背景 Googletrans是一个免费且无限制的Python翻译库，可以用来自动侦测语言种类、翻译之类。可实现Google Translate API。...Google Translate交互式API可以用来调用诸如自动侦测语言种类和翻译之类的用途。.../ 2支持 关于库使用的注意事项 单个文本的最大字符限制为15k。...由于谷歌翻译的网页版本的限制，此API不保证库始终正常工作。（如果您不关心稳定性，请使用此库。） 如果您想使用稳定的API，我强烈建议您使用Google的官方翻译API。...text：翻译的结果 下集预告 pyqrcode(生成二维码)
作为概念的证明，我将使用Numpy.Net进行展示，它是一个.NET标准库，它为Python的Numpy提供了一个强类型API，并且使用它并不需要在Windows上安装Python。 ?...性能注意事项 大家都知道pythonnet比较慢，因此您可能会问自己，使用pythonnet将Python库与.NET接在一起是否真的是一个好主意。一如既往，这要看情况而定。...如果您在一个嵌套循环中不断的在CLR和Python之间来回切换，那就可能会遇到问题。但大多数Python库的设计都都是为了提高效率，避免数据循环。...但是IronPython项目仍然只支持Python 2.7，而且项目进展非常缓慢。这就导致了依赖于python 3的库不能通过IronPython来获得和使用，而且这种情况在近期也不会有什么改变。...我的重点是通过pythonnet为.NET提供更多的机器学习和人工智能库。SciSharp团队也在讨论如何研发出一个更快版本的pythonnet，从而避免使用天性缓慢的DynamicObject。
最近为了熟悉一下 js 用有道翻译练了一下手，写一篇博客记录一下，也希望能对大家有所启迪，不过这些网站更新太快，可能大家尝试的时候会有所不同。 首先来看一下网页 post 过去的数据 ? ?...发现这个就好办了，我们找出其中参数之间的关系，用Python实现 ta ? 但当我们构造好 data 兴高采烈地将数据 post 过去的时候，会发现出现报错了 ? 为什么呢？...最后附上我的代码 #/usr/bin/python # encoding:utf-8 # __Author__ = Slwhy import requests import time import...smartresult=dict&smartresult=rule' p = s.post(url,data= data,headers = head) print p.text 到此这篇关于Python...调用有道翻译接口实现翻译的文章就介绍到这了,更多相关Python 有道翻译内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
1 问题 如何使用python实现翻译。...2 方法 在python中实现翻译，想要直接单单仅用python实现翻译是不能的， 首先需要pip下载安装一个Google translate API或者googletrans库 成功安装后打开python...(tran['translation']) return tran window=Tk() window.geometry('375x95+773+492') window.title('翻译...15,command = window.quit) button1.grid(row = 2,column = 1,sticky = E) window.mainloop() 3 结语 对于如何使用Python...如何实现翻译，经过实验是可以实行的，但需要python安装Google Translate API或googletrans库，如果不指定版本直接安装googletrans库，pip会为python安装googletrans
新鲜的栗子~：（个人平台：win7 64位 python2.7.6） >>> p = (4, 5) >>> x, y = p >>> x 4 >>> y 5 >>> >>> data = [ 'ACME...Python对此没有针对的语法，但是通常你可以通过使用可被抛弃的变量来实现。 栗子！栗子！
我们的代码依赖于外部的一些资源， 尤其是IO密集型的应用， 比如网站可能需要从数据库调用中向一个REST接口POST数据。 一旦我们请求一些外部资源， 我们的代码就要阻塞， 而不能处理别的逻辑。...yield from在Python3.3中被引进， 在Python3.5的async/await(我们后面会提到) 得到进一步的扩展。...为了执行这个程序， 需要安装aiohttp， 你可以用pip来安装： pip install aiohttp 要保证这个程序运行在python3.5以后的版本， 输出的结果如下： $ python...main.py 46: Python async/await Tutorial (http://stackabuse.com/python-async-await-tutorial/) 16: Using...Python 3) (http://strawpoll.me/6299023) DONE: python71: The Semantics of Version Control - Wouter Swierstra
背景 这个功能是在工作时，上级有个需求是让我将json文件中指定字段的英文翻译成中文，并且指定要使用谷歌翻译，理由是翻译的结果可能会比较准确。...过程 因为之前写过用python实现有道翻译，是在ajax中找到它的翻译接口的，所以我以为谷歌应该也差不多，于是我就打开 “开发者工具”，拼命地寻找它的翻译接口，果然让我发现了，哈哈哈哈~~ ?...算了，你牛，我放弃~ 于是我就面向度娘，寻求帮助，搜索关键词 “python实现谷歌翻译”，哦吼~ 结果还挺多 ?...哈哈又草率了（欲哭无泪），随缘选中一个后，大致看了一下（好复杂555~），它们的思路大致是用PyExecJS库模拟js代码获取结果，我才不管这些，能用就行，然后一顿ctrl c/ctrl v 代码到本地后...好的，没安装库…安装不成功，和一些莫名的其他原因。这能忍？于是我决定自己动手，丰衣足食，大不了就爬网页嘛，然后打开网页源代码，MD又草率了，并没有需要的内容，忘记结果是用js生成的，唉，怎么办？
在平时使用谷歌翻译的过程中，经常会遇到需要批量翻译大量文本的情景，这种时候需要调用谷歌翻译的API 首先可以使用python库googletrans pip install googletrans #使用方法...但是在面对大规模需要翻译的句子时就会很慢，所以可以使用协程的方法。 这里我们使用了基于gevents库的grequests库。...仔细看了下googletrans库的核心代码，发现主要是构造一个url，然后发起get请求，得到一个json的结果，从中提取出翻译结果。...具体的参考代码如下： 这里是将德语(de)翻译成英语(en)，代码中需要相应修改。...，但是可能因为某些原因有一些句子没有翻译，所以还需要completetranslate()来补全翻译结果。
安装 pip install googletrans 翻译 from googletrans import Translator translator = Translator(service_urls
更快的Python使用代码示例来说明如何书写Python代码能带来更高的性能。本文对代码进行了讲解，从性能和可读性等角度来选择出最适合的写法。 01 — 字符串格式化 ?...- 最差/最优时间比：**1.95** - 使用建议：Python 3.7或以上推荐使用f-string，其他版本推荐使用format方法。...使用字面量初始化，Python代码也更简洁。 03 — 内置排序方法 ? - 最差/最优时间比：**1.26** - 使用建议：根据是否需要修改原始值来决定使用哪个方法。...- 说明：sorted和list.sort方法是Python中内置的排序方法，sorted方法不会修改原始值，list.sort方法在原始值上直接排序，会修改原始值。...参考文章 Python Faster Way - http://pythonfasterway.org
/usr/bin/env python import re import urllib import urllib2 import sys class dict :
请您勇敢地去翻译和改进翻译。...虽然我们追求卓越，但我们并不要求您做到十全十美，因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下，我们的服务器已经记录所有的翻译，因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏。
更快的Python（Python Faster Way）使用代码示例来说明如何书写Python代码能带来更高的性能。本文对代码进行了讲解，从性能和可读性等角度来选择出最适合的写法。...使用字面量初始化，Python代码也更简洁。...自己是一名高级python开发工程师，这里有我自己整理了一套最新的python系统学习教程，包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。...送给正在学习python的小伙伴！...每天会准时的讲一些项目实战案例，分享一些学习的方法和需要注意的小细节，我们的python学习交流Q，q–u--n【 784758214 】,这里是python学习者聚集地，欢迎初学和进阶中的小伙伴！
` from sys import unraisablehook import requests s = input("你要翻译的单词：") dic = {"kw":s} url = "https://
留学的时候学习了几年法语，回国后逐渐生疏，一个朋友说帮忙翻译一些东西，但还是有点吃力，想着前面研究的爬虫知识，能否自动完成翻译呢，话不多说，开整。...---- 首先用chrome打开谷歌搜翻译，看看它是怎么请求数据的 右键 检查 进入开发者工具 选择network，如图 先点击一下这个clear，把原来的请求都clear，免得看不清 输入测试翻译内容...通过请求头信息，可以发现是get请求，请求翻译的内容是通过q这个参数传递的，其它参数暂时不知道什么意思。...，例如中翻译英语，tl=en，我这儿是法语，所以tl=fr。...res = result[0][0][0] except Exception as e: res = '' print(url) print("翻译失败
更快的Python使用代码示例来说明如何书写Python代码能带来更高的性能。本文对代码进行了讲解，从性能和可读性等角度来选择出最适合的写法。 11 — 字符串连接 ?...但是当len()内置的列表方法时，Python解释器做了优化，直接返回了列表对象中存储长度信息的变量，并不会调用__len__。 14 — 整数类型的运算 ?...- 说明：对于整数类型，调用魔术方法完成运算的速度远远慢于直接使用运算符，使用运算符时，Python解释器直接调用C实现的operaotr包中的运算方法，所以速度很快；而使用调用魔术方法，在Python...首先表达式方法是在字节码层面生成循环的，所以理论上比Python层面生成循环构建字典要快的，那么为什么在小量级的场景下，字节码反倒没有优势呢？...参考文章 Python Faster Way - http://pythonfasterway.org
python爬虫实现百度译文本 打开百度翻译网站地址，F12审查元素,我这里用的是火狐浏览器 ?...点网络，会发现很多GET,POST请求，右边消息头那里会有很多信息：请求地址、请求方法、远程地址、状态码、server、等等之类的信息 这里的请求地址才是翻译的实际地址，看上图 在客户端和服务器之间进行请求...里面会有一些表单数据，query:你好，这个你好就是我们刚刚输入翻译的内容，有了这些信息，我们就可以写爬虫调用了 代码如下 #!.../usr/bin/env python # coding: utf-8 __author__ = 'www.py3study.com' import urllib.request #导入urllib.request...:') #输入要翻译的内容 url = 'https://fanyi.baidu.com/v2transapi' #实际翻译地址 webheaders = {'User-Agent':'Mozilla
本文利用爬虫+tkinter打造一个属于自己的简易翻译软件，代码较简单，但篇幅较长。 需要本文完整源码的小伙伴，可在在公众号后台发送“翻译”二字获取！...创建翻译模式，value所携带的参数是传入var中，关联爬虫程序，当用户点击某个按钮时，所携带的参数会传入到请求函数，进行翻译模式的选择，而所携带的参数需要从网页中获取，到时会讲解。...# 开始翻译按钮 Button(root, text='开始翻译', font=('隶书', 15), command=data_text).grid(row=3, column=0) # 退出按钮 Button...接着在文本框中输入你想要翻译内容，然后点击翻译。这时浏览器的开发者工具就抓取了一条数据包，点开数据包发现是一条发送POST请求的链接。 ?...i代表的是翻译的内容，from和to代表的是翻译模式，salt和lts不难看出是时间戳，sign和bv是经过加密的参数，这里我们先对sign和bv进行解密。
='+sign resultPage = urllib.request.urlopen(myurl) #调用百度翻译...API进行批量翻译 print (myurl) resultJason = resultPage.read().decode...('utf-8') #取得翻译的结果，翻译的结果是json格式 resultJasons = resultPage.read()...try: js = json.loads(resultJason) #将json格式的结果转换成Python...print ('dst') dst = str(js["trans_result"][0]["dst"]) #取得翻译后的文本结果
翻译：RyomaHan | 小白 提示：本文是原作者以第一人称书写，翻译时未做更改 TLDR(AI-Claude) 本文来自一位 Python 开发者对一个庞大的 Python 项目的代码组织结构的总结...即将代码库划分为多个层级,并限制不同层级之间的依赖关系,依赖只能从上层流向下层。 文章详细介绍了该项目的分层结构,以及如何利用 Import Linter 工具来强制执行分层规则。...这也是我们早期维护代码仓库时遇到的问题，经过研究后我们决定采用分层架构（即将代码库划分成多个组件（也就是层级，后面不再注释），并限制各组件间的引用关系）来应对这一问题。...我们需要以某种方式确保分层结构的理论能够在代码结构中被遵循，为了达到此目的我们在项目中引入了第三方库 Import Linter。...但是我们选择的代码架构顺利的帮助我们在单一的 Python 代码库中进行大量工作。看似不可能，但这就是事实。
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