- 写在前面
- 小牛翻译是做什么的
- 案例-调用图片翻译API进行英文翻译
- ✔准备工作
- ✔获取密钥
- ✔调用API
- ✔完整代码
- ✔运行项目
- 使用建议
写在前面
随着全球化的快速发展和跨国交流的增多,翻译软件的市场需求持续增长。根据市场数据,全球语言翻译软件市场规模在过去几年中呈现稳步增长的趋势。拿有道翻译来说,有道翻译近一年的“翻译请求次数”已远超“查词请求次数”,达到 1600 亿次/年,由此可见用户对于翻译功能的使用频率之高。此外许多知名的翻译软件如 Google Translate、Microsoft Translator、百度翻译等,通过提供实时、准确的翻译服务均有着有庞大的用户基础。
除了这几个老牌翻译软件,最近我也新“探索”到了一款好用的翻译软件——小牛翻译,除了文本和文档翻译之外,图片翻译和语音翻译是它较为出众的地方。特别是近期新更新上线了 API 服务,新增扫描件 PDF 文件的翻译、新增图片、短语音多模态文件的翻译,更是翻译界的重大突破。
小牛翻译是做什么的
小牛翻译是一家专注于人工智能翻译技术研发与应用的公司,凭借强大的研发团队和先进的技术实力,小牛翻译在翻译领域取得了显著的成果,提供了全方位的翻译服务,包括文本翻译、语音翻译、图片翻译等。经过试用,我发现小牛翻译有着以下优势:
- 准确:采用先进的机器学习和人工智能技术,具备强大的语义理解和翻译能力,能够准确理解原文含义,并生成高质量的翻译结果。
- 实时:支持实时翻译,用户可以在输入文本或语音的同时立即获取翻译结果,大大提高了翻译效率。
- 易用:拥有简洁明了的界面设计,用户无需复杂的操作即可轻松使用。同时,它还支持多种输入方式,如键盘输入、语音输入、图片输入等,满足不同用户的需求。
案例-调用图片翻译API进行英文翻译
本案例为:调用小牛翻译的图片翻译 API,翻译一张带有英文文章的图片。这个图片需要自己准备,如下;
✔准备工作
想要使用翻译 API 需要先注册账号并登录小牛翻译云平台;
随后页面右上角点击“控制台”进入控制台页面;
点击“API应用”,可以看到有文本 API、文档 API、语音 API、图片 API 四种供我们选择;
选择自己的业务需要进行开通即可。
✔获取密钥
密钥指的是 APIKEY 和 APPID,二者是调用 API 的前提,缺一不可;
点击“开通服务”,开通服务后即可查看密钥;
密钥信息如下;
✔调用API
获取到 APIKEY 和 APPID 之后,就可以进行开发了,在这里以使用 Python 语言为例;
设置小牛翻译 API 的基础 URL 以及密钥信息;
# 小牛翻译API的基础URL
BASE_URL = "https://api.niutrans.com/v2/image/translate"# 你的API应用信息
app_id = "Ud317175911xxxxx"
api_key = "8f1147129b741d7bce9b1f4254bxxxxx"
设置所需要翻译的图片文件路径,我这里将图片放到了项目文件夹中;
# 图片文件路径
image_path = "微信图片_20240605224414.png"
源语言-英文(en),目标语言-中文(zh);
# 目标语言和源语言
from_lang = "en" # 源语言
to_lang = "zh" # 目标语言
设置时间戳;
# 当前时间戳
timestamp = str(int(time.time() * 1000))
在前置工作准备好之后,开始 API 的调用;
调用接口-上传并翻译文件;
代码如下;
# 上传并翻译文件
def upload_and_translate(image_path, from_lang, to_lang):# 准备上传的图片文件files = {'file': open(image_path, 'rb')}params = {'from': from_lang,'to': to_lang,'timestamp': timestamp,'appId': app_id,}# 生成权限字符串params['authStr'] = generate_auth_str(params)# 构造请求URLurl = f"{BASE_URL}/upload"# 发送POST请求response = requests.post(url, files=files, data=params)# 关闭文件对象files['file'].close()# 返回响应内容return response.json()
其余接口如查询翻译状态、下载翻译结果等参见小牛翻译开发文档。文档详细的介绍了各接口 API 调用方式以及 Java、Python 等语言的调用示例,对于新开发的用户非常友好;
✔完整代码
import urllibimport requests
import json
import time
import hashlib
from urllib.parse import urlencode# 小牛翻译API的基础URL
BASE_URL = "https://api.niutrans.com/v2/image/translate"# 你的API应用信息
app_id = "Ud317175911xxxxx"
api_key = "8f1147129b741d7bce9b1f4254bxxxxx"# 图片文件路径
image_path = "微信图片_20240605224414.png"# 目标语言和源语言
from_lang = "en" # 源语言
to_lang = "zh" # 目标语言# 当前时间戳
timestamp = str(int(time.time() * 1000))# 权限字符串生成规则
def generate_auth_str(params):sorted_params = sorted(list(params.items()) + [('apikey', api_key)], key=lambda x: x[0])param_str = '&'.join([f'{key}={value}' for key, value in sorted_params])md5 = hashlib.md5()md5.update(param_str.encode('utf-8'))auth_str = md5.hexdigest()return auth_str# 上传并翻译文件
def upload_and_translate(image_path, from_lang, to_lang):# 准备上传的图片文件files = {'file': open(image_path, 'rb')}params = {'from': from_lang,'to': to_lang,'timestamp': timestamp,'appId': app_id,}# 生成权限字符串params['authStr'] = generate_auth_str(params)# 构造请求URLurl = f"{BASE_URL}/upload"# 发送POST请求response = requests.post(url, files=files, data=params)# 关闭文件对象files['file'].close()# 返回响应内容return response.json()# 查询翻译状态
def check_translation_status(file_no):params = {'timestamp': timestamp,'appId': app_id,}# 生成权限字符串params['authStr'] = generate_auth_str(params)# 构造请求URLurl = f"{BASE_URL}/status/{file_no}"# 发送GET请求response = requests.get(url, params=params)# 返回响应内容return response.json()# 下载翻译结果
def download_translation(file_no, download_type=1):params = {'type': 1,'timestamp': timestamp,'appId': app_id,}# 生成权限字符串params['authStr'] = generate_auth_str(params)# 构造请求URLurl = f"{BASE_URL}/download/{file_no}"# 发送GET请求response = requests.get(url, params=params)# 返回二进制数据return response.headers.get("Content-Disposition").split("=")[1] ,response.content# 使用示例
if __name__ == "__main__":# 上传并翻译图片response = upload_and_translate(image_path, from_lang, to_lang)time.sleep(5)file_no = response['data']['fileNo']print("图片上传成功,文件编号为:", file_no)# 轮询查询翻译状态while True:status_response = check_translation_status(file_no)print("正在查询结果...")if status_response['data']['transStatus'] == 105:print("翻译成功")breaktime.sleep(5) # 等待5秒再次查询# 下载翻译结果filename, translation_content = download_translation(file_no)print("正在下载翻译结果...")# 对filename进行url_decode解码filename = urllib.parse.unquote(filename)time.sleep(5)with open(filename, "wb") as f:f.write(translation_content)print("翻译结果已下载")
✔运行项目
开发完成后运行项目;
运行成功之后会下载翻译结果,是 Word 文档的形式下载至项目文件夹,结果如下:
至此整个案例就完成了。
使用建议
小牛翻译的出现提高了翻译的准确性和效率,降低了翻译成本,使得更多的个人和企业能够享受到高质量的翻译服务。对于个人而言,小牛翻译能够帮助我们更好进行翻译,满足我们的各项业务;对于企业而言,支持超 30 款定制专属机器翻译服务部署于企业内部服务器中,数据安全性极高,拓展性更优。
更多信息可关注小牛翻译的官方动态和更新信息(http://niutrans.com),及时获取最新的功能和优化。