


L'API Python Baidu Translation implémente la traduction en danois
L'API de traduction Python Baidu implémente la traduction danoise
Aperçu :
Avec le développement de la mondialisation, la communication entre les langues est devenue de plus en plus importante. Afin de répondre aux besoins de traduction entre différentes langues, de nombreuses sociétés Internet proposent une série d’interfaces de traduction. L'API de traduction Baidu en fait partie, qui fournit une interface simple et facile à utiliser qui peut facilement réaliser une interaction de traduction dans plusieurs langues. Cet article expliquera comment utiliser l'API Python Baidu Translation pour implémenter la traduction danoise et joindra des exemples de code correspondants.
Configuration de l'environnement :
Avant d'utiliser l'API de traduction Baidu, nous devons effectuer certaines configurations d'environnement nécessaires. Tout d’abord, nous devons nous inscrire et créer une application sur Baidu Developer Platform pour obtenir une clé API. Deuxièmement, nous devons installer le module Python requests
grâce auquel nous pouvons envoyer des requêtes HTTP et recevoir des réponses. Vous pouvez installer le module requests
avec la commande suivante : requests
,通过它来发送HTTP请求和接收响应。可以通过如下命令来安装requests
模块:
pip install requests
代码示例:
下面是一个使用Python百度翻译API实现丹麦语翻译的代码示例:
import requests import hashlib import random import json def translate(text, from_lang, to_lang): appid = 'your_appid' # 替换为自己的appid secret_key = 'your_secret_key' # 替换为自己的secret_key api_url = 'http://api.fanyi.baidu.com/api/trans/vip/translate' # 生成随机的salt值 salt = random.randint(32768, 65536) # 计算签名 sign_str = appid + text + str(salt) + secret_key sign = hashlib.md5(sign_str.encode()).hexdigest() # 发送HTTP请求 params = { 'q': text, 'from': from_lang, 'to': to_lang, 'appid': appid, 'salt': salt, 'sign': sign } response = requests.get(api_url, params=params) result = json.loads(response.text) # 解析翻译结果 translated_text = result['trans_result'][0]['dst'] return translated_text # 调用翻译函数 text = 'Hello, world!' translated_text = translate(text, 'auto', 'da') print('翻译前:', text) print('翻译后:', translated_text)
解释说明:
接下来,让我们对上述代码进行一些解释说明。
第9行和第10行需要将your_appid
和your_secret_key
分别替换为你在百度开发者平台上注册应用时获得的appid和secret_key。
第14行通过调用random.randint()
方法生成一个随机的salt值,取值范围为[32768, 65536)。
第17行计算签名。签名算法要求将appid
+ text
+ salt
+ secret_key
按顺序拼接成一个字符串,然后对这个字符串进行MD5计算得到签名。
第20行通过requests.get()
方法发送HTTP请求,并将返回的响应解析为JSON格式。
第23行从翻译结果中提取出翻译后的文本。
最后,在第27行调用translate()
rrreee
Ce qui suit est un exemple de code qui utilise l'API de traduction Python Baidu pour implémenter la traduction danoise :
rrreee
your_appid
et your_secret_key
par l'appid et la secret_key que vous avez obtenus lors de l'enregistrement de l'application sur Baidu Developer Platform. 🎜🎜La ligne 14 génère une valeur de sel aléatoire en appelant la méthode random.randint()
, la plage de valeurs étant [32768, 65536). 🎜🎜La ligne 17 calcule la signature. L'algorithme de signature nécessite que appid
+ text
+ salt
+ secret_key
soient fusionnés en une chaîne dans l'ordre, puis ceci Effectuer le calcul MD5 sur la chaîne pour obtenir la signature. 🎜🎜La ligne 20 envoie une requête HTTP via la méthode requests.get()
et analyse la réponse renvoyée au format JSON. 🎜🎜La ligne 23 extrait le texte traduit des résultats de la traduction. 🎜🎜Enfin, appelez la fonction translate()
à la ligne 27 et transmettez le texte à traduire, la langue source et la langue cible comme paramètres de traduction. Affichez ensuite le texte original et la traduction aux lignes 29 et 30. 🎜🎜Résumé : 🎜Cet article explique comment utiliser l'API de traduction Python Baidu pour implémenter la traduction en danois. En utilisant l'API de traduction Baidu, nous pouvons facilement implémenter des fonctions de traduction entre plusieurs langues et faciliter la communication linguistique. Chacun peut effectuer les ajustements et extensions correspondants en fonction de ses propres besoins pour obtenir des fonctions plus intéressantes. 🎜Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Une formation efficace des modèles Pytorch sur les systèmes CentOS nécessite des étapes, et cet article fournira des guides détaillés. 1. Préparation de l'environnement: Installation de Python et de dépendance: le système CentOS préinstalle généralement Python, mais la version peut être plus ancienne. Il est recommandé d'utiliser YUM ou DNF pour installer Python 3 et Mettez PIP: sudoyuMupDatePython3 (ou sudodnfupdatepython3), pip3install-upradepip. CUDA et CUDNN (accélération GPU): Si vous utilisez Nvidiagpu, vous devez installer Cudatool

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Lors de la sélection d'une version Pytorch sous CentOS, les facteurs clés suivants doivent être pris en compte: 1. CUDA Version Compatibilité GPU Prise en charge: si vous avez NVIDIA GPU et que vous souhaitez utiliser l'accélération GPU, vous devez choisir Pytorch qui prend en charge la version CUDA correspondante. Vous pouvez afficher la version CUDA prise en charge en exécutant la commande nvidia-SMI. Version CPU: Si vous n'avez pas de GPU ou que vous ne souhaitez pas utiliser de GPU, vous pouvez choisir une version CPU de Pytorch. 2. Version Python Pytorch

Traitez efficacement les données Pytorch sur le système CentOS, les étapes suivantes sont requises: Installation de dépendance: Mettez d'abord à jour le système et installez Python3 et PIP: sudoyuMupdate-anduhuminstallpython3-ysudoyuminstallpython3-pip-y, téléchargez et installez Cudatoolkit et Cudnn à partir du site officiel de Nvidia selon votre version de Centos et GPU. Configuration de l'environnement virtuel (recommandé): utilisez conda pour créer et activer un nouvel environnement virtuel, par exemple: condacreate-n

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.
