将 Translation API 与 Python 搭配使用

1. 概览

Translation API 提供了一个简单的程序化接口，可使用最新的神经机器翻译技术将任意字符串动态翻译成任何受支持的语言。如果源语言未知，还可以用来检测语言。

在本教程中，您将搭配使用 Translation API 和 Python。涵盖的概念包括如何列出可用语言、翻译文本和检测给定文本的语言。

学习内容

• 如何设置环境
• 如何列出可用语言
• 如何翻译文字
• 如何检测语言

所需条件

• Google Cloud 项目
• 一个浏览器，例如 Chrome 或 Firefox
• 熟悉 Python

调查问卷

您将如何使用本教程？

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您如何评价使用 Python 的体验？

新手水平 中等水平 熟练水平

您如何评价自己在 Google Cloud 服务方面的经验水平？

<ph type="x-smartling-placeholder"></ph> 新手 中级 熟练

2. 设置和要求

自定进度的环境设置

1. 登录 Google Cloud 控制台，然后创建一个新项目或重复使用现有项目。如果您还没有 Gmail 或 Google Workspace 账号，则必须创建一个。

• 项目名称是此项目参与者的显示名称。它是 Google API 尚未使用的字符串。您可以随时对其进行更新。
• 项目 ID 在所有 Google Cloud 项目中是唯一的，并且是不可变的（一经设置便无法更改）。Cloud 控制台会自动生成一个唯一字符串；通常情况下，您无需关注该字符串。在大多数 Codelab 中，您都需要引用项目 ID（通常用 PROJECT_ID 标识）。如果您不喜欢生成的 ID，可以再随机生成一个 ID。或者，您也可以尝试自己的项目 ID，看看是否可用。完成此步骤后便无法更改该 ID，并且此 ID 在项目期间会一直保留。
• 此外，还有第三个值，即部分 API 使用的项目编号，供您参考。如需详细了解所有这三个值，请参阅文档。

注意：项目 ID 具有全局唯一性，您选择它后，其他任何人都不能再使用。您是此 ID 的唯一用户。即使项目被删除，相应 ID 也无法再次使用

注意：如果您使用的是 Gmail 账号，可以将默认位置设置为无组织。如果您使用的是 Google Workspace 账号，请选择对贵组织来说合理的位置。

2. 接下来，您需要在 Cloud 控制台中启用结算功能，以便使用 Cloud 资源/API。运行此 Codelab 应该不会产生太多的费用（如果有的话）。若要关闭资源以避免产生超出本教程范围的结算费用，您可以删除自己创建的资源或删除项目。Google Cloud 新用户符合参与 300 美元免费试用计划的条件。

启动 Cloud Shell

虽然 Google Cloud 可以通过笔记本电脑远程操作，但在此 Codelab 中，您将使用 Cloud Shell，这是一个在云端运行的命令行环境。

激活 Cloud Shell

1. 在 Cloud Console 中，点击激活 Cloud Shell。

如果这是您第一次启动 Cloud Shell，系统会显示一个中间屏幕，说明它是什么。如果您看到中间屏幕，请点击继续。

预配和连接到 Cloud Shell 只需花几分钟时间。

这个虚拟机装有所需的所有开发工具。它提供了一个持久的 5 GB 主目录，并在 Google Cloud 中运行，大大增强了网络性能和身份验证功能。您在此 Codelab 中的大部分（即使不是全部）工作都可以通过浏览器完成。

在连接到 Cloud Shell 后，您应该会看到自己已通过身份验证，并且相关项目已设为您的项目 ID。

2. 在 Cloud Shell 中运行以下命令以确认您已通过身份验证：

gcloud auth list

命令输出

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

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

注意：gcloud 命令行工具是 Google Cloud 中一款强大的统一命令行工具。它预先安装在 Cloud Shell 中。您会注意到，它支持 Tab 键补全功能。如需了解详情，请参阅 gcloud 命令行工具概览。

3. 在 Cloud Shell 中运行以下命令，以确认 gcloud 命令了解您的项目：

gcloud config list project

命令输出

[core]
project = <PROJECT_ID>

如果不是上述结果，您可以使用以下命令进行设置：

gcloud config set project <PROJECT_ID>

命令输出

Updated property [core/project].

注意：如果您是在 Cloud Shell 之外完成本教程，请按照设置应用默认凭据中的说明操作。

3. 环境设置

在开始使用 Translation API 之前，请在 Cloud Shell 中运行以下命令以启用该 API：

gcloud services enable translate.googleapis.com

您应该会看到与以下类似的内容：

Operation "operations/..." finished successfully.

现在，您可以使用 Translation API 了！

设置以下环境变量（以便在您的应用中使用）：

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

echo "→ PROJECT_ID: $PROJECT_ID"

注意：此环境变量仅适用于当前的 shell 会话。因此，如果您打开新的会话，请重新设置此变量。

导航到您的主目录：

cd ~

创建一个 Python 虚拟环境来隔离依赖项：

virtualenv venv-translate

激活此虚拟环境：

source venv-translate/bin/activate

注意：如需停止使用虚拟环境并返回到系统 Python 版本，您可以使用 deactivate 命令。

安装 IPython 和 Translation API 客户端库：

pip install ipython google-cloud-translate

您应该会看到与以下类似的内容：

...
Installing collected packages: ..., ipython, google-cloud-translate
Successfully installed ... google-cloud-translate-3.11.0 ...

现在，您可以使用 Translation API 客户端库了！

注意：如果您要在 Cloud Shell 之外设置自己的 Python 开发环境，可以按照这些指南操作。

在接下来的步骤中，您将使用在上一步中安装的名为 IPython 的交互式 Python 解释器。在 Cloud Shell 中运行 ipython 来启动会话：

ipython

您应该会看到与以下类似的内容：

Python 3.9.2 (default, Feb 28 2021, 17:03:44)
Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information
IPython 8.12.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.

In [1]:

注意：如果需要，您可以使用 exit 命令退出 IPython 会话。

将以下代码复制到您的 IPython 会话中：

from os import environ

from google.cloud import translate


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

注意：

• 这会使用之前定义的 PROJECT_ID 环境变量。
• PARENT 变量将在后续步骤中用于请求。它引用调用方的项目。

您可以发出第一个请求并列出支持的语言...

4. 列出可用语言

在本部分中，您将列出 Translation API 中的所有可用语言。

如需列出可用语言，请将以下代码复制到您的 IPython 会话中：

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}")
    

调用函数：

print_supported_languages("en")

您应该会看到如下内容：

---------------------- Languages: 136 ----------------------
af        Afrikaans
ak        Akan
sq        Albanian
am        Amharic
ar        Arabic
...
cy        Welsh
xh        Xhosa
yi        Yiddish
yo        Yoruba
zu        Zulu

如果您收到 PermissionDenied 错误，请输入 exit 以退出 IPython，然后返回到设置和要求步骤。

看看这个显示语言后，您能使用法语显示的内容：

print_supported_languages("fr")

您看到的应该是同一个列表（按法语名称排序），类似于以下内容：

---------------------- Languages: 136 ----------------------
af        Afrikaans
sq        Albanais
de        Allemand
am        Amharique
en        Anglais
...
vi        Vietnamien
xh        Xhosa
yi        Yiddish
yo        Yorouba
zu        Zoulou

您可以尝试使用其他语言代码。

摘要

在此步骤中，您可以列出 Translation API 中的所有可用语言。您可以在语言支持页面找到所支持语言的完整列表。

5. 翻译文字

您可以使用 Translation API 将文本从一种语言翻译成另一种语言。文本使用神经机器翻译 (NMT) 模型进行翻译。如果 NMT 模型不支持所请求的翻译语言对，则系统会使用基于短语的机器翻译 (PBMT) 模型。如需详细了解谷歌翻译及其翻译模型，请参阅 NMT 公告博文。

如需翻译文本，请将以下代码复制到您的 IPython 会话中：

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]
    

调用此函数，将同一文本翻译为不同的语言：

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}")
    

您应该会看到以下内容：

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

摘要

在此步骤中，您可以使用 Translation API 将文本翻译成多种语言。详细了解如何翻译文字。

6. 检测语言

您还可以使用 Translation API 检测文本字符串的语言。

将以下代码复制到您的 IPython 会话中：

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

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

    return response.languages[0]
    

调用该函数以检测不同句子的语言：

sentences = [
    "Selam Dünya!",
    "Hallo Welt!",
    "¡Hola Mundo!",
    "Ciao mondo!",
    "Γειά σου Κόσμε!",
    "你好世界！",
    "「こんにちは世界」",
    "안녕하세요 세계!",
]
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=" | ",
    )
    

您应该会看到以下内容：

Confidence: 100% | Language: tr    | Selam Dünya!
Confidence:  80% | Language: de    | Hallo Welt!
Confidence: 100% | Language: es    | ¡Hola Mundo!
Confidence: 100% | Language: it    | Ciao mondo!
Confidence: 100% | Language: el    | Γειά σου Κόσμε!
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 세계!

摘要

在此步骤中，您可以使用 Translation API 检测一段文本的语言。详细了解如何检测语言。

7. 恭喜！

您已了解如何通过 Python 使用 Translation API！

清理

如需在 Cloud Shell 中清理开发环境，请执行以下操作：

• 如果您仍处于 IPython 会话，请返回到 shell：exit
• 停止使用 Python 虚拟环境：deactivate
• 删除虚拟环境文件夹：cd ~ ; rm -rf ./venv-translate

如需从 Cloud Shell 中删除 Google Cloud 项目，请执行以下操作：

• 检索当前项目 ID：PROJECT_ID=$(gcloud config get-value core/project)
• 确保这是您要删除的项目：echo $PROJECT_ID
• 删除项目：gcloud projects delete $PROJECT_ID

了解详情

• Cloud Translation 文档：https://cloud.google.com/translate/docs
• Google Cloud 上的 Python：https://cloud.google.com/python
• Python 版 Cloud 客户端库：https://github.com/googleapis/google-cloud-python

许可

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