Python語言是一種高級的編程語言，它在計算機(jī)編程領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。Python 語句相似度是指計算兩個代碼段之間的相似程度。這種相似度可以用來進(jìn)行代碼復(fù)用、代碼重構(gòu)、代碼自動化等方面的工作。

import difflib
def cos_similarity(text1, text2):
"""
適用于中文的余弦相似度
"""
vector1 = []
vector2 = []
for i in text1:
vector1.append(text1.count(i))
vector2.append(text2.count(i))
dot_sum = 0
vector1_norm = 0
vector2_norm = 0
for j in range(len(vector1)):
dot_sum += vector1[j] * vector2[j]
vector1_norm += pow(vector1[j], 2)
vector2_norm += pow(vector2[j], 2)
similarity = float(dot_sum) / (pow(vector1_norm, 0.5) * pow(vector2_norm, 0.5))
return similarity

上面的代碼演示了如何計算兩個文本之間的余弦相似度。在實(shí)際應(yīng)用中，我們可以將代碼進(jìn)行分詞、去停用詞等處理，然后再進(jìn)行向量化表示。

import jieba
def sentence2words(sentence):
"""
分詞、去停用詞
"""
stopwords = []
with open("stopwords.txt", "r") as f:
for line in f.readlines():
stopwords.append(line.strip())
words = jieba.cut(sentence, cut_all=False)
word_list = []
for word in words:
if word not in stopwords:
word_list.append(word)
return word_list
def code_similarity(code1, code2):
"""
計算兩個代碼段之間的相似度
"""
code1_words = sentence2words(code1)
code2_words = sentence2words(code2)
similarity = cos_similarity(code1_words, code2_words)
return similarity

上面的代碼演示了如何將代碼段進(jìn)行分詞、去停用詞處理，并計算兩個代碼段之間的相似度。在實(shí)際應(yīng)用中，我們可以通過讀取代碼文件，將其進(jìn)行分段處理，然后進(jìn)行代碼相似度的計算。

總之，Python語句相似度是一種非常實(shí)用的工具，它可以幫助我們進(jìn)行代碼管理和優(yōu)化，提高代碼的重用率、可讀性和可維護(hù)性。我們可以使用Python內(nèi)置的模塊，也可以使用第三方模塊來實(shí)現(xiàn)代碼相似度的計算。