对两个txt文本的数据进行对比并且计算出成绩

好的，你可以使用一些现成的Python库来实现对比和计算成绩，下面是一个示例代码：

import string
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

def compare_text(file1, file2):
    # 读取两个文本文件
    with open(file1, 'r', encoding='utf-8') as f:
        text1 = f.read().translate(str.maketrans('', '', string.punctuation))
    with open(file2, 'r', encoding='utf-8') as f:
        text2 = f.read().translate(str.maketrans('', '', string.punctuation))

    # 将两个文本文件转换为TF-IDF特征向量
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    vectors = vectorizer.fit_transform([text1, text2])

    # 计算两个文本文件之间的余弦相似度
    similarity = cosine_similarity(vectors[0], vectors[1])[0][0]

    # 将余弦相似度转换为成绩
    score = round(similarity * 100)
    
    return score

这段代码利用了scikit-learn库中的TfidfVectorizer和cosine_similarity函数，将两个文本文件转换为TF-IDF特征向量，并计算它们之间的余弦相似度。最后将相似度转换为成绩，保留整数。你可以根据自己的需要调整代码。