


Menggunakan API terjemahan Baidu python untuk melaksanakan terjemahan Korea
Gunakan API Terjemahan Python Baidu untuk melaksanakan terjemahan Korea
Pengenalan
Dalam masyarakat moden, dengan perkembangan globalisasi, terjemahan bahasa menjadi semakin penting. Untuk memenuhi keperluan mendesak orang ramai untuk komunikasi antara bahasa yang berbeza, pelbagai alat terjemahan bahasa telah muncul. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa pengaturcaraan Python yang digabungkan dengan API Terjemahan Baidu untuk melaksanakan terjemahan Korea.
API Terjemahan Baidu
API Terjemahan Baidu ialah antara muka API yang menyediakan perkhidmatan terjemahan dalam talian, yang boleh merealisasikan fungsi terjemahan automatik dalam pelbagai bahasa. Dengan mendaftarkan akaun pembangun Baidu dan mendapatkan kunci API terjemahan, kami boleh menggunakan kod Python untuk memanggil API ini.
Berikut ialah contoh kod yang menunjukkan cara menggunakan Python untuk memanggil Baidu Translate API untuk terjemahan Korea:
import requests import hashlib import json def baidu_translate(content, from_lang, to_lang): appid = 'your_appid' # 替换为你在百度开发者平台申请的APP ID secretKey = 'your_secretKey' # 替换为你在百度开发者平台申请的密钥 httpClient = None myurl = '/api/trans/vip/translate' q = content salt = random.randint(32768, 65536) sign = appid + q + str(salt) + secretKey m1 = hashlib.md5() m1.update(sign.encode("utf-8")) sign = m1.hexdigest() myurl = myurl + '?appid=' + appid + '&q=' + urllib.parse.quote( q) + '&from=' + from_lang + '&to=' + to_lang + '&salt=' + str( salt) + '&sign=' + sign try: httpClient = http.client.HTTPConnection('api.fanyi.baidu.com') httpClient.request('GET', myurl) response = httpClient.getresponse() result = response.read() data = json.loads(result) return data['trans_result'][0]['dst'] except Exception as e: print(e) finally: if httpClient: httpClient.close() # 使用示例 content = '你好' from_lang = 'zh' to_lang = 'ko' result = baidu_translate(content, from_lang, to_lang) print('翻译结果:' + result)
Kod ini mula-mula mengimport perpustakaan yang diperlukan dan kemudian mentakrifkan fail yang dipanggil baidu_translate
Fungsi menerima tiga parameter: teks yang akan diterjemahkan kandungan
, bahasa sumber from_lang
dan bahasa sasaran to_lang
. Di dalam fungsi, kami mula-mula menentukan ID dan kunci Apl, kemudian membentuk URL permintaan API, menggabungkan kandungan yang hendak diterjemahkan dan parameter bahasa serta parameter lain yang diperlukan. Seterusnya, kami menggunakan perpustakaan permintaan Python untuk menghantar permintaan HTTP dan mendapatkan data respons. Akhir sekali, kami mengekstrak hasil terjemahan daripada data respons dan mengembalikannya. baidu_translate
的函数,该函数接受三个参数:待翻译文本content
、源语言from_lang
和目标语言to_lang
。在函数内部,我们首先指定了App ID和密钥,然后形成一个API请求的URL,将待翻译内容和语言参数以及其他必要的参数拼接在一起。接下来,我们使用Python的requests库发送HTTP请求并获取响应数据。最后,我们从响应数据中提取翻译结果,并将其返回。
在示例中,我们将content
设置为“你好”,from_lang
设置为“zh”(表示中文),to_lang
设置为“ko”(表示韩语)。最后,我们通过调用baidu_translate
from_lang
kepada "zh" (menunjukkan bahasa Cina) dan to_lang
untuk ditetapkan ialah "ko" (bermaksud bahasa Korea). Akhir sekali, kami menterjemah dengan memanggil fungsi baidu_translate
dan mencetak hasil terjemahan. KesimpulanArtikel ini memperkenalkan cara menggunakan bahasa pengaturcaraan Python yang digabungkan dengan API Terjemahan Baidu untuk melaksanakan terjemahan Korea. Dengan mendaftarkan akaun pembangun Baidu, mendapatkan kunci API terjemahan, dan menggabungkannya dengan perpustakaan permintaan Python, kami boleh melaksanakan fungsi terjemahan dalam pelbagai bahasa dengan mudah. Ini menyediakan alat yang mudah dan mudah untuk komunikasi dan pertukaran bahasa merentas bahasa, menyumbang kepada pembangunan masyarakat global. Saya harap artikel ini akan membantu anda memahami cara menggunakan API Terjemahan Python dan Baidu untuk melaksanakan terjemahan Korea. Dalam aplikasi praktikal, kita boleh terus membangun dan menambah baik mengikut keperluan kita sendiri untuk memenuhi lebih banyak keperluan. Mengukuhkan komunikasi dan pemahaman antara bahasa yang berbeza akan membantu menggalakkan pembangunan kepelbagaian budaya dan mencapai persefahaman dan kerjasama bersama di kalangan orang di seluruh dunia. 🎜Atas ialah kandungan terperinci Menggunakan API terjemahan Baidu python untuk melaksanakan terjemahan Korea. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Penyimpanan Objek Minio: Penyebaran berprestasi tinggi di bawah CentOS System Minio adalah prestasi tinggi, sistem penyimpanan objek yang diedarkan yang dibangunkan berdasarkan bahasa Go, serasi dengan Amazons3. Ia menyokong pelbagai bahasa pelanggan, termasuk Java, Python, JavaScript, dan GO. Artikel ini akan memperkenalkan pemasangan dan keserasian minio pada sistem CentOS. Keserasian versi CentOS Minio telah disahkan pada pelbagai versi CentOS, termasuk tetapi tidak terhad kepada: CentOS7.9: Menyediakan panduan pemasangan lengkap yang meliputi konfigurasi kluster, penyediaan persekitaran, tetapan fail konfigurasi, pembahagian cakera, dan mini

Latihan yang diedarkan Pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah berikut: Pemasangan Pytorch: Premisnya ialah Python dan PIP dipasang dalam sistem CentOS. Bergantung pada versi CUDA anda, dapatkan arahan pemasangan yang sesuai dari laman web rasmi Pytorch. Untuk latihan CPU sahaja, anda boleh menggunakan arahan berikut: PipinstallToRchTorchVisionTorchaudio Jika anda memerlukan sokongan GPU, pastikan versi CUDA dan CUDNN yang sama dipasang dan gunakan versi pytorch yang sepadan untuk pemasangan. Konfigurasi Alam Sekitar Teragih: Latihan yang diedarkan biasanya memerlukan pelbagai mesin atau mesin berbilang mesin tunggal. Tempat

Apabila memasang pytorch pada sistem CentOS, anda perlu dengan teliti memilih versi yang sesuai dan pertimbangkan faktor utama berikut: 1. Keserasian Persekitaran Sistem: Sistem Operasi: Adalah disyorkan untuk menggunakan CentOS7 atau lebih tinggi. CUDA dan CUDNN: Versi Pytorch dan versi CUDA berkait rapat. Sebagai contoh, Pytorch1.9.0 memerlukan CUDA11.1, manakala Pytorch2.0.1 memerlukan CUDA11.3. Versi CUDNN juga mesti sepadan dengan versi CUDA. Sebelum memilih versi PyTorch, pastikan anda mengesahkan bahawa versi CUDA dan CUDNN yang serasi telah dipasang. Versi Python: Cawangan Rasmi Pytorch

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
