最轻量比对PHP文件差异用diff -u；忽略空白加-w，去注释用php -w预处理；Git diff适合版本追踪；风格差异用PHP-CS-Fixer或PHPCS；语义等价需AST分析但复杂度高。
用 diff 命令快速比对两个 PHP 文件的差异
直接在终端运行 diff 是最轻量、最可控的方式，尤其适合本地调试或 CI 脚本中做一致性检查。
- 基础用法：
diff -u old.php new.php，-u输出统一格式，带上下文，便于人工阅读 - 忽略空白变化（空格、制表符、换行）：加
-w参数，diff -uw old.php new.php - 忽略注释行（PHP 单行
//和多行/* */）需配合grep -v过滤，但要注意别误删含//的字符串内容 —— 更稳妥的做法是先用php -w去注释再比对：php -w old.php > old_stripped.php && php -w new.php > new_stripped.php && diff -u old_stripped.php new_stripped.php - 注意：Windows 换行符（CRLF）会导致大量“仅换行符不同”的假差异，建议先用
dos2unix统一为 LF，或用diff --strip-trailing-cr
用 git diff 查看 PHP 文件的历史版本变动
如果你的 PHP 代码已纳入 Git 管理，git diff 不仅能比当前工作区与暂存区，还能精准定位某次提交引入了哪些 PHP 逻辑变更。
- 比对当前修改：
git diff -- *.php（限制只显示 PHP 文件） - 比对两个 commit：
git diff abc123 def456 -- src/Controller/UserController.php，路径必须明确，否则可能因 glob 扩展失败 - 查看某文件所有历史改动（按时间倒序）：
git log -p -G'\->save\(\)' -- app/Models/User.php，其中-G按正则搜索变动行，适合追踪特定方法调用增删 - ⚠️ 注意：
git diff默认不解析 PHP 语法，所以重命名变量、调整缩进、改注释都会被当作差异；如需语义级比对（比如“只是把$user改成$member”，但逻辑未变），得用专用工具，不是 git 的职责
用 PHP-CS-Fixer 或 PHPCS 检测风格/规范层面的“隐性差异”
两个 PHP 文件语法完全等效，但一个用 array()、另一个用 []，或一个用单引号、另一个用双引号 —— 这类差异不会影响执行，却会干扰代码审查和协作。这类问题靠 diff 或 git 看不出来，得靠静态分析工具归一化后比对。
- 先统一风格：
php-cs-fixer fix --rules=@PSR12 old.php new.php，再用diff -u对比输出结果 - 若只想知道“是否符合同一套规范”，可直接运行：
php-cs-fixer fix --dry-run --diff --rules=@PSR12 old.php，它会告诉你 old.php 哪里不符合，而不用生成新文件 - PHPCS 更侧重报错级别检查：
phpcs --standard=PSR12 --report=diff old.php，输出类似 diff 格式的变化建议 - 关键点：这些工具不解决逻辑差异，只暴露风格/可读性/潜在 bug 风险，别把它当功能对比工具用
用 PHP Parser 手动比对 AST 节点（高级场景）
当你要确认两个 PHP 片段“行为是否实质等价”——比如都定义了同名函数、参数一致、返回值处理相同，但具体实现语句顺序不同——就得深入到抽象语法树（AST）层。这是少数能绕过表面写法、直击逻辑结构的方法。
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- 安装解析器：
composer require nikic/php-parser - 核心思路：分别用
PhpParser\ParserFactory::create()解析两个文件，得到Node\Stmt数组，再逐节点递归比较（注意跳过Node\Comment和Node\Attribute） - 实际中极少手写完整比对逻辑，推荐用封装好的库如
phpunit/phpunit的assertEquals()配合自定义 AST 断言，或使用roave/better-reflection提取函数签名做比对 - ⚠️ 复杂度高：闭包、动态类名、
eval、反射调用等会让 AST 比对失效；而且即使 AST 相同，运行时行为仍可能因外部依赖（数据库、环境变量）不同而不同
真正难的从来不是“看出哪里不一样”，而是判断“这个不一样会不会导致线上行为变化”。多数时候，git diff + 人工通读关键区块，比任何自动化工具都可靠。别让花哨的 AST 分析分散了对数据流和副作用的关注。
