deepl Python

原创

mob64ca12de24b0 2024-09-16 04:55:43 ©著作权

文章标签 API Python 返回结果 文章分类 Python 后端开发

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者mob64ca12de24b0的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

使用 Deepl Python API 进行翻译

在当今全球化的时代，跨语言交流变得愈发重要。为了实现这一目标，许多翻译工具相继涌现，而 Deepl 是近年来备受欢迎的翻译服务之一。Deepl 提供高质量的翻译，能够处理多种语言。为了方便开发者，Deepl 也提供了 Python API，本文将探讨如何使用 Deepl Python API 进行文本翻译，并通过代码示例详细讲解。

Deepl API 简介

Deepl API 允许用户程序化地访问 Deepl 的翻译服务。用户可以通过发送 HTTP 请求来获取翻译结果。为了使用此 API，首先需要一个 API 密钥，可以在 Deepl 的官方网站上注册并获取。

项目准备

在开始之前，请确保你已经安装了 requests 和 matplotlib 库，以便我们发送 HTTP 请求并进行数据可视化。

可以通过以下命令安装必要的库：

pip install requests matplotlib

使用 Deepl API 进行翻译

下面是一个使用 Deepl API 进行文本翻译的示例。代码需要你替换成自己的 Deepl API 密钥。

import requests

def translate_text(text, target_lang):
    api_key = 'YOUR_API_KEY'  # 替换为您的 API 密钥
    url = "
    params = {
        'auth_key': api_key,
        'text': text,
        'target_lang': target_lang
    }
    
    response = requests.post(url, data=params)
    result = response.json()
    
    if 'translations' in result:
        return result['translations'][0]['text']
    else:
        return None

if __name__ == "__main__":
    text_to_translate = "Hello, world!"
    target_language = "ZH"  # 中文
    translated_text = translate_text(text_to_translate, target_language)
    print(f'Translated text: {translated_text}')

在上面的代码中，translate_text 函数接收待翻译的文本和目标语言代码（如 "ZH" 表示中文）。它使用 requests 库向 Deepl API 发送 POST 请求，并返回翻译后的文本。

状态图

在使用 API 时，我们的程序通常会经历一系列的状态。以下是一个简单的状态图，描述了翻译程序的主要状态。

stateDiagram
    [*] --> 初始化
    初始化 --> 获取输入
    获取输入 --> 发送请求
    发送请求 --> 接收响应
    接收响应 --> 返回结果
    返回结果 --> [*]

该状态图概述了程序的基本流程，从初始化开始，获取用户输入，发送 HTTP 请求到 Deepl API，接收响应并返回结果，然后结束。

可视化翻译结果

为了更好地理解翻译的效果，我们可以使用饼状图来展示原文本与翻译文本的字数比例。这将有助于用户直观了解翻译文本的复杂程度。

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_word_count(original_text, translated_text):
    original_count = len(original_text.split())
    translated_count = len(translated_text.split())
    
    labels = ['Original Text', 'Translated Text']
    sizes = [original_count, translated_count]
    
    plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
    plt.axis('equal')  # Equal aspect ratio ensures pie chart is circular.
    plt.title('Word Count Comparison')
    plt.show()

if __name__ == "__main__":
    text_to_translate = "Hello, world!"
    target_language = "ZH"
    translated_text = translate_text(text_to_translate, target_language)
    print(f'Translated text: {translated_text}')
    
    plot_word_count(text_to_translate, translated_text)

在上面的代码中，我们定义了一个 plot_word_count 函数，用于绘制原文本和翻译文本字数的饼状图。我们可以清晰地看到两者之间的字数比例。