Python是一種面向對象、解釋型計算機程序語言，隨著人工智能、大數據時代的到來，越來越多的人開始使用Python做文本分析和其他相關任務。本文將介紹如何使用Python進行文本查重。

首先，我們需要了解一些基礎知識。在Python中，我們可以使用字符串來表示我們想要處理的文本。字符串可以用一個單引號或雙引號來表示，例如：

text = 'hello world'

為了查重，我們需要將文本轉換為一系列數字來進行比較。一種比較簡單的方法是將字符串轉換為哈希值。哈希值是由字符串算法生成的數字，可以唯一地表示一個字符串。在Python中，我們可以使用hash()函數來獲取字符串的哈希值，例如：

text_hash = hash(text)

接下來，我們可以將兩個字符串的哈希值進行比較。如果兩個字符串的哈希值相同，那么它們很有可能是相同的字符串。但是需要注意的是，哈希沖突是存在的，也就是說不同的字符串有可能會生成相同的哈希值。因此，我們在比較哈希值時需要使用一些其他的方法來確定兩個字符串是否相同。

除了哈希比較，還有一種比較常用的方法是使用余弦相似度。余弦相似度是衡量兩個向量方向是否相同的一種方法。在文本中，我們可以將每個單詞看作一個維度，并將每個文本表示為一個向量。例如，我們可以將一篇文章中每個單詞的出現次數構成一個向量，然后使用余弦相似度來比較兩篇文章之間的相似程度。

import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
def cosine_similarity(text1, text2):
vectorizer = CountVectorizer().fit_transform([text1, text2])
vectors = vectorizer.toarray()
return np.dot(vectors[0], vectors[1]) / (np.linalg.norm(vectors[0]) * np.linalg.norm(vectors[1]))

上面的代碼中，我們使用了numpy和sklearn兩個庫。首先，我們使用CountVectorizer()函數將兩篇文本中的單詞轉換為向量，然后使用numpy庫中的dot()函數計算余弦相似度。通過比較兩篇文章之間的余弦相似度，我們可以判斷它們是否相似。

當然，以上只是文本查重的入門級方法，還有很多其他的高級技術可以使用。開發者需要根據自己的實際需求選擇最適合自己的技術。