python如何批量翻译excel表格中的英文

工具使用   发布日期:2023年06月22日   浏览次数:624

这篇文章主要介绍“python如何批量翻译excel表格中的英文”,在日常操作中,相信很多人在python如何批量翻译excel表格中的英文问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”python如何批量翻译excel表格中的英文”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!

    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

    1. def TranslateTable(sInputFilename, sOutputFilename):
    2. # 读取表格A并选择需要翻译的列
    3. df_a = pd.read_excel(sInputFilename) # 获取df对象
    4. df_a = df_a.iloc[:, [1, 2]] # iloc和loc很像,i=index,
    5. # 翻译英文列
    6. df_a['translation'] = df_a.iloc[:, 0].apply(Translate)
    7. # 创建表格B并保存
    8. df_b = pd.DataFrame({
    9. '原文': df_a.iloc[:, 0],
    10. '译文': df_a.iloc[:, 2]
    11. })
    12. df_b.to_excel(sOutputFilename, index=False)

    请求百度翻译api

    1. def Translate(sText, from_lang='en', to_lang='zh'):
    2. appid = 'xxxxxx'
    3. secret_key = 'xxxxxx'
    4. url = 'https://fanyi-api.baidu.com/api/trans/vip/translate'
    5. salt = random.randint(32768, 65536)
    6. sign = hashlib.md5((appid + sText + str(salt) + secret_key).encode()).hexdigest()
    7. params = {
    8. 'q': sText,
    9. 'from': from_lang,
    10. 'to': to_lang,
    11. 'appid': appid,
    12. 'salt': salt,
    13. 'sign': sign
    14. }
    15. response = requests.get(url, params=params)
    16. result = json.loads(response.content.decode())
    17. if result.get('error_code') is not None:
    18. return None
    19. 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。

    ThreadPoolExecutor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。

    1. def TranslateTables(sInputFolder, sOutputFolder):
    2. sInputFilenames = [os.path.join(sInputFolder, f) for f in os.listdir(sInputFolder) if f.endswith('.xlsx')]
    3. with ThreadPoolExecutor() as executor:
    4. lstFutures = []
    5. for sInputFilename in sInputFilenames:
    6. sFilename = os.path.splitext(os.path.basename(sInputFilename))[0]
    7. sOutputFilename = os.path.join(sOutputFolder, sFilename + '_翻译结果.xlsx')
    8. lstFutures.append(executor.submit(TranslateTable, sInputFilename, sOutputFilename))
    9. for future in tqdm(as_completed(lstFutures), total=len(lstFutures)):
    10. 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

    1. # -*- coding: utf-8 -*-
    2. # time: 2022/2/17 03:06
    3. # file: test.py
    4. # author: Shi Yasong
    5. """
    6. 主要功能功能:
    7. 1、读取一个表格文件,获取需要翻译的文本。
    8. 2、使用百度翻译 API 进行翻译,获取翻译结果。
    9. 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。
    10. 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。
    11. 5、使用线程池加速翻译过程,可以同时翻译多个表格
    12. 6、使用 concurrent.futures.as_completed 函数显示进度条。
    13. """
    14. from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
    15. from tqdm import tqdm # 进度条库,需要先安装
    16. import pandas as pd
    17. import requests
    18. import json
    19. import os
    20. import hashlib
    21. import random
    22. def Translate(sText, from_lang='en', to_lang='zh'):
    23. appid = 'xxxx'
    24. secret_key = 'xxxxx'
    25. url = 'https://fanyi-api.baidu.com/api/trans/vip/translate'
    26. salt = random.randint(32768, 65536)
    27. sign = hashlib.md5((appid + sText + str(salt) + secret_key).encode()).hexdigest()
    28. params = {
    29. 'q': sText,
    30. 'from': from_lang,
    31. 'to': to_lang,
    32. 'appid': appid,
    33. 'salt': salt,
    34. 'sign': sign
    35. }
    36. response = requests.get(url, params=params)
    37. result = json.loads(response.content.decode())
    38. if result.get('error_code') is not None:
    39. return None
    40. return result['trans_result'][0]['dst']
    41. def TranslateTable(sInputFilename, sOutputFilename):
    42. # 读取表格A并选择需要翻译的列
    43. df_a = pd.read_excel(sInputFilename) # 获取df对象
    44. df_a = df_a.iloc[:, [1, 2]] # iloc和loc很像,i=index,
    45. # 翻译英文列
    46. df_a['translation'] = df_a.iloc[:, 0].apply(Translate)
    47. # 创建表格B并保存
    48. df_b = pd.DataFrame({
    49. '原文': df_a.iloc[:, 0],
    50. '译文': df_a.iloc[:, 2]
    51. })
    52. df_b.to_excel(sOutputFilename, index=False)
    53. def TranslateTables(sInputFolder, sOutputFolder):
    54. sInputFilenames = [os.path.join(sInputFolder, f) for f in os.listdir(sInputFolder) if f.endswith('.xlsx')]
    55. with ThreadPoolExecutor() as executor:
    56. lstFutures = []
    57. for sInputFilename in sInputFilenames:
    58. sFilename = os.path.splitext(os.path.basename(sInputFilename))[0]
    59. sOutputFilename = os.path.join(sOutputFolder, sFilename + '_翻译结果.xlsx')
    60. lstFutures.append(executor.submit(TranslateTable, sInputFilename, sOutputFilename))
    61. for future in tqdm(as_completed(lstFutures), total=len(lstFutures)):
    62. pass
    63. # 调用函数翻译多个表格
    64. sInputFolder = r'C:UserslenovoDesktopenglish' # 修改为实际的表格文件夹路径
    65. sOutputFolder = r'C:UserslenovoDesktopzh' # 修改为实际的表格文件夹路径
    66. TranslateTables(sInputFolder, sOutputFolder)

    以上就是python如何批量翻译excel表格中的英文的详细内容,更多关于python如何批量翻译excel表格中的英文的资料请关注九品源码其它相关文章!