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人与人相处多一些真诚，少一些套路，不要把别人当傻子，只是别人不想和你计较罢了。
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下面封装的方法是用于检查列表、元组、字符串中是否有重复元素，only_show_repeat方法返回一个只有重复元素的列表，show_repeat_count方法返回一个以重复元素为key，重复次数为value的字典，相当于查重。内有注释自己看吧。
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毕业论文是每个高校毕业生离开学校最关键词的一步，目前知网查重网站是所以大部分高校都用论文查重系统，只要我们使用和学校要求一致的系统，那么检测结果的差异化还是不会很大的。第二，上传的文档格式正确。每个学校也都要求论文格式，因为查重系统会自动识别论文的内容和参考文章，然后对比论文的正文。如果我们上传的是PDF文档而不是Word文档，系统会得到错误查重。重复的部分一般用红色字体标注，也会有不同颜色的绿色和灰色字体的不同含义。第三，选择最合适的时间完成查重工作。论文在提交到学校前，提前校对修改查重是非常重要的一步，因为我们无法保证自己的论文内容没有重复。即使论文的内容都是我们自己完成的，还是会有类似的部分。只要被论文查重系统数据库收记录下来，就一定会被查出来。所以查重什么时候上传到学校检测是很重要的。论文重复率和质量也需要查重，确保能达到学校的要求。我们最好在要提交到学校前的一段时间再次进行查重，得到的重复率结果没问题再提交给学校查重，因为时间太长也可能会导致数据库更新重复率出现差异的情况。论文怎么进行查重？
第一步，找到一个正规的靠谱的查重系统。在网上搜一搜“论文查重”就能够查找出很多不同品牌的论文查重平台，我们在挑选的时候，要多了解一下这些平台。
第二步，找到合适的论文查重平台之后，上传论文进行查重检测。很多查重系统会根据不同的论文类型设置相对应的查重入口（一般分为：本科版、硕博版、期刊版）。
我们在上传论文的时候一定要选择适合自己论文类型的入口，并且在上传论文之前，一般要先输入作者姓名和论文题目，这点对于发表过文章的同学特别重要，如果你没有发表过论文，随便写没有关系。
第三步，支付论文查重费用。上传完论文需要支付一定的查重费用，论文查重系统才会开始自动检测论文，不同的论文查重系统有着不同的收费标准，检测费用会有一定的差别，我们支付对应的费用即可。
第四步，下载检测报告。当论文查重之后，系统会给出查重报告，我们务必要找到检测报告并及时下载，查重平台只会将检测报告保留一段时间，超过时限检测报告会被系统清除，清楚后将无法找回。
检测报告中有不同颜色的标示，通过论文查重报告我们可以看到自己论文的重复率，以及论文中具体哪些内容重复了，这也为我们后期的降重修改提供了参考建议。
以paperfree官网举例，微信扫码登录，提交检测报告，等论文检测完成时候，点击“查看报告”，在报告列表找到要打开的论文，点击右侧“查看报告”。
如何查重论文1、选择自己需要的查重系统，注册账号然后登录到论文查重系统界面。2、找到提交论文查重界面，如果有免费字数领取，可以先领取免费查重字数。3、输入论文作者姓名等信息，按照论文查重系统的要求上传指定格式的论文。4、上传完成后，静待一段时间，查重结束后可下载论文查重报告。论文查重的注意事项1、一般情况下，论文的查重报告会用不同的颜色标出论文的内容，如红色代表被认定为抄袭；绿色代表没有检测到抄袭或相似的地方，即是合格的；如果标注为黄色，则表示部分内容有某种相似度。2、在paperfree论文查重系统中，一般只对文字部分进行检测，而图片、代码等内容一般都不会被查重，为了降低查重率，大家也可以将可以改为图片的内容使用图片进行替换。3、在知网查重中，一般都会设定5%的阈值，所以对于参考文献的引用比例也要控制在一定的范围内，避免超过这个阈值。4、外文文献在查重系统中所收录的基本资料比较少，所以大家也可以查阅一些外文文献，并自行翻译、进行一定的修改，然后添加到自己的论文中。
毕业论文通常都需要由4部分组成，主要包括摘要正文，参考文献，以及这些在查重的过程中，通常主要的查重部分是正文。
论文查重都是要查整篇的，所以这就是为什么当代大学生谈论文查重色变了。即使是自己写的，但因为一些专业名词的大量运用，查重率一般都会很高。所以现在写论文越来越难了
1.论文需要整篇上传，但是上传后检测工具会将每个部分按照你的目录进行划分多匹配检测，所以说格式是很重要的，因此我们其实可以通过划分多个小段来降低重复.2.大多数的数据库还是收录的是以及发表过的毕业论文、期刊论文以及其他一些会议论文之类的，有的还会包含网络问政，但是不是所有的书籍都被收录进了数据库，所以其实你可以复制一些偏门书籍的文字段3.在一个其实就算你改变了章节的顺序 也是没有效果的，上文既有提到论文检测时会将毕业论文按照目录格式分开划段再进行数据库文献交叉比对的。。。4.标注的参考文献又是怎么进行界定呢，其实就是看我们的引用符号，如果有一篇文章时8000字，文章设定重复率不超过百分之十也就是80个字，即我们的文章内不能有八十字以上的重复。5.英文论文检测相对比较严格，重复如果是在5个单词的话就会被检测出来，不论是怎么变换位置。
检查内容有论文的摘要、正文，包括引用部分。不同的学校要求都不一定相同，可以去学校官网了解一下具体需要检测哪些部分，或者问问老师。
叙述和描写为主，但往往兼有抒情和议论，是一种形式多样，笔墨灵活的文体，也是最广泛的文体。论文写作，是把自己的亲身感受和经历通过生动、形象的语言，描述给读者。论文包括的范围很广，如记人记事，日记、游记、人物传记、传说、新闻、通讯、小说等，都属于论文的范畴。论文写的是生活中的见闻，要表达出作者对于生活的真切感受。
所谓网页抓取，就是把URL地址中指定的网络资源从网络流中读取出来，保存到本地。 类似于使用程序模拟IE浏览器的功能，把URL作为HTTP请求的内容发送到服务器端， 然后读取服务器端的响应资源。
在Python中，我们使用urllib2这个组件来抓取网页。urllib2是Python的一个获取URLs(Uniform Resource Locators)的组件。
它以urlopen函数的形式提供了一个非常简单的接口。
最简单的urllib2的应用代码只需要四行。
我们新建一个文件来感受一下urllib2的作用：
import urllib2response = ('')html = ()print html
按下F5可以看到运行的结果：
我们可以打开百度主页，右击，选择查看源代码（火狐OR谷歌浏览器均可），会发现也是完全一样的内容。
也就是说，上面这四行代码将我们访问百度时浏览器收到的代码们全部打印了出来。
这就是一个最简单的urllib2的例子。
除了"http:"，URL同样可以使用"ftp:"，"file:"等等来替代。
HTTP是基于请求和应答机制的：
客户端提出请求，服务端提供应答。
urllib2用一个Request对象来映射你提出的HTTP请求。
在它最简单的使用形式中你将用你要请求的地址创建一个Request对象，
通过调用urlopen并传入Request对象，将返回一个相关请求response对象，
这个应答对象如同一个文件对象，所以你可以在Response中调用.read()。
我们新建一个文件来感受一下：
import urllib2 req = ('') response = (req) the_page = () print the_page
可以看到输出的内容和test01是一样的。
urllib2使用相同的接口处理所有的URL头。例如你可以像下面那样创建一个ftp请求。
req = ('')
在HTTP请求时，允许你做额外的两件事。
1.发送data表单数据
这个内容相信做过Web端的都不会陌生，
有时候你希望发送一些数据到URL(通常URL与CGI[通用网关接口]脚本，或其他WEB应用程序挂接)。
在HTTP中,这个经常使用熟知的POST请求发送。
这个通常在你提交一个HTML表单时由你的浏览器来做。
并不是所有的POSTs都来源于表单，你能够使用POST提交任意的数据到你自己的程序。
一般的HTML表单，data需要编码成标准形式。然后做为data参数传到Request对象。
编码工作使用urllib的函数而非urllib2。
我们新建一个文件来感受一下：
import urllib import urllib2 url = '' values = {'name' : 'WHY', 'location' : 'SDU', 'language' : 'Python' } data = (values) # 编码工作req = (url, data) # 发送请求同时传data表单response = (req) #接受反馈的信息the_page = () #读取反馈的内容
如果没有传送data参数，urllib2使用GET方式的请求。
GET和POST请求的不同之处是POST请求通常有"副作用"，
它们会由于某种途径改变系统状态(例如提交成堆垃圾到你的门口)。
Data同样可以通过在Get请求的URL本身上面编码来传送。
import urllib2 import urllibdata = {}data['name'] = 'WHY' data['location'] = 'SDU' data['language'] = 'Python'url_values = (data) print url_valuesname=Somebody+Here&language=Python&location=Northampton url = '' full_url = url + '?' + url_valuesdata = (full_url)
这样就实现了Data数据的Get传送。
2.设置Headers到http请求
有一些站点不喜欢被程序（非人为访问）访问，或者发送不同版本的内容到不同的浏览器。
默认的urllib2把自己作为“Python-urllib/”(x和y是Python主版本和次版本号,例如Python-urllib/)，这个身份可能会让站点迷惑，或者干脆不工作。
浏览器确认自己身份是通过User-Agent头，当你创建了一个请求对象，你可以给他一个包含头数据的字典。
下面的例子发送跟上面一样的内容，但把自身模拟成Internet Explorer。
（多谢大家的提醒，现在这个Demo已经不可用了，不过原理还是那样的）。
import urllib import urllib2 url = ''user_agent = 'Mozilla/ (compatible; MSIE ; Windows NT)' values = {'name' : 'WHY', 'location' : 'SDU', 'language' : 'Python' } headers = { 'User-Agent' : user_agent } data = (values) req = (url, data, headers) response = (req) the_page = ()
以上就是python利用urllib2通过指定的URL抓取网页内容的全部内容，非常简单吧，希望对大家能有所帮助。
说起来比较复杂 就是去读取网页的源代码，然后抓取源代码的内容
这要看你想爬的文章是哪个网站的，然后通过分析这个网站的文章存储方式以及如何获得所有文章的链接，最后才是用python去实现这个爬取的过程
人与人相处多一些真诚，少一些套路，不要把别人当傻子，只是别人不想和你计较罢了。
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下面封装的方法是用于检查列表、元组、字符串中是否有重复元素，only_show_repeat方法返回一个只有重复元素的列表，show_repeat_count方法返回一个以重复元素为key，重复次数为value的字典，相当于查重。内有注释自己看吧。
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试一下antiplag，网页链接，能对程序语言（如java、c/c++、python等）、中英文文档进行查重。
Python可以使用文本分析和统计方法来进行文献分析。以下是Python进行文献分析的一些方法：1. 使用Python的自然语言处理(NLP)库，如NLTK或spaCy，来对文献进行分词、命名实体识别、词性标注等操作，以便对文献进行语言统计分析。2. 可以使用Python的Pandas库来对文献进行数据处理和分析，将文献数据导入Pandas DataFrame中，并对其进行数据清洗、统计分析、可视化等操作。3. 使用Python的网络爬虫库，如Requests和BeautifulSoup，来爬取在线文献数据库或社交媒体平台上的相关文章，并通过数据挖掘和机器学习算法来发现其中的相关性和趋势。4. 通过使用Python的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，来将分析结果可视化，便于更好地理解大量数据和引领后续工作。总之，Python提供了灵活和强大的工具集，结合适当的文献分析领域知识，可以快速、便捷地完成文献分析任务。 举例来说，一个研究人员想对某个领域的文献进行分析，探究其中的研究重点、热点和趋势。首先，研究人员需要获得相关的文献数据，可以通过在线文献数据库或者社交媒体平台来获得。接下来，研究人员可以使用Python的网络爬虫库，如Requests和BeautifulSoup，来爬取这些数据，并将其存储到Pandas DataFrame中进行清洗和分析。例如，可以对文献进行分词、命名实体识别等操作，以便发现其中的热点和重点。然后，研究人员可以使用Python的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，来将分析结果可视化，例如使用词云图、词频图、关联图等方式展示文献中的关键词、主题和相关性，以便更好地理解和表达分析结果。通过以上的Python工具和方法，研究人员可以对大量文献数据进行深度挖掘和分析，在较短时间内获得比较完整和准确的结果，提升研究效率和成果。