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为了简化检测作弊行为，开发者提出了利用MD5值的方法。虽然这种方法对抄袭行为的检测作用有限，但仍然具有一定的防范意义。为了实现这一目标，开发了两种MD5计算方式。

第一种方法是通过Python脚本直接读取文件内容并计算MD5值。该方法的核心代码如下：

import hashlib
import os
def get_md5_01(file_path):
    md5 = None
    if os.path.isfile(file_path):
        with open(file_path, 'rb') as f:
            md5_obj = hashlib.md5()
            md5_obj.update(f.read())
            hash_code = md5_obj.hexdigest()
            f.close()
            md5 = str(hash_code).lower()
    return md5

第二种方法则采用了分块读取的方式，适用于处理较大的文件。其代码如下：

import hashlib
import os
from collections import Counter
def get_md5_02(file_path):
    md5_obj = hashlib.md5()
    with open(file_path, 'rb') as f:
        while True:
            chunk = f.read(8096)
            if not chunk:
                break
            md5_obj.update(chunk)
    hash_code = md5_obj.hexdigest()
    return str(hash_code).lower()

为了实现文件批量检测，开发者编写了一个脚本。该脚本的主要功能是遍历指定目录下的所有文件，计算每个文件的MD5值，并记录存在重复MD5值的文件路径。

脚本代码如下：

import hashlib
import os
from collections import Counter
def main():
    output_path = os.getcwd()
    output_list = []
    for path, dir_list, file_list in os.walk(output_path):
        for file_name in file_list:
            file_path = os.path.join(path, file_name)
            output_list.append(file_path)
    
    md5_list = [get_md5_01(file_path) for file_path in output_list]
    duplicate_count = Counter(md5_list)
    
    for md5, count in duplicate_count.items():
        if count > 1:
            duplicate_indices = [i for i, value in enumerate(md5_list) if value == md5]
            print(f"MD5值重复：{md5}")
            for index in duplicate_indices:
                file_path = output_list[index]
                print(f"文件路径：{file_path}")

通过上述方法，用户可以轻松检测文件是否存在重复MD5值，进而发现可能的作弊行为。

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