DiffPlex 开源项目教程
1. 项目介绍
DiffPlex 是一个用于生成文本差异的 C# 库,支持 .NET Standard 1.0 及以上版本。它提供了多种接口来生成文本之间的差异,适用于代码审查、版本控制系统中的代码变更分析等场景。DiffPlex 的核心功能包括逐行、逐字符和逐词的文本比较,并且支持自定义分块器来生成差异。
2. 项目快速启动
2.1 安装
首先,通过 NuGet 包管理器安装 DiffPlex 库:
dotnet add package DiffPlex
2.2 基本使用
以下是一个简单的示例,展示如何使用 DiffPlex 比较两个文本字符串:
using DiffPlex;
using DiffPlex.DiffBuilder;
using DiffPlex.DiffBuilder.Model;
class Program
{
static void Main()
{
string oldText = "Hello World!";
string newText = "Hello DiffPlex!";
var diff = InlineDiffBuilder.Diff(oldText, newText);
foreach (var line in diff.Lines)
{
switch (line.Type)
{
case ChangeType.Inserted:
Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Green;
Console.Write("+ ");
break;
case ChangeType.Deleted:
Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Red;
Console.Write("- ");
break;
default:
Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Gray;
Console.Write(" ");
break;
}
Console.WriteLine(line.Text);
}
}
}
2.3 运行结果
运行上述代码后,控制台将输出两个文本之间的差异:
Hello
- World!
+ DiffPlex!
3. 应用案例和最佳实践
3.1 代码审查工具
DiffPlex 可以用于构建代码审查工具,帮助开发者在提交代码前查看代码变更的详细差异。通过集成 DiffPlex,开发者可以直观地看到哪些部分被修改、删除或新增。
3.2 版本控制系统
在版本控制系统中,DiffPlex 可以用于生成提交之间的差异报告。这有助于团队成员了解每次提交的具体变更内容,从而更好地进行代码管理和协作。
3.3 文档比较工具
DiffPlex 还可以用于文档比较工具,帮助用户快速查看两个文档版本之间的差异。这在文档管理、内容更新等场景中非常有用。
4. 典型生态项目
4.1 DiffPlex.Wpf
DiffPlex.Wpf 是一个 WPF 控件库,用于在 WPF 应用程序中渲染文本差异。它支持 .NET 6、.NET Framework 4.8 和 .NET Framework 4.6 等框架。
4.2 DiffPlex.Windows
DiffPlex.Windows 是一个用于 Windows App SDK 的库,支持在 Windows 应用程序中渲染文本差异。它提供了丰富的自定义选项,适用于各种 Windows 应用场景。
4.3 DiffPlex.WindowsForms
DiffPlex.WindowsForms 是一个用于 Windows Forms 的控件库,支持在 Windows Forms 应用程序中渲染文本差异。它提供了与 WPF 控件类似的功能,适用于传统的 Windows 桌面应用。
通过这些生态项目,DiffPlex 可以在不同的 .NET 应用场景中提供强大的文本差异比较功能。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00