Курс Python → Создание инструмента обнаружения плагиата
Для создания собственного инструмента обнаружения плагиата с использованием библиотеки difflib в Python, нам необходимо сначала импортировать эту библиотеку. Difflib предоставляет функции для сравнения последовательностей, что позволяет нам определить сходство между двумя текстовыми файлами. После импорта библиотеки мы можем начать работу над созданием функции, которая будет выполнять сравнение файлов.
import difflib
def detect_plagiarism(file1, file2):
with open(file1, 'r') as f1, open(file2, 'r') as f2:
text1 = f1.read()
text2 = f2.read()
similarity = difflib.SequenceMatcher(None, text1, text2).ratio()
if similarity > 0.8:
return True
else:
return False
В данном примере мы создали функцию detect_plagiarism, которая принимает два аргумента — пути к двум файлам, которые необходимо сравнить. Функция открывает каждый файл, считывает его содержимое и затем использует метод ratio() из difflib.SequenceMatcher для определения степени сходства между текстами. Если коэффициент сходства больше 0.8, функция возвращает True, что может указывать на наличие плагиата.
Для дальнейшей работы с нашим инструментом обнаружения плагиата, мы можем создать скрипт, который будет применять эту функцию к нескольким файлам одновременно. Например, мы можем пройтись по всем файлам в папке и сравнить каждый файл с другими, выводя результаты сравнения на экран или сохраняя их в отдельный файл для дальнейшего анализа.
Таким образом, разработка собственного инструмента обнаружения плагиата на Python с использованием библиотеки difflib позволяет автоматизировать процесс проверки сходства между текстовыми файлами и обнаружить возможные случаи плагиата. Этот инструмент может быть полезен для образовательных учреждений, издательств или компаний, занимающихся контролем уникальности текстового контента.
Другие уроки курса "Python"
- Объединение словарей в Python
- Логирование с Logzero
- Запуск внешнего кода в Jupyter
- Установка и использование emoji
- Метод rmatmul для обратного матричного умножения
- Работа с комплексными числами
- Замыкания в Python
- Функция с *args.
- Модуль math: константы π и e
- Объединение строк с помощью метода join
- Библиотека itertools: объединение списков
- Очистка данных с Pandas
- Библиотека Chartify: руководство
- Изменение элемента списка
- split() без разделителя
- Создание уникального проекта
- Проверка наличия элемента в списке
- Вычисление времени выполнения
- Профилирование кода на Python
- Модуль os: работа с файлами и папками
- Оптимизация поиска в словарях
- Запрос пароля с помощью getpass
- Разделение строки на подстроки в Python
- lru_cache оптимизация функций
- Combobox в Tkinter
- Python: отсутствие точек с запятыми
- Измерение времени выполнения кода
- Декодирование байтов в строку
- Добавление элемента в список.
- Конструктор в Python
- Извлечение новостей с newspaper3k
- Функция print() — вывод информации
- Необязательные аргументы в Python
- Комментарии в Python
- Оператор распаковки в Python
- Локальные переменные.
- Работа с zip()
- Модуль Operator в Python
- Сравнение строк в Python
- Оператор in для Python
- Сравнение строк в Python
