Translation API mit Python verwenden

1. Übersicht

Die Translation API bietet eine einfache programmatische Schnittstelle zur dynamischen Übersetzung eines beliebigen Strings in eine unterstützte Sprache mithilfe modernster neuronaler maschineller Übersetzung. Sie kann auch verwendet werden, um eine Sprache zu erkennen, wenn die Ausgangssprache unbekannt ist.

In dieser Anleitung verwenden Sie die Translation API mit Python. Dazu gehören das Auflisten verfügbarer Sprachen, das Übersetzen von Text und das Erkennen der Sprache eines bestimmten Texts.

Lerninhalte

• Umgebung einrichten
• Verfügbare Sprachen auflisten
• Text übersetzen
• Sprachen erkennen

Voraussetzungen

• Ein Google Cloud-Projekt
• Ein Browser, z. B. Chrome oder Firefox
• Python-Vorkenntnisse

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2. Einrichtung und Anforderungen

Umgebung zum selbstbestimmten Lernen einrichten

1. Melden Sie sich in der Google Cloud Console an und erstellen Sie ein neues Projekt oder verwenden Sie ein vorhandenes. Wenn Sie noch kein Gmail- oder Google Workspace-Konto haben, müssen Sie eines erstellen.

• Der Projektname ist der Anzeigename für die Teilnehmer dieses Projekts. Es handelt sich um einen String, der nicht von Google APIs verwendet wird. Sie können sie jederzeit aktualisieren.
• Die Projekt-ID ist für alle Google Cloud-Projekte eindeutig und unveränderlich (kann nach dem Festlegen nicht mehr geändert werden). In der Cloud Console wird automatisch ein eindeutiger String generiert. Normalerweise ist es nicht wichtig, wie dieser String aussieht. In den meisten Codelabs müssen Sie auf Ihre Projekt-ID verweisen (in der Regel als PROJECT_ID angegeben). Wenn Ihnen die generierte ID nicht gefällt, können Sie eine andere zufällige ID generieren. Alternativ können Sie es mit einem eigenen Namen versuchen und sehen, ob er verfügbar ist. Sie kann nach diesem Schritt nicht mehr geändert werden und bleibt für die Dauer des Projekts bestehen.
• Zur Information: Es gibt einen dritten Wert, die Projektnummer, die von einigen APIs verwendet wird. Weitere Informationen zu diesen drei Werten

Achtung:Eine Projekt-ID ist global eindeutig und kann nach der Auswahl nicht mehr von anderen verwendet werden. Sie sind der einzige Nutzer dieser ID. Auch wenn ein Projekt gelöscht wird, kann die ID nicht wiederverwendet werden.

Hinweis:Wenn Sie ein Gmail-Konto verwenden, können Sie den Standardspeicherort auf Keine Organisation belassen. Wenn Sie ein Google Workspace-Konto verwenden, wählen Sie einen Standort aus, der für Ihre Organisation sinnvoll ist.

2. Als Nächstes müssen Sie die Abrechnung in der Cloud Console aktivieren, um Cloud-Ressourcen/-APIs zu verwenden. Die Durchführung dieses Codelabs kostet wenig oder gar nichts. Wenn Sie Ressourcen herunterfahren möchten, um Kosten zu vermeiden, die über diese Anleitung hinausgehen, können Sie die erstellten Ressourcen oder das Projekt löschen. Neue Google Cloud-Nutzer können am kostenlosen Testzeitraum mit einem Guthaben von 300$ teilnehmen.

Cloud Shell starten

Während Sie Google Cloud von Ihrem Laptop aus per Fernzugriff nutzen können, wird in diesem Codelab Cloud Shell verwendet, eine Befehlszeilenumgebung, die in der Cloud ausgeführt wird.

Cloud Shell aktivieren

1. Klicken Sie in der Cloud Console auf Cloud Shell aktivieren .

Wenn Sie die Cloud Shell zum ersten Mal starten, wird ein Fenster mit einer Beschreibung eingeblendet. Klicken Sie in diesem Fall einfach auf Weiter.

Das Herstellen der Verbindung mit der Cloud Shell sollte nur wenige Augenblicke dauern.

Auf dieser virtuellen Maschine sind alle erforderlichen Entwicklungstools installiert. Sie bietet ein Basisverzeichnis mit 5 GB nichtflüchtigem Speicher und läuft in Google Cloud, was die Netzwerkleistung und Authentifizierung erheblich verbessert. Die meisten, wenn nicht sogar alle Aufgaben in diesem Codelab können mit einem Browser erledigt werden.

Sobald die Verbindung mit der Cloud Shell hergestellt ist, sehen Sie, dass Sie authentifiziert sind und für das Projekt Ihre Projekt-ID eingestellt ist.

2. Führen Sie in der Cloud Shell den folgenden Befehl aus, um zu prüfen, ob Sie authentifiziert sind:

gcloud auth list

Befehlsausgabe

 Credentialed Accounts
ACTIVE  ACCOUNT
*       <my_account>@<my_domain.com>

To set the active account, run:
    $ gcloud config set account `ACCOUNT`

Hinweis:Das gcloud-Befehlszeilentool ist ein leistungsstarkes und vereinheitlichtes Befehlszeilentool in Google Cloud. Das Tool ist in der Cloud Shell vorinstalliert. Sie werden feststellen, dass die Tab-Vervollständigung unterstützt wird. Möglicherweise werden Sie aufgefordert, sich zu authentifizieren, wenn Sie einen Befehl zum ersten Mal ausführen. Weitere Informationen finden Sie in der Übersicht über das gcloud-Befehlszeilentool.

3. Führen Sie den folgenden Befehl in Cloud Shell aus, um zu bestätigen, dass der gcloud-Befehl Ihr Projekt kennt:

gcloud config list project

Befehlsausgabe

[core]
project = <PROJECT_ID>

Ist dies nicht der Fall, können Sie die Einstellung mit diesem Befehl vornehmen:

gcloud config set project <PROJECT_ID>

Befehlsausgabe

Updated property [core/project].

Hinweis:Wenn Sie diese Anleitung außerhalb von Cloud Shell ausführen, folgen Sie der Anleitung unter Standardanmeldedaten für Anwendungen einrichten.

3. Umgebung einrichten

Bevor Sie die Translation API verwenden können, müssen Sie die API in Cloud Shell mit dem folgenden Befehl aktivieren:

gcloud services enable translate.googleapis.com

Auf dem Bildschirm sollte Folgendes zu sehen sein:

Operation "operations/..." finished successfully.

Jetzt können Sie die Translation API verwenden.

Legen Sie die folgende Umgebungsvariable fest (zur Verwendung in Ihrer Anwendung):

export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value core/project)

echo "PROJECT_ID: $PROJECT_ID"

Hinweis: Diese Umgebungsvariable gilt nur für Ihre aktuelle Shell-Sitzung. Wenn Sie eine neue Sitzung öffnen, müssen Sie diese Variable also noch einmal festlegen.

Wechseln Sie zu Ihrem Basisverzeichnis:

cd ~

Erstellen Sie eine virtuelle Python-Umgebung, um die Abhängigkeiten zu isolieren:

virtualenv venv-translate

Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung:

source venv-translate/bin/activate

Hinweis: Wenn Sie die virtuelle Umgebung nicht mehr verwenden und zu Ihrer System-Python-Version zurückkehren möchten, können Sie den Befehl deactivate verwenden.

Installieren Sie IPython und die Translation API-Clientbibliothek:

pip install ipython google-cloud-translate

Auf dem Bildschirm sollte Folgendes zu sehen sein:

...
Installing collected packages: ..., ipython, google-cloud-translate
Successfully installed ... google-cloud-translate-3.16.0 ...

Jetzt können Sie die Clientbibliothek für die Translation API verwenden.

Hinweis: Wenn Sie eine eigene Python-Entwicklungsumgebung außerhalb von Cloud Shell einrichten, können Sie sich an diesen Leitlinien orientieren.

In den nächsten Schritten verwenden Sie einen interaktiven Python-Interpreter namens IPython, den Sie im vorherigen Schritt installiert haben. Starten Sie eine Sitzung, indem Sie ipython in Cloud Shell ausführen:

ipython

Auf dem Bildschirm sollte Folgendes zu sehen sein:

Python 3.10.12 (main, Jul 29 2024, 16:56:48) [GCC 11.4.0]
Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information
IPython 8.27.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.

In [1]:

Hinweis: Bei Bedarf können Sie Ihre IPython-Sitzung mit dem Befehl exit beenden.

Kopieren Sie den folgenden Code in Ihre IPython-Sitzung:

from os import environ

from google.cloud import translate


PROJECT_ID = environ.get("PROJECT_ID", "")
assert PROJECT_ID
PARENT = f"projects/{PROJECT_ID}"

Hinweise:

• Dabei wird die zuvor definierte Umgebungsvariable PROJECT_ID verwendet.
• Die Variable PARENT wird in den nächsten Schritten für Anfragen verwendet. Es bezieht sich auf das Projekt des Anrufers.

Sie können jetzt Ihre erste Anfrage stellen und die unterstützten Sprachen auflisten…

4. Verfügbare Sprachen auflisten

In diesem Abschnitt listen Sie alle in der Translation API verfügbaren Sprachen auf.

Wenn Sie die verfügbaren Sprachen auflisten möchten, kopieren Sie den folgenden Code in Ihre IPython-Sitzung:

def print_supported_languages(display_language_code: str):
    client = translate.TranslationServiceClient()

    response = client.get_supported_languages(
        parent=PARENT,
        display_language_code=display_language_code,
    )

    languages = response.languages
    print(f" Languages: {len(languages)} ".center(60, "-"))
    for language in languages:
        language_code = language.language_code
        display_name = language.display_name
        print(f"{language_code:10}{display_name}")
    

Funktion aufrufen:

print_supported_languages("en")

Die Ausgabe sollte etwa so aussehen:

---------------------- Languages: 137 ----------------------
af        Afrikaans
sq        Albanian
am        Amharic
ar        Arabic
hy        Armenian
...
cy        Welsh
xh        Xhosa
yi        Yiddish
yo        Yoruba
zu        Zulu

Wenn Sie einen PermissionDenied-Fehler erhalten, geben Sie exit ein, um IPython zu beenden, und kehren Sie zum Schritt Einrichtung und Anforderungen zurück.

Das sind die Vorteile der französischen Sprache der Benutzeroberfläche:

print_supported_languages("fr")

Sie sollten dieselbe Liste erhalten, sortiert nach den französischen Namen, ähnlich wie unten:

---------------------- Languages: 137 ----------------------
af        Afrikaans
sq        Albanais
de        Allemand
am        Amharique
en        Anglais
...
vi        Vietnamien
xh        Xhosa
yi        Yiddish
yo        Yoruba
zu        Zoulou

Sie können es mit einem anderen Sprachcode versuchen.

Zusammenfassung

In diesem Schritt konnten Sie alle verfügbaren Sprachen in der Translation API auflisten. Eine vollständige Liste der unterstützten Sprachen finden Sie auf der Seite Sprachunterstützung.

5. Text übersetzen

Mit der Translation API können Sie Text von einer Sprache in eine andere übersetzen. Text wird mit dem NMÜ-Modell (neuronale maschinelle Übersetzung) übersetzt. Wenn das NMÜ-Modell für das angeforderte Sprachenpaar nicht unterstützt wird, kommt das PBMT-Modell (Phrase-Based Machine Translation) zum Einsatz. Weitere Informationen zu Google Übersetzer und den Übersetzungsmodellen finden Sie im Beitrag zur NMÜ.

Kopieren Sie den folgenden Code in Ihre IPython-Sitzung, um Text zu übersetzen:

def translate_text(text: str, target_language_code: str) -> translate.Translation:
    client = translate.TranslationServiceClient()

    response = client.translate_text(
        parent=PARENT,
        contents=[text],
        target_language_code=target_language_code,
    )

    return response.translations[0]
    

Rufen Sie die Funktion auf, um denselben Text in verschiedene Sprachen zu übersetzen:

text = "Hello World!"
target_languages = ["tr", "de", "es", "it", "el", "zh", "ja", "ko"]

print(f" {text} ".center(50, "-"))
for target_language in target_languages:
    translation = translate_text(text, target_language)
    source_language = translation.detected_language_code
    translated_text = translation.translated_text
    print(f"{source_language} → {target_language} : {translated_text}")
    

Sie sollten Folgendes erhalten:

------------------ Hello World! ------------------
en → tr : Selam Dünya!
en → de : Hallo Welt!
en → es : ¡Hola Mundo!
en → it : Ciao mondo!
en → el : Γεια σου Κόσμο!
en → zh : 你好世界！
en → ja : 「こんにちは世界」
en → ko : 안녕하세요!

Zusammenfassung

In diesem Schritt haben Sie die Translation API verwendet, um Text in mehrere Sprachen zu übersetzen. Weitere Informationen zum Übersetzen von Text

6. Sprachen erkennen

Sie können die Translation API auch verwenden, um die Sprache eines Textstrings zu erkennen.

Kopieren Sie den folgenden Code in Ihre IPython-Sitzung:

def detect_language(text: str) -> translate.DetectedLanguage:
    client = translate.TranslationServiceClient()

    response = client.detect_language(parent=PARENT, content=text)

    return response.languages[0]
    

Rufen Sie die Funktion auf, um die Sprache verschiedener Sätze zu erkennen:

sentences = [
    "Selam Dünya!",
    "Hallo Welt!",
    "¡Hola Mundo!",
    "Ciao mondo!",
    "Γεια σου Κόσμο!",
    "你好世界！",
    "「こんにちは世界」",
    "안녕하세요!",
]
for sentence in sentences:
    language = detect_language(sentence)
    confidence = language.confidence
    language_code = language.language_code
    print(
        f"Confidence: {confidence:4.0%}",
        f"Language: {language_code:5}",
        sentence,
        sep=" | ",
    )
    

Sie sollten Folgendes erhalten:

Confidence: 100% | Language: tr    | Selam Dünya!
Confidence:  81% | Language: de    | Hallo Welt!
Confidence: 100% | Language: es    | ¡Hola Mundo!
Confidence: 100% | Language: it    | Ciao mondo!
Confidence: 100% | Language: el    | Γεια σου Κόσμο!
Confidence: 100% | Language: zh-CN | 你好世界！
Confidence: 100% | Language: ja    | 「こんにちは世界」
Confidence: 100% | Language: ko    | 안녕하세요!

Zusammenfassung

In diesem Schritt haben Sie die Sprache eines Textabschnitts mithilfe der Translation API erkannt. Weitere Informationen zum Erkennen von Sprachen

7. Glückwunsch!

Sie haben gelernt, wie Sie die Translation API mit Python verwenden.

Aufräumen

So bereinigen Sie Ihre Entwicklungsumgebung über Cloud Shell:

• Wenn Sie sich noch in Ihrer IPython-Sitzung befinden, kehren Sie zur Shell zurück: exit
• Beenden Sie die Verwendung der virtuellen Python-Umgebung: deactivate
• Löschen Sie den Ordner für die virtuelle Umgebung: cd ~ ; rm -rf ./venv-translate

So löschen Sie Ihr Google Cloud-Projekt über Cloud Shell:

• Rufen Sie Ihre aktuelle Projekt-ID ab: PROJECT_ID=$(gcloud config get-value core/project)
• Prüfen Sie, ob dies das Projekt ist, das Sie löschen möchten: echo $PROJECT_ID
• Projekt löschen: gcloud projects delete $PROJECT_ID

Weitere Informationen

• Cloud Translation-Dokumentation: https://cloud.google.com/translate/docs
• Python in Google Cloud: https://cloud.google.com/python
• Cloud-Clientbibliotheken für Python: https://github.com/googleapis/google-cloud-python

Lizenz

Dieser Text ist mit einer Creative Commons Attribution 2.0 Generic License lizenziert.