Python這門編程語言在眾多編程語言中有非常高的使用率，它的使用范圍較廣，在機器學習、人工智能、數據處理等方面得到了廣泛的應用。Python有高效的語法結構和豐富的函數庫，為程序員節省了大量的開發時間。但在實際的開發過程中，我們難免會遇到代碼中的重復部分，這會導致代碼臃腫，難以維護。因此，我們需要使用Python文檔查重技術來解決這個問題。

Python文檔查重技術可以幫助我們快速地檢測代碼中的相似部分，從而提高代碼的復用性和減少我們的開發成本。在Python中，我們可以借助一些第三方庫來實現文檔查重功能。其中，常用的有difflib、SequenceMatcher等。

import difflib
def diff_files(file1_path, file2_path):
file1_lines = open(file1_path, 'r').readlines()
file2_lines = open(file2_path, 'r').readlines()
diff_result = difflib.unified_diff(file1_lines, file2_lines, lineterm='')
return ''.join(diff_result)
file1_path = 'file1.txt'
file2_path = 'file2.txt'
diff_result = diff_files(file1_path, file2_path)
print(diff_result)

以上是使用difflib來實現文件內容查重的示例代碼。在這個代碼中，我們首先使用open函數打開需要比較的兩個文件，然后使用.readlines()方法將兩個文件的內容讀入到內存中，使用difflib.unified_diff()方法來進行文件內容的比較，最后輸出比較結果。

除了使用difflib來進行文檔查重，我們還可以使用基于圖形學的算法來實現文檔查重，例如SimHash算法。SimHash是Google在2013年提出的一種文檔比較算法，它可以對任意長度的文檔進行特征提取，并生成一個固定長度的指紋。SimHash算法的優點在于它能夠快速地計算出兩個文檔的相似程度，并且在實際使用中的效果也非常好。

無論是使用difflib還是SimHash算法，都可以幫助我們快速地實現Python文檔查重功能，提高代碼的復用性和代碼質量。使用Python文檔查重技術是編程過程中的一種重要的工具，在實際開發中應該被廣泛運用。