克隆项目/案例的自动关联

要实现克隆项目/案例的自动关联，可以使用代码分析和文本匹配的方法。以下是一个可能的解决方案：

1. 代码分析：使用代码分析工具（如AST、代码语义分析等）来提取项目中的函数、类、方法等结构，并生成代码的抽象表示。

import ast

def get_functions(file_path):
    with open(file_path, 'r') as file:
        code = file.read()
    try:
        parsed_ast = ast.parse(code)
        functions = [node.name for node in ast.walk(parsed_ast) if isinstance(node, ast.FunctionDef)]
        return functions
    except SyntaxError:
        return []

functions = get_functions('example.py')
print(functions)

2. 文本匹配：使用文本匹配算法（如字符串匹配、TF-IDF、词向量等）来比较两个代码段的相似度，从而判断它们是否是克隆关系。

from difflib import SequenceMatcher

def similarity(a, b):
    return SequenceMatcher(None, a, b).ratio()

code1 = 'def add(a, b):\n    return a + b'
code2 = 'def sum(a, b):\n    return a + b'

sim = similarity(code1, code2)
print(sim)

3. 项目关联：对于给定的克隆项目/案例，可以将其代码进行分析和匹配，然后与其他项目中的代码进行比较，找到相似度较高的代码段，并将它们关联起来。

def find_related_projects(clone_project, projects):
    related_projects = []
    for project in projects:
        if project != clone_project:
            similarity_score = similarity(clone_project, project)
            if similarity_score > 0.8:  # 设置一个阈值来确定相似度的阈值
                related_projects.append(project)
    return related_projects

clone_project = 'example_project'
projects = ['project1', 'project2', 'project3']

related_projects = find_related_projects(clone_project, projects)
print(related_projects)

以上是一个简单的解决方案示例，具体的实现和优化取决于具体的需求和场景。需要注意的是，代码分析和文本匹配可能会受到代码风格、语法差异等因素的影响，因此需要进行适当的预处理和调优。