Python Baidu Translation API はロシア語翻訳を実装します
Python Baidu Translation API はロシア語翻訳を実装します
概要:
グローバリゼーションの発展に伴い、言語翻訳の重要性がますます高まっています。開発プロセス中、多くの場合、ある言語を別の言語に翻訳する必要があります。 Baidu Translation API は、複数の言語で翻訳機能を実装するために使用できる強力なツールです。この記事では、Python を使用して中国語をロシア語に翻訳する機能を実現するコードを記述する方法を紹介します。
手順:
- Baidu 開発者アカウントを登録する
始める前に、Baidu 開発者アカウントを登録し、翻訳 API アプリケーションを作成する必要があります。登録アドレスは次のとおりです: https://login.baidu.com/reg.html - API キーの取得
アカウントを登録した後、開発者コンソールでアプリケーションを作成して API キーを取得します。 API キーは、Baidu Translation API にアクセスするための認証情報です。 -
Python 用の Baidu 翻訳ライブラリをインストールします
コマンド ラインまたはターミナル ウィンドウを開き、次のコマンドを入力して Baidu 翻訳ライブラリをインストールします:pip install baidu-aip
ログイン後にコピー - # #必要なライブラリをインポートします
必要なライブラリを Python コードにインポートします:
from aip import AipNlp # 导入百度翻译库
ログイン後にコピー - Baidu Translation API を初期化します
API キーを使用して Baidu Translation API を初期化します:
APP_ID = '您的APP_ID' API_KEY = '您的API_KEY' SECRET_KEY = '您的SECRET_KEY' client = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
ログイン後にコピー - 翻訳関数を作成する
Python コードで中国語をロシア語に翻訳する関数を作成します:
def translate(text): result = client.translate(text, 'zh', 'ru') # 将中文翻译成俄语 translated_text = result['trans_result'][0]['dst'] # 提取翻译结果 return translated_text
ログイン後にコピー - 翻訳関数を呼び出して結果を出力します
Python コードで翻訳関数を呼び出し、翻訳結果を出力します:
text = '百度翻译API实现俄语翻译' translated_text = translate(text) print(translated_text)
ログイン後にコピー
from aip import AipNlp def translate(text): result = client.translate(text, 'zh', 'ru') translated_text = result['trans_result'][0]['dst'] return translated_text APP_ID = '您的APP_ID' API_KEY = '您的API_KEY' SECRET_KEY = '您的SECRET_KEY' client = AipNlp(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) text = '百度翻译API实现俄语翻译' translated_text = translate(text) print(translated_text)
Python を使用してコードを作成する, Baidu Translation APIと組み合わせることで、中国語からロシア語への翻訳機能を簡単に実現できます。 Baidu 開発者アカウントを登録し、API キーを取得し、Baidu 翻訳ライブラリをインストールすることで、Baidu 翻訳 API を初期化し、翻訳関数を作成できます。最後に、翻訳関数を呼び出して結果を出力することで、中国語からロシア語への翻訳関数を実装できます。手順はシンプルでわかりやすいので、お役に立てれば幸いです。
以上がPython Baidu Translation API はロシア語翻訳を実装しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pytorch GPUアクセラレーションを有効にすることで、CentOSシステムでは、PytorchのCUDA、CUDNN、およびGPUバージョンのインストールが必要です。次の手順では、プロセスをガイドします。CUDAおよびCUDNNのインストールでは、CUDAバージョンの互換性が決定されます。NVIDIA-SMIコマンドを使用して、NVIDIAグラフィックスカードでサポートされているCUDAバージョンを表示します。たとえば、MX450グラフィックカードはCUDA11.1以上をサポートする場合があります。 cudatoolkitのダウンロードとインストール:nvidiacudatoolkitの公式Webサイトにアクセスし、グラフィックカードでサポートされている最高のCUDAバージョンに従って、対応するバージョンをダウンロードしてインストールします。 cudnnライブラリをインストールする:

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

MINIOオブジェクトストレージ:CENTOSシステムの下での高性能展開Minioは、Amazons3と互換性のあるGO言語に基づいて開発された高性能の分散オブジェクトストレージシステムです。 Java、Python、JavaScript、Goなど、さまざまなクライアント言語をサポートしています。この記事では、CentosシステムへのMinioのインストールと互換性を簡単に紹介します。 Centosバージョンの互換性Minioは、Centos7.9を含むがこれらに限定されない複数のCentosバージョンで検証されています。

Pytorchの分散トレーニングでは、Centosシステムでトレーニングには次の手順が必要です。Pytorchのインストール:PythonとPipがCentosシステムにインストールされていることです。 CUDAバージョンに応じて、Pytorchの公式Webサイトから適切なインストールコマンドを入手してください。 CPUのみのトレーニングには、次のコマンドを使用できます。PipinstalltorchtorchtorchvisionTorchaudioGPUサポートが必要な場合は、CUDAとCUDNNの対応するバージョンがインストールされ、インストールに対応するPytorchバージョンを使用してください。分散環境構成:分散トレーニングには、通常、複数のマシンまたは単一マシンの複数GPUが必要です。場所

PytorchをCentosシステムにインストールする場合、適切なバージョンを慎重に選択し、次の重要な要因を検討する必要があります。1。システム環境互換性:オペレーティングシステム:Centos7以上を使用することをお勧めします。 Cuda and Cudnn:PytorchバージョンとCudaバージョンは密接に関連しています。たとえば、pytorch1.9.0にはcuda11.1が必要ですが、pytorch2.0.1にはcuda11.3が必要です。 CUDNNバージョンは、CUDAバージョンとも一致する必要があります。 Pytorchバージョンを選択する前に、互換性のあるCUDAおよびCUDNNバージョンがインストールされていることを確認してください。 Pythonバージョン:Pytorch公式支店

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
