Курс Python → Создание детектора плагиата

Для того чтобы более детально развернуть процесс создания собственного детектора плагиата с использованием библиотеки difflib в Python, необходимо начать с импорта этой библиотеки. Для этого в начале вашего скрипта добавьте строку import difflib.

Далее, определите функцию, которая будет выполнять сравнение текстовых файлов на наличие сходства. Создайте функцию с помощью ключевого слова def и передайте ей два аргумента — пути к двум файлам, которые необходимо сравнить. Внутри функции используйте методы библиотеки difflib для сравнения текстов.

import difflib

def detect_plagiarism(file1, file2):
    with open(file1, 'r') as f1, open(file2, 'r') as f2:
        text1 = f1.read()
        text2 = f2.read()
        
    # Используйте методы библиотеки difflib для сравнения текстовых файлов
    diff = difflib.SequenceMatcher(None, text1, text2)
    similarity_ratio = diff.ratio()
    
    return similarity_ratio

Далее, вызовите функцию detect_plagiarism, передав ей пути к двум файлам, которые вы хотите сравнить. Функция вернет коэффициент сходства между файлами, который можно использовать для определения уровня плагиата. Например, если коэффициент равен 1, это означает полное совпадение текстов, а если 0 — тексты абсолютно разные.

Пример вызова функции:

file1 = 'file1.txt'
file2 = 'file2.txt'

similarity = detect_plagiarism(file1, file2)
print(f'Similarity ratio: {similarity}')

Таким образом, создав собственный детектор плагиата на основе библиотеки difflib, вы сможете автоматизировать процесс проверки сходства текстовых файлов и эффективно бороться с плагиатом в вашем контенте.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Метод join() для объединения элементов
  2. Аргументы *args и **kwargs
  3. Форматирование строк в Python.
  4. Использование defaultdict в Python
  5. Оператор in и not in в Python
  6. Сравнение объектов в Python
  7. Метод join() для объединения элементов строки
  8. Конкатенация строковых литералов
  9. Генерация случайных данных в NumPy
  10. Возврат нескольких значений
  11. Работа с argparse
  12. Работа с комплексными числами
  13. Списковый компрехеншен.
  14. Работа с файлами в Python
  15. Работа с контекст-менеджером «with»
  16. Удаление знаков препинания в Python
  17. Получение размера объекта с sys.getsizeof()
  18. Установка и использование TensorFlow
  19. Python reversed() vs срез[::-1]
  20. Измерение времени выполнения
  21. Основные методы NumPy
  22. Получение атрибутов и методов класса
  23. Python Enum Weekday Usage
  24. Проверка версии Python
  25. Тестирование модели в PyTorch
  26. Функция map() в Python
  27. Декораторы с @wraps
  28. Конкатенация строк в Python
  29. Генераторы списков в Python
  30. Объединение словарей в Python
  31. Печать календаря в Python
  32. Функция enumerate() в Python
  33. Итераторы в Python
  34. Многострочные комментарии в Python
  35. Работа с срезами в Python
  36. Обязательные аргументы в Python
  37. Работа с zip()
  38. Равенство и идентичность в Python
  39. Строковое представление объектов
  40. Оператор «not» в Python
  41. Декораторы в Python
  42. Метод clear для коллекций
  43. Генераторы в Python
  44. Явный импорт переменных
  45. Big O оптимизация
  46. Antigravity модуль
  47. Python Менеджер контекста

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию