我正在做一个项目。我必须比较两个文件的内容,看看它们是否完全匹配。

在进行大量的错误检查和验证之前,我的第一稿是:

  DirectoryInfo di = new DirectoryInfo(Environment.CurrentDirectory + "\\TestArea\\");
  FileInfo[] files = di.GetFiles(filename + ".*");

  FileInfo outputFile = files.Where(f => f.Extension == ".out").Single<FileInfo>();
  FileInfo expectedFile = files.Where(f => f.Extension == ".exp").Single <FileInfo>();

  using (StreamReader outFile = new StreamReader(outputFile.OpenRead()))
  {
    using (StreamReader expFile = new StreamReader(expectedFile.OpenRead()))
    {
      while (!(outFile.EndOfStream || expFile.EndOfStream))
      {
        if (outFile.ReadLine() != expFile.ReadLine())
        {
          return false;
        }
      }
      return (outFile.EndOfStream && expFile.EndOfStream);
    }
  }

嵌套using语句似乎有点奇怪。

还有更好的办法吗?


当前回答

你可以用逗号将多个一次性对象组合在一个using-statement中:

using (StreamReader outFile = new StreamReader(outputFile.OpenRead()), 
       expFile = new StreamReader(expectedFile.OpenRead()))
{

}

其他回答

你可以用逗号将多个一次性对象组合在一个using-statement中:

using (StreamReader outFile = new StreamReader(outputFile.OpenRead()), 
       expFile = new StreamReader(expectedFile.OpenRead()))
{

}

如果对象具有相同的类型,则可以执行以下操作

using (StreamReader outFile = new StreamReader(outputFile.OpenRead()), 
                    expFile = new StreamReader(expectedFile.OpenRead()))
{
    // ...
}

你也可以说:

using (StreamReader outFile = new StreamReader(outputFile.OpenRead()))
using (StreamReader expFile = new StreamReader(expectedFile.OpenRead()))
{
   ...
}

但有些人可能会觉得这很难读懂。顺便说一句,作为对你的问题的优化,为什么不先检查文件大小是否相同,然后逐行检查?

从c# 8.0开始,你可以使用using声明。

using var outFile = new StreamReader(outputFile.OpenRead());
using var expFile = new StreamReader(expectedFile.OpenRead());
while (!(outFile.EndOfStream || expFile.EndOfStream))
{
    if (outFile.ReadLine() != expFile.ReadLine())
    {
         return false;
    }
}
return (outFile.EndOfStream && expFile.EndOfStream);

这将在变量作用域的末尾处理使用变量,即在方法的末尾。

如果你想要有效地比较文件,根本就不要使用streamreader,这样使用就没有必要了——你可以使用低级流读取来拉入数据缓冲区进行比较。

您还可以首先比较文件大小等内容,以快速检测不同的文件,从而节省自己读取所有数据的时间。