这篇文章主要介绍“python如何批量翻译excel表格中的英文”，在日常操作中，相信很多人在python如何批量翻译excel表格中的英文问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”python如何批量翻译excel表格中的英文”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
读取一个表格文件，获取需要翻译的文本
使用百度翻译 API 进行翻译，获取翻译结果
将翻译结果保存到原表格中，然后提取需要的列组成一个新的 DataFrame
处理多个表格文件，将它们的翻译结果分别保存
使用线程池加速翻译过程，可以同时翻译多个表格
显示进度条
目标文件为xlsx格式，可以借助pandas进行读取文件和生成文件的操作。在这里我的源文件有若干列，其中第2列评论内容为我的目标列。
在这里我用的是百度翻译api接口。也可以googletrans、translate，这些库可以在本地使用，不需要申请API密钥，但是翻译质量和速度可能不如云服务。
由于我每个表格有2000行数据，总共有10个表格，一个个来的话不仅麻烦效率还低。
我需要知道任务的进度，不想一直等下去
def TranslateTable(sInputFilename, sOutputFilename):
# 读取表格A并选择需要翻译的列
df_a = pd.read_excel(sInputFilename) # 获取df对象
df_a = df_a.iloc[:, [1, 2]] # iloc和loc很像，i=index，
# 翻译英文列
df_a['translation'] = df_a.iloc[:, 0].apply(Translate)
# 创建表格B并保存
df_b = pd.DataFrame({
'原文': df_a.iloc[:, 0],
'译文': 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库中的 ThreadPoolExecutor类来实现多线程处理。
创建一个 ThreadPoolExecutor对象。
在循环中遍历每个表格A，并使用 submit方法向线程池提交任务。 submit方法将表格A的文件名和表格B的文件名作为参数传递给 translate_column函数，该函数将在单独的线程中执行。
ThreadPoolExecutor会自动管理线程池的大小，并在有空闲线程时分配新任务。这种方式可以利用多个CPU核心来并行处理多个表格，提高处理速度。
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 + '_翻译结果.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 函数显示进度条。
# -*- coding: utf-8 -*-
# time: 2022/2/17 03:06
# file: test.py
# author: Shi Yasong
"""
主要功能功能：
1、读取一个表格文件，获取需要翻译的文本。
2、使用百度翻译 API 进行翻译，获取翻译结果。
3、将翻译结果保存到原表格中，然后提取需要的列组成一个新的 DataFrame。
4、处理多个表格文件，将它们的翻译结果合并到一个 DataFrame 中，然后分别保存。
5、使用线程池加速翻译过程，可以同时翻译多个表格
6、使用 concurrent.futures.as_completed 函数显示进度条。
"""
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
from tqdm import tqdm # 进度条库，需要先安装
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):
# 读取表格A并选择需要翻译的列
df_a = pd.read_excel(sInputFilename) # 获取df对象
df_a = df_a.iloc[:, [1, 2]] # iloc和loc很像，i=index，
# 翻译英文列
df_a['translation'] = df_a.iloc[:, 0].apply(Translate)
# 创建表格B并保存
df_b = pd.DataFrame({
'原文': df_a.iloc[:, 0],
'译文': 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 + '_翻译结果.xlsx')
lstFutures.append(executor.submit(TranslateTable, sInputFilename, sOutputFilename))
for future in tqdm(as_completed(lstFutures), total=len(lstFutures)):
pass
# 调用函数翻译多个表格
sInputFolder = r'C:\Users\lenovo\Desktop\english' # 修改为实际的表格文件夹路径
sOutputFolder = r'C:\Users\lenovo\Desktop\zh' # 修改为实际的表格文件夹路径
TranslateTables(sInputFolder, sOutputFolder)到此，关于“python如何批量翻译excel表格中的英文”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注亿速云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
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