<em>Mac</em>Book项目 2009年学校开始实施<em>Mac</em>Book项目,所有师生配备一本<em>Mac</em>Book,并同步更新了校园无线网络。学校每周进行电脑技术更新,每月发送技术支持资料,极大改变了教学及学习方式。因此2011
2021-06-01 09:32:01
女朋友的論文需要爬取YouTube視訊熱評,但爬下來的都是外文。
def TranslateTable(sInputFilename, sOutputFilename): # 讀取表格A並選擇需要翻譯的列 df_a = pd.read_excel(sInputFilename) # 獲取df物件 df_a = df_a.iloc[:, [1, 2]] # iloc和loc很像,i=index, # 翻譯英文列 df_a['translation'] = df_a.iloc[:, 0].apply(Translate) # 建立表格B並儲存 df_b = pd.DataFrame({ '原文': df_a.iloc[:, 0], '譯文': df_a.iloc[:, 2] }) df_b.to_excel(sOutputFilename, index=False)
def Translate(sText, from_lang='en', to_lang='zh'): appid = 'xxxxxx' secret_key = 'xxxxxx' url = 'https://fanyi-api.baidu.com/api/trans/vip/translate' salt = random.randint(32768, 65536) sign = hashlib.md5((appid + sText + str(salt) + secret_key).encode()).hexdigest() params = { 'q': sText, 'from': from_lang, 'to': to_lang, 'appid': appid, 'salt': salt, 'sign': sign } response = requests.get(url, params=params) result = json.loads(response.content.decode()) if result.get('error_code') is not None: return None return result['trans_result'][0]['dst']
使用concurrent.futures庫中的 ThreadPoolExecutor類來實現多執行緒處理。
ThreadPoolExecutor會自動管理執行緒池的大小,並在有空閒執行緒時分配新任務。這種方式可以利用多個CPU核心來並行處理多個表格,提高處理速度。
def TranslateTables(sInputFolder, sOutputFolder): sInputFilenames = [os.path.join(sInputFolder, f) for f in os.listdir(sInputFolder) if f.endswith('.xlsx')] with ThreadPoolExecutor() as executor: lstFutures = [] for sInputFilename in sInputFilenames: sFilename = os.path.splitext(os.path.basename(sInputFilename))[0] sOutputFilename = os.path.join(sOutputFolder, sFilename + '_翻譯結果.xlsx') lstFutures.append(executor.submit(TranslateTable, sInputFilename, sOutputFilename)) for future in tqdm(as_completed(lstFutures), total=len(lstFutures)): pass
使用 concurrent.futures.as_completed 函數顯示進度條。
# -*- coding: utf-8 -*- # time: 2022/2/17 03:06 # file: test.py # author: Shi Yasong """ 主要功能功能: 1、讀取一個表格檔案,獲取需要翻譯的文字。 2、使用百度翻譯 API 進行翻譯,獲取翻譯結果。 3、將翻譯結果儲存到原表格中,然後提取需要的列組成一個新的 DataFrame。 4、處理多個表格檔案,將它們的翻譯結果合併到一個 DataFrame 中,然後分別儲存。 5、使用執行緒池加速翻譯過程,可以同時翻譯多個表格 6、使用 concurrent.futures.as_completed 函數顯示進度條。 """ from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed from tqdm import tqdm # 進度條庫,需要先安裝 import pandas as pd import requests import json import os import hashlib import random def Translate(sText, from_lang='en', to_lang='zh'): appid = 'xxxx' secret_key = 'xxxxx' url = 'https://fanyi-api.baidu.com/api/trans/vip/translate' salt = random.randint(32768, 65536) sign = hashlib.md5((appid + sText + str(salt) + secret_key).encode()).hexdigest() params = { 'q': sText, 'from': from_lang, 'to': to_lang, 'appid': appid, 'salt': salt, 'sign': sign } response = requests.get(url, params=params) result = json.loads(response.content.decode()) if result.get('error_code') is not None: return None return result['trans_result'][0]['dst'] def TranslateTable(sInputFilename, sOutputFilename): # 讀取表格A並選擇需要翻譯的列 df_a = pd.read_excel(sInputFilename) # 獲取df物件 df_a = df_a.iloc[:, [1, 2]] # iloc和loc很像,i=index, # 翻譯英文列 df_a['translation'] = df_a.iloc[:, 0].apply(Translate) # 建立表格B並儲存 df_b = pd.DataFrame({ '原文': df_a.iloc[:, 0], '譯文': df_a.iloc[:, 2] }) df_b.to_excel(sOutputFilename, index=False) def TranslateTables(sInputFolder, sOutputFolder): sInputFilenames = [os.path.join(sInputFolder, f) for f in os.listdir(sInputFolder) if f.endswith('.xlsx')] with ThreadPoolExecutor() as executor: lstFutures = [] for sInputFilename in sInputFilenames: sFilename = os.path.splitext(os.path.basename(sInputFilename))[0] sOutputFilename = os.path.join(sOutputFolder, sFilename + '_翻譯結果.xlsx') lstFutures.append(executor.submit(TranslateTable, sInputFilename, sOutputFilename)) for future in tqdm(as_completed(lstFutures), total=len(lstFutures)): pass # 呼叫函數翻譯多個表格 sInputFolder = r'C:UserslenovoDesktopenglish' # 修改為實際的表格資料夾路徑 sOutputFolder = r'C:UserslenovoDesktopzh' # 修改為實際的表格資料夾路徑 TranslateTables(sInputFolder, sOutputFolder)
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