什么是自動查重？
自動查重是指使用計算機程序來比較兩個或多個文件的內容，判斷它們之間是否存在相似或相同的部分，從而檢測出抄襲或重復的情況。自動查重可以用于學術論文、代碼、文本等各種類型的文件，幫助提高原創性和質量。
為什么要使用Python/ target=_blank class=infotextkey>Python進行自動查重？
Python是一種廣泛使用的編程語言，具有簡潔、易讀、靈活和強大的特點。Python中有許多現成的庫和工具，可以方便地實現自動查重的功能。其中，difflib庫就是一個專門用于比較文件和字符串差異的庫，它提供了多種方法和API，可以根據不同的需求和場景進行自動查重。
如何使用Python中的difflib庫進行自動查重？
pip install cdifflib
difflib庫中最常用的兩個類是SequenceMatcher和Differ，它們都可以用來比較兩個序列（如字符串、列表、元組等）之間的差異，并生成相應的結果。
SequenceMatcher
SequenceMatcher類可以用來計算兩個序列之間的相似度，以及找出它們最長的匹配子序列。它有以下幾個主要的方法：
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__init__(a, b, isjunk=None)：創建一個SequenceMatcher對象，參數a和b是要比較的兩個序列，參數isjunk是一個可選的函數，用于指定哪些元素應該被忽略。 -
ratio()：返回兩個序列之間的相似度，范圍在0到1之間，越接近1表示越相似。 -
quick_ratio()：返回兩個序列之間的快速估計相似度，比ratio()方法更快但可能不太準確。 -
real_quick_ratio()：返回兩個序列之間的非常快速估計相似度，比quick_ratio()方法更快但可能更不準確。 -
get_matching_blocks()：返回一個列表，包含了兩個序列中最長匹配子序列的信息，每個元素是一個元組(i, j, n)，表示第一個序列中從索引i開始長度為n的子序列與第二個序列中從索引j開始長度為n的子序列完全匹配。 -
get_opcodes()：返回一個列表，包含了將第一個序列轉換為第二個序列所需的操作，每個元素是一個元組(tag, i1, i2, j1, j2)，表示對第一個序列中從索引i1到索引i2(不包括)的子序列執行操作tag后，它將與第二個序列中從索引j1到索引j2(不包括)的子序列相等。操作有以下幾種：-
'equal': 表示兩個子序列相等，無需修改。 -
'replace': 表示需要將第一個子序列替換為第二個子序列。 -
'delete': 表示需要刪除第一個子序列。 -
'insert': 表示需要在第一個子序列后插入第二個子序列。 -
'noop': 表示無操作。
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Differ
Differ類可以用來生成兩個序列之間的差異報告，以便于人類閱讀和理解。它有以下幾個主要的方法：
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__init__(linejunk=None, charjunk=None)：創建一個Differ對象，參數linejunk和charjunk是兩個可選的函數，用于指定哪些行或字符應該被忽略。 -
compare(a, b)：返回一個生成器，逐行比較兩個序列a和b，并生成差異報告。每一行的開頭有一個標記，表示該行的狀態，有以下幾種：-
' ': 表示該行在兩個序列中都存在，無差異。 -
'-': 表示該行只在第一個序列中存在，被刪除。 -
'+': 表示該行只在第二個序列中存在，被添加。 -
'?': 表示該行在兩個序列中有不同的字符，需要進一步比較。
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一個簡單的例子
為了演示如何使用difflib庫進行自動查重，我們可以用它來比較兩篇文章的內容，并輸出相似度和差異報告。假設我們有以下兩篇文章：
文章A：
Python是一種高級編程語言，它的設計哲學是“優雅”、“明確”、“簡單”。Python擁有動態類型系統和垃圾回收功能，能夠自動管理內存使用，并且支持多種編程范式，包括面向對象、命令式、函數式和過程式編程。Python的語法簡潔而清晰，使用縮進來表示代碼塊，從而減少了代碼的冗余。Python解釋器本身幾乎可以在所有的操作系統中運行。Python的標準庫提供了豐富的功能，包括圖形界面、數據庫、網絡、多線程、正則表達式等。Python還有許多第三方庫和框架，可以用于科學計算、數據分析、機器學習、Web開發等領域。Python是一種通用的編程語言，適用于各種應用場景。
文章B：
Python是一門通用的高級編程語言。它具有簡單明確的語法，使用縮進來組織代碼結構。Python支持多種編程范式，如面向對象、函數式和過程式編程。Python具有動態類型系統和自動內存管理功能，可以適應不同的需求和環境。Python可以在多種操作系統中運行，并且擁有龐大的標準庫和第三方庫，涵蓋了圖形界面、數據庫、網絡、多線程、正則表達式等各種功能。Python還可以用于科學計算、數據分析、機器學習、Web開發等領域。Python是一門優雅而強大的編程語言，適合各種應用場景。
我們可以將這兩篇文章保存為兩個文本文件，分別命名為article_a.txt和article_b.txt，然后使用以下代碼來進行自動查重：
# 導入difflib庫
import difflib
# 打開并讀取兩個文本文件
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()
# 創建一個SequenceMatcher對象
sm = difflib.SequenceMatcher(None, a, b)
# 計算并打印兩篇文章的相似度
similarity = sm.ratio()
print(f'相似度：{similarity:.2f}')
# 創建一個Differ對象
d = difflib.Differ()
# 比較并生成差異報告
diff = d.compare(a.splitlines(), b.splitlines())
# 打印差異報告
print('差異報告：')
for line in diff:
print(line)
運行結果如下圖：
總結
本教程介紹了如何使用Python中的difflib庫進行自動查重，主要介紹了SequenceMatcher和Differ兩個類的用法和API，以及一個簡單的例子。通過使用difflib庫，我們可以方便地比較兩個文件或字符串之間的相似度和差異，并生成可讀的結果。這對于檢測抄襲或重復的情況，提高原創性和質量，有很大的幫助。希望本教程能夠對你有所啟發和幫助。
