python批量翻译excel表格中的英文

目录

• 需求背景
• 主要设计
• 分析
• 具体实现
• 表格操作
• 请求百度翻译api
• 多线程
• 控制台显示进度
• 完整源码

需求背景

女朋友的论文需要爬取YouTube视频热评，但爬下来的都是外文。

主要设计

•  读取一个表格文件，获取需要翻译的文本
•  使用百度翻译 API 进行翻译，获取翻译结果
•  将翻译结果保存到原表格中，然后提取需要的列组成一个新的 DataFrame
•  处理多个表格文件，将它们的翻译结果分别保存
•  使用线程池加速翻译过程，可以同时翻译多个表格
•  显示进度条

分析

• 目标文件为xlsx格式，可以借助pandas进行读取文件和生成文件的操作。在这里我的源文件有若干列，其中第2列评论内容为我的目标列。
• 在这里我用的是百度翻译api接口。也可以googletrans、translate，这些库可以在本地使用，不需要申请API密钥，但是翻译质量和速度可能不如云服务。
• 由于我每个表格有2000行数据，总共有10个表格，一个个来的话不仅麻烦效率还低。
• 我需要知道任务的进度，不想一直等下去

具体实现

表格操作

def TranslateTable(sInputFilename, sOutputFilename):
    # 读取表格A并选择需要翻译的列
    df_a = pd.read_excel(sInputFilename) # 获取df对象
    df_a = df_a.iloc[:, [1, 2]]  # iloc和loc很像，i=index，
    # 翻译英文列
    df_a['translation'] = df_a.iloc[:, 0].apply(Translate)
    # 创建表格B并保存
    df_b = pd.DataFrame({
        '原文': df_a.iloc[:, 0],
        '译文': df_a.iloc[:, 2]
    })
    df_b.to_excel(sOutputFilename, index=False)

请求百度翻译api

def Translate(sText, from_lang='en', to_lang='zh'):
    appid = 'xxxxxx'
    secret_key = 'xxxxxx'
    url = 'https://fanyi-api.baidu.com/api/trans/vip/translate'
    salt = random.randint(32768, 65536)
    sign = hashlib.md5((appid + sText + str(salt) + secret_key).encode()).hexdigest()
    params = {
        'q': sText,
        'from': from_lang,
        'to': to_lang,
        'appid': appid,
        'salt': salt,
        'sign': sign
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    reshttp://www.devze.comult = json.loads(response.content.decode())
    if result.get('error_code') is not None:
        return None
    return result['trans_result'][0]['dst']

多线程

使用concurrent.futures库中的 ThreadPoolExecutor类来实现多线程处理。

• 创建一个 ThreadPoolExecutor对象。
• 在循环中遍历每个表格A，并使用 submit方法向线程池提交任务。 submit方法将表格A的文件名和表格B的文件名作为参数传递给 translate_column函数，该函数将在单独的线程中执行。

T编程hreadPoolExecutor会自动管理线程池的大小，并在有空闲线程时分配新任务。这种方式可以利用多个CPU核心来并行处理多个表格，提高处理速度。

def TranslateTables(sInputFolder, sOutputFolder)android:
    sInputFilenames = [os.path.join(sInputFolder, f) for f in os.listdir(sInputFolder) if f.endswith('.xlsx')]
    with ThreadPoolExecutor() as executor:
        lstFutures = []
        for sInputFilename in sInputFilenames:
            sFilename = os.path.splitext(os.path.basename(sInputFilename))[0]
            sOutputFilename = os.path.join(sOutputFolder, sFilename + '_翻译结果.xlsx')
            lstFutures.append(executor.subandroidmit(TranslateTable, sInputFilename, sOutputFilename))
        for future in tqdm(as_completed(lstFutures), total=len(lstFutures)):
            pass

控制台显示进度

使用 concurrent.futures.as_completed 函数显示进度条。

完整源码

# -*- coding: utf-8 -*-
# time: 2022/2/17 03:06
# file: test.py
# author: Shi Yasong

"""
主要功能功能：
  1、读取一个表格文件，获取需要翻译的文本。
  2、使用百度翻译 API 进行翻译，获取翻译结果。
  3、将翻译结果保存到原表格中，然后提取需要的列组成一个新的 DataFrame。
  4、处理多个表格文件，将它们的翻译结果合并到一个 DataFrame 中，然后分别保存。
  5、使用线程池加速翻译过程，可以同时翻译多个表格
  6、使用 concurrent.futures.as_completed 函数显示进度条。
"""


from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
from tqdm import tqdm # 进度条库，需要先安装

import pandas as pd
import requests
import json
import os
import hashlib
import random


def Translate(sText, from_lang='en', to_lang='zh'):
  appid = 'xxxx'
  secret_key = 'xxxxx'
  url = 'https://fanyi-api.baidu.com/api/trans/vip/translate'
  salt = random.randint(32768, 65536)
  sign = hashlib.md5((appid + sText + str(salt) + secret_key).encode()).hexdigest()
  params = {
    'q': sText,
    'from': from_lang,
    'to': to_lang,
    'appid': appid,
    'salt': salt,
    'sign': sign
  }
  response = requests.get(url, params=params)
  result = json.loads(response.content.decode())
  if result.get('error_pythoncode') is not None:
    return None
  return result['trans_result'][0]['dst']


def TranslateTable(sInputFilename, sOutputFilename):
  # 读取表格A并选择需要翻译的列
  df_a = pd.read_excel(sInputFilename) # 获取df对象
  df_a = df_a.iloc[:, [1, 2]] # iloc和loc很像，i=index，
  # 翻译英文列
  df_a['translation'] = df_a.iloc[:, 0].apply(Translate)
  # 创建表格B并保存
  df_b = pd.DataFrame({
    '原文': df_a.iloc[:, 0],
    '译文': df_a.iloc[:, 2]
  })
  df_b.to_excel(sOutputFilename, index=False)


def TranslateTables(sInputFolder, sOutputFolder):
  sInputFilenames = [os.path.join(sInputFolder, f) for f in os.listdir(sInputFolder) if f.endswith('.xlsx')]
  with ThreadPoolExecutor() as executor:
    lstFutures = []
    for sInputFilename in sInputFilenames:
      sFilename = os.path.splitext(os.path.basename(sInputFilename))[0]
      sOutputFilename = os.path.join(sOutputFolder, sFilename + '_翻译结果.xlsx')
      lstFutures.append(executor.submit(TranslateTable, sInputFilename, sOutputFilename))
    for future in tqdm(as_completed(lstFutures), total=len(lstFutures)):
      pass


# 调用函数翻译多个表格
sIn开发者_自学开发putFolder = r'C:\Users\lenovo\Desktop\english' # 修改为实际的表格文件夹路径
sOutputFolder = r'C:\Users\lenovo\Desktop\zh' # 修改为实际的表格文件夹路径
TranslateTables(sInputFolder, sOutputFolder)

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