怎么使用python批量翻译excel表格中的英文

本文小编为大家详细介绍“怎么使用python批量翻译excel表格中的英文”，内容详细，步骤清晰，细节处理妥当，希望这篇“怎么使用Python批量翻译excel表格中的英文”文章能帮助大家解决疑惑，下面跟着小编的思路慢慢深入，一起来学习新知识吧。

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

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)    result = 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。

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。

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

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_completedfrom tqdm import tqdm  # 进度条库，需要先安装import pandas as pdimport requestsimport jsonimport osimport hashlibimport randomdef 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_code') 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sInputFolder = 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)

读到这里，这篇“怎么使用python批量翻译excel表格中的英文”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注编程网Python频道。