视效果，以便于对数据进行更加直观的分析和展示。MULTI_FRAME_VIEWRGB 能够处理的灰度图像会被下采样为8位整数，以确保在处理过程中的高效性。考虑到灰度图像处理的特异性，对于灰度图像建议直接使用MULTI_FRAME_VIEW函数。MULTI_FRAME_VIEWRGB 函数的参数包括文件名、白色边框大小、黑色边框大小以及边框数等，这些参数可以根据用户的需求进行调整，以获得最佳的视觉效果。"
知识点详细说明：
1. MATLAB开发环境：MULTI_FRAME_VIEWRGB 函数是为MATLAB编写的，MATLAB是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言，广泛用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等场合。在进行复杂的图像处理时，MATLAB提供了丰富的库函数和工具箱，能够帮助开发者高效地实现各种图像处理任务。
2. 图形阴影（Shadowing）：在图像处理和计算机图形学中，阴影的添加可以使图像或图形更加具有立体感和真实感。特别是在多帧视图中，阴影的使用能够让用户更清晰地区分不同的数据层，帮助理解图像数据中的层次结构。
3. 多帧（Multi-frame）：多帧图像处理是指对一系列连续的图像帧进行处理，以实现动态视觉效果或分析图像序列中的动态变化。在诸如视频、连续医学成像或动态模拟等场景中，多帧处理尤为重要。
4. RGB 图像处理：RGB代表红绿蓝三种颜色的光，RGB图像是一种常用的颜色模型，用于显示颜色信息。RGB图像由三个颜色通道组成，每个通道包含不同颜色强度的信息。在MULTI_FRAME_VIEWRGB函数中，可以处理彩色图像，并生成彩色图阴影，增强图像的视觉效果。
5. 参数调整：在MULTI_FRAME_VIEWRGB函数中，用户可以根据需要对参数进行调整，比如白色边框大小（we）、黑色边框大小（be）和边框数（ne）。这些参数影响着生成的图形阴影的外观，允许用户根据具体的应用场景和视觉需求，调整阴影的样式和强度。
6. 下采样（Downsampling）：在处理图像时，有时会进行下采样操作，以减少图像的分辨率和数据量。在MULTI_FRAME_VIEWRGB函数中，灰度图像被下采样为8位整数，这主要是为了减少处理的复杂性和加快处理速度，同时保留图像的关键信息。
7. 文件名结构数组：MULTI_FRAME_VIEWRGB 函数使用文件名的结构数组作为输入参数之一。这要求用户提前准备好包含所有图像文件路径的结构数组，以便函数能够逐个处理每个图像文件。
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