适用于 Python 的 Azure 文本翻译客户端库

您所在的位置：网站首页 › count造句并翻译 › 适用于 Python 的 Azure 文本翻译客户端库

适用于 Python 的 Azure 文本翻译客户端库

#适用于 Python 的 Azure 文本翻译客户端库 | 来源: 网络整理| 查看: 265

你当前正在访问 Microsoft Azure Global Edition 技术文档网站。如果需要访问由世纪互联运营的 Microsoft Azure 中国技术文档网站，请访问 https://docs.azure.cn。

适用于 Python 的 Azure 文本翻译客户端库 - 版本 1.0.0b1 项目 04/27/2023

文本翻译是翻译器服务的基于云的 REST API 功能，它使用神经机器翻译技术，在所有受支持的语言中实时实现快速准确的源到目标文本翻译。

使用适用于 Python 的文本翻译客户端库可以：

返回 Translate、Transliterate 和 Dictionary 操作支持的语言列表。

使用单个请求将单个源语言文本呈现为多个目标语言文本。

将源语言的文本转换为不同脚本的字母。

返回目标语言中源术语的等效字词。

返回源术语和目标术语对的语法结构和上下文示例。

源代码 | 包 (PyPI) | API 参考文档 | 产品文档 | 样品

入门先决条件使用此包需要 Python 3.7 或更高版本。现有的翻译器服务或认知服务资源。安装包

使用 pip 安装适用于 Python 的 Azure 文本翻译客户端库：

pip install azure-ai-translation-text 创建翻译器服务资源

可以在创建翻译器资源后创建翻译器资源。

验证客户端

使用客户端库与服务的交互首先创建 TextTranslationClient 类的实例。需要一个 API 密钥或 TokenCredential 来实例化客户端对象。有关使用认知服务进行身份验证的详细信息，请参阅对翻译器服务的请求进行身份验证。

获取 API 密钥

可以从 Azure 门户中的endpoint认知服务资源或翻译器服务资源信息获取、 API key 和 Region 。

或者，使用以下 Azure CLI 代码片段从翻译器服务资源获取 API 密钥。

az cognitiveservices account keys list --resource-group --name TextTranslationClient使用 API 密钥和区域凭据创建

获得 API 密钥和区域的值后，请 TranslatorCredential创建。这样，无需创建新客户端即可更新 API 密钥。

使用终结点 TranslatorCredential 的值和， Region可以创建 TextTranslationClient：

text_translator = TextTranslationClient(credential = TranslatorCredential("", "")); 关键概念 TextTranslationClient

是 TextTranslationClient 使用文本翻译客户端库的开发人员的主要接口。它提供同步和异步操作来访问文本翻译的特定用途，例如获取支持的语言检测或文本翻译。

输入

文本元素 (string) ，是翻译器服务中的翻译模型要处理的单个输入单元。对 TextTranslationClient 的操作可能采用单个文本元素或文本元素集合。有关文本元素长度限制、最大请求大小和支持的文本编码，请参阅此处。

示例

以下部分提供了使用client上面创建的多个代码片段，并介绍了此客户端库中存在的main功能。尽管下面的大多数代码片段都使用同步服务调用，但请记住，Python 文本翻译库包支持同步和异步 API。

获取支持的语言

获取翻译器的其他操作当前支持的语言集。

try: response = text_translator.get_languages() print(f"Number of supported languages for translate operation: {len(response.translation) if response.translation is not None else 0}") print(f"Number of supported languages for transliterate operation: {len(response.transliteration) if response.transliteration is not None else 0}") print(f"Number of supported languages for dictionary operations: {len(response.dictionary) if response.dictionary is not None else 0}") if response.translation is not None: print("Translation Languages:") for key, value in response.translation.items(): print(f"{key} -- name: {value.name} ({value.native_name})") if response.transliteration is not None: print("Transliteration Languages:") for key, value in response.transliteration.items(): print(f"{key} -- name: {value.name}, supported script count: {len(value.scripts)}") if response.dictionary is not None: print("Dictionary Languages:") for key, value in response.dictionary.items(): print(f"{key} -- name: {value.name}, supported target languages count: {len(value.translations)}") except HttpResponseError as exception: print(f"Error Code: {exception.error.code}") print(f"Message: {exception.error.message}")

有关使用终结点的示例， languages 请参阅此处的更多示例。

有关语言的概念性讨论，请参阅服务文档。

Translate

使用单个请求将单个源语言文本呈现为多个目标语言文本。

try: source_language = "en" target_languages = ["cs"] input_text_elements = [ InputTextItem(text = "This is a test") ] response = text_translator.translate(content = input_text_elements, to = target_languages, from_parameter = source_language) translation = response[0] if response else None if translation: for translated_text in translation.translations: print(f"Text was translated to: '{translated_text.to}' and the result is: '{translated_text.text}'.") except HttpResponseError as exception: print(f"Error Code: {exception.error.code}") print(f"Message: {exception.error.message}")

有关使用终结点的示例， translate 请参阅此处的更多示例。

有关翻译的概念性讨论，请参阅服务文档。

Transliterate

将源语言的字符或字母转换为目标语言的对应字符或字母。

try: language = "zh-Hans" from_script = "Hans" to_script = "Latn" input_text_elements = [ InputTextItem(text = "这是个测试。") ] response = text_translator.transliterate(content = input_text_elements, language = language, from_script = from_script, to_script = to_script) transliteration = response[0] if response else None if transliteration: print(f"Input text was transliterated to '{transliteration.script}' script. Transliterated text: '{transliteration.text}'.") except HttpResponseError as exception: print(f"Error Code: {exception.error.code}") print(f"Message: {exception.error.message}")

有关使用终结点的示例， transliterate 请参阅此处的更多示例。

有关 transliterate 的概念性讨论，请参阅服务文档。

断句

标识文本段中的句子边界的位置。

try: source_language = "zh-Hans" source_script = "Latn" input_text_elements = [ InputTextItem(text = "zhè shì gè cè shì。") ] response = text_translator.find_sentence_boundaries(content = input_text_elements, language = source_language, script = source_script) sentence_boundaries = response[0] if response else None if sentence_boundaries: detected_language = sentence_boundaries.detected_language if detected_language: print(f"Detected languages of the input text: {detected_language.language} with score: {detected_language.score}.") print(f"The detected sentence boundaries:") for boundary in sentence_boundaries.sent_len: print(boundary) except HttpResponseError as exception: print(f"Error Code: {exception.error.code}") print(f"Message: {exception.error.message}")

有关使用终结点的示例， break sentence 请参阅此处的更多示例。

有关断句的概念性讨论，请参阅服务文档。

字典查找

返回源术语在目标语言中的等效字词。

try: source_language = "en" target_language = "es" input_text_elements = [ InputTextItem(text = "fly") ] response = text_translator.lookup_dictionary_entries(content = input_text_elements, from_parameter = source_language, to = target_language) dictionary_entry = response[0] if response else None if dictionary_entry: print(f"For the given input {len(dictionary_entry.translations)} entries were found in the dictionary.") print(f"First entry: '{dictionary_entry.translations[0].display_target}', confidence: {dictionary_entry.translations[0].confidence}.") except HttpResponseError as exception: print(f"Error Code: {exception.error.code}") print(f"Message: {exception.error.message}")

有关使用终结点的示例， dictionary lookup 请参阅此处的更多示例。

有关字典查找的概念性讨论，请参阅服务文档。

字典示例

返回源术语和目标术语对的语法结构和上下文示例。

from azure.ai.translation.text.models import DictionaryExampleTextItem try: source_language = "en" target_language = "es" input_text_elements = [ DictionaryExampleTextItem(text = "fly", translation = "volar") ] response = text_translator.lookup_dictionary_examples(content = input_text_elements, from_parameter = source_language, to = target_language) dictionary_entry = response[0] if response else None if dictionary_entry: print(f"For the given input {len(dictionary_entry.examples)} entries were found in the dictionary.") print(f"First example: '{dictionary_entry.examples[0].target_prefix}{dictionary_entry.examples[0].target_term}{dictionary_entry.examples[0].target_suffix}'.") except HttpResponseError as exception: print(f"Error Code: {exception.error.code}") print(f"Message: {exception.error.message}")

有关使用终结点的示例， dictionary examples 请参阅此处的更多示例。

有关字典示例的概念性讨论，请参阅服务文档。

疑难解答

使用 TextTranslator 客户端库与翻译器服务交互时，翻译器服务返回的错误对应于为 REST API 请求返回的相同 HTTP 状态代码。

例如，如果提交没有目标翻译语言的翻译请求，则会返回一个 400 错误，指示“错误请求”。

可以在服务文档中找到服务返回的不同错误代码。

提供反馈

如果遇到任何 bug 或有建议，请在项目的“ 问题 ”部分中提出问题。

后续步骤

可以在示例目录下找到更多示例。

贡献

本项目欢迎贡献和建议。大多数贡献要求你同意贡献者许可协议 (CLA)，并声明你有权（并且确实有权）授予我们使用你的贡献的权利。有关详细信息，请访问 cla.microsoft.com。

提交拉取请求时，CLA 机器人将自动确定你是否需要提供 CLA，并相应地修饰 PR（例如标签、注释）。直接按机器人提供的说明操作。只需使用 CLA 对所有存储库执行一次这样的操作。

此项目采用了 Microsoft 开放源代码行为准则。有关详细信息，请参阅行为准则常见问题解答，或如果有任何其他问题或意见，请与联系。

【本文地址】

公司简介

联系我们