论文查重系统对 Python 代码的注释算重复吗？

2025-11-25 14:34:19

很多计算机、软件工程等相关专业同学在提交论文查重前会感到焦虑的一个点。毕竟，代码和注释是论文里很特殊的一部分，它既不是纯粹的自然语言，也不是数学公式，查重系统到底是怎么对待它的呢？关于Python代码的注释算不算重复，答案并不是简单的“算”或“不算”，而是取决于几个关键因素，我们得掰开揉碎了来看。

首先，最核心的一点是，你得明白你用的是哪个论文查重系统。不同的系统，它的“脾气”和“本事”是不一样的。有些比较初级的或者通用的查重系统，它可能根本没有能力去区分代码和注释，它会把整个代码块，包括注释在内，都当成一长串普通的文本字符来处理。在这种情况下，如果你的注释写得非常标准，比如你用了某个经典教程里的原话，“# This function calculates the factorial of a number”，或者你使用了某个开源库文档里一模一样的注释说明，那么这段注释被当作普通文本抓取出来，并和数据库里的其他文献（比如别人的论文、技术博客、开源项目）匹配上，从而导致标红，是完全有可能的。

但是，像Turnitin这类在国际上更常用，或者一些国内高校定制的、更专业的查重系统，它们的技术会先进一些。这些系统在算法上可能会做一些初步的识别，尝试去区分哪些是代码的关键字、变量名，哪些是注释符号后面的自然语言。但即便如此，它们对注释的处理方式也通常不会完全忽略。为什么呢？因为注释本身就是对代码功能的解释和说明，它具有原创性的价值。如果你大段大段地复制粘贴别人写的注释，即便代码是你自己敲的，从学术诚信的角度来看，这依然构成了对他人智力成果的不当使用。所以，很多查重系统会把注释纳入检测范围，只是它的权重和判定标准可能会和正文有所不同。

那么，什么样的注释最容易“中招”呢？通常有这么几种情况。第一种，就是复制了非常通用、非常经典的解释。比如关于某个著名算法（如快速排序、Dijkstra算法）的注释，网络上、教科书里有无数几乎一模一样的版本，你直接拿来用，重复率肯定会很高。第二种，是复制了某个特定开源项目或者技术文档里的注释。比如你参考了某个GitHub上的项目，把里面的注释原封不动地搬到了自己的论文里，这几乎肯定会被查出来。第三种，是一些功能性的、模板化的注释，比如“# TODO: fix this bug”或者“# FIXME: optimize performance”，这类注释虽然简单，但如果大量出现且和别人雷同，也可能被系统标记。

最根本的办法，还是回归到学术写作的初心：原创。对于代码注释，最好的策略就是用你自己的话来写。你在写这段代码的时候，你肯定知道它的作用是什么，你的设计思路是怎样的，遇到了什么坑，这些都是独一无二的。把这些思考过程用你自己的语言记录下来作为注释，不仅不会重复，反而能成为你论文的加分项，因为它展示了你深刻的理解和独立的思考过程。

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