python

关注公众号 jb51net

关闭
首页 > 脚本专栏 > python > python查重

python使用difflib实现自动查重

作者：AI小智

Python中有许多现成的库和工具,可以方便地实现自动查重的功能,其中,difflib库就是一个专门用于比较文件和字符串差异的库,下面我们就来看看如何利用difflib实现自动查重吧

什么是自动查重

自动查重是指使用计算机程序来比较两个或多个文件的内容，判断它们之间是否存在相似或相同的部分，从而检测出抄袭或重复的情况。自动查重可以用于学术论文、代码、文本等各种类型的文件，帮助提高原创性和质量。

为什么要使用Python进行自动查重

Python是一种广泛使用的编程语言，具有简洁、易读、灵活和强大的特点。Python中有许多现成的库和工具，可以方便地实现自动查重的功能。其中，difflib库就是一个专门用于比较文件和字符串差异的库，它提供了多种方法和API，可以根据不同的需求和场景进行自动查重。

如何使用Python中的difflib库进行自动查重

pip install cdifflib

difflib库中最常用的两个类是SequenceMatcher和Differ，它们都可以用来比较两个序列（如字符串、列表、元组等）之间的差异，并生成相应的结果。

SequenceMatcher

SequenceMatcher类可以用来计算两个序列之间的相似度，以及找出它们最长的匹配子序列。它有以下几个主要的方法：

__init__(a, b, isjunk=None)：创建一个SequenceMatcher对象，参数a和b是要比较的两个序列，参数isjunk是一个可选的函数，用于指定哪些元素应该被忽略。

ratio()：返回两个序列之间的相似度，范围在0到1之间，越接近1表示越相似。

quick_ratio()：返回两个序列之间的快速估计相似度，比ratio()方法更快但可能不太准确。

real_quick_ratio()：返回两个序列之间的非常快速估计相似度，比quick_ratio()方法更快但可能更不准确。

get_matching_blocks()：返回一个列表，包含了两个序列中最长匹配子序列的信息，每个元素是一个元组(i, j, n)，表示第一个序列中从索引i开始长度为n的子序列与第二个序列中从索引j开始长度为n的子序列完全匹配。

get_opcodes()：返回一个列表，包含了将第一个序列转换为第二个序列所需的操作，每个元素是一个元组(tag, i1, i2, j1, j2)，表示对第一个序列中从索引i1到索引i2(不包括)的子序列执行操作tag后，它将与第二个序列中从索引j1到索引j2(不包括)的子序列相等。操作有以下几种：

Differ

Differ类可以用来生成两个序列之间的差异报告，以便于人类阅读和理解。它有以下几个主要的方法：

__init__(linejunk=None, charjunk=None)：创建一个Differ对象，参数linejunk和charjunk是两个可选的函数，用于指定哪些行或字符应该被忽略。

compare(a, b)：返回一个生成器，逐行比较两个序列a和b，并生成差异报告。每一行的开头有一个标记，表示该行的状态，有以下几种：

一个简单的例子

为了演示如何使用difflib库进行自动查重，我们可以用它来比较两篇文章的内容，并输出相似度和差异报告。假设我们有以下两篇文章：

文章A：

Python是一种高级编程语言，它的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”。Python拥有动态类型系统和垃圾回收功能，能够自动管理内存使用，并且支持多种编程范式，包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。Python的语法简洁而清晰，使用缩进来表示代码块，从而减少了代码的冗余。Python解释器本身几乎可以在所有的操作系统中运行。Python的标准库提供了丰富的功能，包括图形界面、数据库、网络、多线程、正则表达式等。Python还有许多第三方库和框架，可以用于科学计算、数据分析、机器学习、Web开发等领域。Python是一种通用的编程语言，适用于各种应用场景。

文章B：

Python是一门通用的高级编程语言。它具有简单明确的语法，使用缩进来组织代码结构。Python支持多种编程范式，如面向对象、函数式和过程式编程。Python具有动态类型系统和自动内存管理功能，可以适应不同的需求和环境。Python可以在多种操作系统中运行，并且拥有庞大的标准库和第三方库，涵盖了图形界面、数据库、网络、多线程、正则表达式等各种功能。Python还可以用于科学计算、数据分析、机器学习、Web开发等领域。Python是一门优雅而强大的编程语言，适合各种应用场景。

我们可以将这两篇文章保存为两个文本文件，分别命名为article_a.txt和article_b.txt，然后使用以下代码来进行自动查重：

# 导入difflib库
import difflib

# 打开并读取两个文本文件
with open('article_a.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    a = f.read()
with open('article_b.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    b = f.read()

# 创建一个SequenceMatcher对象
sm = difflib.SequenceMatcher(None, a, b)

# 计算并打印两篇文章的相似度
similarity = sm.ratio()
print(f'相似度：{similarity:.2f}')

# 创建一个Differ对象
d = difflib.Differ()

# 比较并生成差异报告
diff = d.compare(a.splitlines(), b.splitlines())

# 打印差异报告
print('差异报告：') 
for line in diff: 
  print(line)

运行结果如下图：

总结

本教程介绍了如何使用Python中的difflib库进行自动查重，主要介绍了SequenceMatcher和Differ两个类的用法和API，以及一个简单的例子。通过使用difflib库，我们可以方便地比较两个文件或字符串之间的相似度和差异，并生成可读的结果。这对于检测抄袭或重复的情况，提高原创性和质量，有很大的帮助。

到此这篇关于python使用difflib实现自动查重的文章就介绍到这了,更多相关python查重内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

您可能感兴趣的文章:
阅读全文