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二、文本翻譯 API 有哪些特性？

多語言支持：支持上百種語言的自動識別與互譯，涵蓋全球主要語系及眾多方言、地區性語言。
高準確性：利用先進的神經網絡和深度學習技術，特別是基于Transformer架構的神經機器翻譯模型，實現對原文語義的精準理解和目標語言的流暢生成。
上下文理解：神經網絡模型能夠捕捉并理解文本的上下文信息，確保翻譯結果不僅準確傳達單個詞匯的意義，還能反映出整個句子乃至段落的邏輯關系和語境微妙之處。
實時翻譯：支持實時翻譯，滿足即時通訊、旅游預訂、電子商務等需要快速響應的應用場景

三、文本翻譯 API 適用于什么應用場景？

電子商務平臺
電商平臺利用翻譯API自動將商品標題、描述、規格、用戶評價等內容實時翻譯成多種語言，如英語、法語、日語、阿拉伯語等，使全球消費者能夠無障礙瀏覽和購買，提升國際市場的銷售額。
旅游預訂網站
旅行服務網站集成翻譯API，將酒店介紹、景點詳情、用戶評論等信息即時翻譯成游客的母語，增強用戶體驗，促進跨國旅游業務的增長。
科研文獻檢索
科研人員借助翻譯API快速瀏覽和理解非母語的學術論文摘要或全文，跨越語言屏障，追蹤國際前沿研究成果，促進跨學科、跨國界的學術交流。
呼叫中心

跨國企業的客服系統集成翻譯API，客服代表能夠實時翻譯客戶的詢問，提供母語服務，提升客戶滿意度和問題解決效率。

四、如何找到免費翻譯API

冪簡集成是國內領先的API集成管理平臺，專注于為開發者提供全面、高效、易用的API集成解決方案。冪簡API平臺提供了多種維度發現API的功能：通過關鍵詞搜索免費翻譯API、從 API Hub 分類瀏覽API、從開放平臺分類瀏覽企業間接尋找API等。

五、如何一步一步實現excel批量翻譯

導入所需的模塊：

openpyxl：用于處理 Excel 文件。
urllib.parse：用于 URL 編碼。
requests：用于發送 HTTP 請求。
json：用于處理 JSON 數據。
concurrent.futures：用于實現多線程。

定義常量：

BATCH_SIZE = 100：指定每次處理的批量大小為 100 條數據。
THREAD_COUNT = 10：指定線程池中的線程數量為 10 個。

定義 translate_text 函數：

對輸入的文本進行 URL 編碼。
構建翻譯 API 的請求 URL 并發送 GET 請求。
根據響應狀態碼判斷是否成功獲取數據，若成功則解析 JSON 并返回翻譯結果，否則返回 None。

定義 process_batch 函數：

接收工作表對象 sheet 以及批處理的起始行 start 和結束行 end 。
遍歷指定范圍內的行。
獲取每行的第一個單元格的值，若有值則調用 translate_text 函數進行翻譯。
若獲取到翻譯結果，將其寫入當前行的第二列單元格，并打印相關日志。

定義 main 函數：

指定要處理的 Excel 文件路徑。
使用 openpyxl 加載工作簿并獲取活動工作表。
獲取工作表中的最大行數，計算批次數。
創建線程池，并初始化一個用于存儲線程執行結果的 futures 列表。
循環創建多個批處理任務，將每個批處理任務提交到線程池，并將任務的 Future 對象添加到 futures 列表中。
等待所有任務完成，獲取任務結果，若有異常則打印異常信息。
保存修改后的 Excel 文件，并關閉工作簿。

在 if __name__ == "__main__" 條件下執行 main 函數，啟動整個程序的運行。
代碼示例如下：

import openpyxl

import urllib.parse

import requests

import json

import concurrent.futures



BATCH_SIZE = 100  # 每次處理的批量大小

THREAD_COUNT = 10  # 線程池中的線程數量



def translate_text(text):

    encoded_text = urllib.parse.quote(text.replace(" ", " ").strip())

    api_url = f"https://api.pearktrue.cn/api/translate/?text={encoded_text}&type=AUTO"

    response = requests.get(api_url)

    if response.status_code == 200:

        root_node = json.loads(response.text)

        return root_node['data']['translate']

    else:

        return None



def process_batch(sheet, start, end):

    for row_index in range(start, end):

        row = sheet[row_index]

        desc_cell = row[0]

        if desc_cell.value:

            translated_text = translate_text(desc_cell.value)

            if translated_text:

                sheet.cell(row=row_index, column=2, value=translated_text)

                print(f"讀取到第 {row_index} 條記錄")

                print(f"寫入到第 {row_index} 條記錄")



def main():

    excel_file_path = "/Users/larryzheng/Desktop/blog.xlsx"

    workbook = openpyxl.load_workbook(excel_file_path)

    sheet = workbook.active



    row_count = sheet.max_row

    batch_count = (row_count + BATCH_SIZE - 1) // BATCH_SIZE



    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=THREAD_COUNT) as executor:

        futures = []

        for batch in range(batch_count):

            start = batch * BATCH_SIZE

            end = min(start + BATCH_SIZE, row_count)

            futures.append(executor.submit(process_batch, sheet, start, end))



        # 等待所有任務完成

        for future in concurrent.futures.as_completed(futures):

            try:

                future.result()

            except Exception as e:

                print(e)



    workbook.save(excel_file_path)

    workbook.close()



if __name__ == "__main__":

    main()