Python是一種廣泛使用的編程語言，可以用于不同領(lǐng)域的應(yīng)用，包括網(wǎng)絡(luò)編程。在網(wǎng)絡(luò)編程中，測量網(wǎng)頁的相似度是一個重要的問題。Python提供了一些工具和技術(shù)來解決這個問題。

import re
import math
import string
# 計算余弦相似度
def cosine_similarity(vec1, vec2):
intersection = set(vec1.keys()) & set(vec2.keys())
numerator = sum([vec1[x] * vec2[x] for x in intersection])
sum1 = sum([vec1[x]**2 for x in vec1.keys()])
sum2 = sum([vec2[x]**2 for x in vec2.keys()])
denominator = math.sqrt(sum1) * math.sqrt(sum2)
if not denominator:
return 0.0
else:
return float(numerator) / denominator
# 處理文本
def text_process(text):
text = text.lower()
text = re.sub('[%s]' % re.escape(string.punctuation), '', text)
text = re.sub('\w*\d\w*', '', text)
return text
# 計算網(wǎng)頁相似度
def webpage_similarity(url1, url2):
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
from collections import Counter
webpage1 = requests.get(url1).content
webpage2 = requests.get(url2).content
soup1 = BeautifulSoup(webpage1)
soup2 = BeautifulSoup(webpage2)
text1 = soup1.get_text()
text2 = soup2.get_text()
processed_text1 = text_process(text1)
processed_text2 = text_process(text2)
word_count1 = Counter(processed_text1.split())
word_count2 = Counter(processed_text2.split())
return cosine_similarity(word_count1, word_count2)

上述代碼實現(xiàn)了一個簡單的網(wǎng)頁相似度比較工具。它包含了以下幾個步驟：

• 使用Python的requests模塊獲取兩個網(wǎng)頁的內(nèi)容
• 使用BeautifulSoup模塊解析網(wǎng)頁，并提取純文本
• 處理文本，包括轉(zhuǎn)為小寫字母、去除標(biāo)點符號、去除數(shù)字
• 使用Counter模塊統(tǒng)計每個單詞出現(xiàn)的頻率
• 使用余弦相似度計算網(wǎng)頁相似度

總的來說，Python是一個功能強大的編程語言，可以用于處理各種編程問題。對于網(wǎng)頁相似度比較這種問題，Python提供了相應(yīng)的工具和技術(shù)，使得開發(fā)者可以快速、準(zhǔn)確地解決問題。