求python代码，比较2份文档的内容

我有2份txt文档，a.txt 和 b.txt。每份文档都有511万多行的数据。
我想从a.txt文档里，找出b.txt 所没有的数据
下面的表格是示例
每行开头是一个8位数的数字，叫做ssid，长度都是8位，固定的
只要比较2份文档的ssid就行了。ssid后面的内容不需要做比较

比如a.txt 有15085237这个ssid，b.txt 没有15085237，那就把15085237这一行，保存到c.txt 里，整行都要保存
另一种方案，比如a.txt 和b.txt 都有15063264，那就把a.txt 里的15063264整行数据都删了，b.txt里的不用删
2种方案不知道哪种更好
我需要一个python代码实现这个功能，能实现其中一个方案就行了
电脑里有python 3.8.10 环境，不过我只学了一些python的基础语法，不知道怎么写

如果你只要比较，可以用现成的 BeyondCompare，或者 WinDiff，没必要自己写了。

第一种比较好，更新数据的原则是：尽可能不要修改元数据。
首先比较指定元数据列的话，可以直接把 a.txt 和 b.txt 中的 ssid 列取出来，通过集合的运算，把 ssid 在 a.txt 中不在 b.txt 中的取出来，然后通过集合获取差异的ssid，最后再把想要的行存取到 c.txt 文件中即可。

## a.txt
ssid,code,name,author,publish,time,price,id   #自己写的标头行
15085237,000018718299,沙粒中的宇宙:微电影叙事学研究,尤达著,北京：中国传媒大学出版社,2019.10,252,9787565726125
15063264,000019466090,基诺山 太阳的手印,段瑞秋,昆明：云南人民出版社,2021.10,366,9787222204270
15006671,000019379527,难产 第2版,刘兴会，漆洪波作,北京：人民卫生出版社,2021.06,728,9787117315098
14821405,000018694741,内幕交易的多副面孔,宁荣,北京：经济科学出版社,2019.01,322,9787521807776

###python代码
import pandas as pd
#用 read_csv，是由于文件中都是用逗号分割的，skiprows--跳过表头
df_a = pd.read_csv('a.txt',header=None,skiprows=[0])
result_a = set(  df_a[0].tolist()   )   #{'15085237', '15063264', '14821405', '15006671'}

##只读取 ssid 列，usecols--指定只读取指定的列，
df_b = pd.read_csv('b.txt',header=None,usecols=[0],skiprows=[0])
result_b = set( df_b[0].tolist() ) 

#获取差异的ssid
result = list(result_a - result_b)   
#差异的数据
df_c = df_a[ df_a[0].isin(result)  ]  

pd.DataFrame( df_c,columns=[....'把文件中的表头放在这里'] ).to_csv('c.txt',index=False)

【以下回答由 GPT 生成】

# 导入所需的模块
import csv

def compare_documents(a_file, b_file, c_file):
    # 读取a.txt的数据
    with open(a_file, 'r') as file_a:
        a_data = set(line.split(',')[0] for line in file_a)

    # 读取b.txt的数据，同时保存不同的数据到c.txt
    with open(b_file, 'r') as file_b, open(c_file, 'w') as file_c:
        csv_writer = csv.writer(file_c)
        for line in file_b:
            ssid = line.split(',')[0]
            if ssid not in a_data:
                csv_writer.writerow(line)

    print("比较完毕，结果已保存到c.txt")

# 主程序
a_file = 'a.txt'
b_file = 'b.txt'
c_file = 'c.txt'

compare_documents(a_file, b_file, c_file)

代码解释:

1. 首先导入了csv模块，用于读写csv文件。

2. 然后定义了一个名为compare_documents的函数，该函数接受三个参数：a_file，b_file和c_file，分别表示a.txt，b.txt和c.txt的文件路径。

3. 函数内部首先使用with open(a_file, 'r') as file_a语句打开a.txt文件，并读取其中的数据。通过使用列表推导式和split方法，可以获取每行数据的ssid，并将其添加到一个集合中（使用set进行存储，方便后续的数据比较）。

4. 接下来，使用with open(b_file, 'r') as file_b, open(c_file, 'w') as file_c语句同时打开b.txt和c.txt文件，其中b.txt用于读取数据，c.txt用于保存不同的数据。同时使用csv.writer来进行写入文件c.txt。

5. 在文件b.txt的循环中，使用split方法获取每行数据的ssid，并通过判断ssid是否在集合a_data中来检查是否存在于a.txt文档中。如果ssid不在集合中，说明该行数据在b.txt中没有对应的数据。

6. 在检查结果为不同的情况下，使用csv_writer.writerow将整行数据写入到文件c.txt中。

7. 最后输出提示信息和关闭文件，表示比较完成。

注意事项:

• 该代码适用于处理数据量较小的情况，如果面对非常大的文档，可能会导致内存消耗较大。

• 如果遇到数据格式不一致的情况，需要根据实际情况进行调整。

• 请确保文件路径正确，文档的编码格式正确以避免乱码问题。

求差集输出出来

方案一：
注意：文件比较大的话比较耗内存

a_dict = {}
b_dict = {}

with open('a.txt', 'r', encoding='utf8') as file:
    line = file.readline()
    while line:
        line = line.strip()
        ls = line.split(',')
        if len(ls) > 1:
            a_dict[ls[0]] = line
        line = file.readline()

with open('b.txt', 'r', encoding='utf8') as file:
    line = file.readline()
    while line:
        line = line.strip()
        ls = line.split(',')
        if len(ls) > 1:
            b_dict[ls[0]] = line
        line = file.readline()

a_set = set(a_dict.keys())
b_set = set(b_dict.keys())

c_set = a_set.difference(b_dict)
with open('c.txt', 'w', encoding='utf8') as file:
    for key in c_set:
        file.write(a_dict[key] + '\n')

print('done')