


Googletrans-Fehler „NoneType': Wie kann man ihn beheben und welche Alternativen gibt es?
Googletrans stößt auf „NoneType“-Fehler: Fehlerbehebung und Lösungen
In der Googletrans-Bibliothek sind Probleme mit einem „NoneType“-Fehler aufgetreten, die auf potenzielle Ursachen zurückzuführen sind IP-Sperren oder -Änderungen seitens Google. Dieser Artikel untersucht das Problem und bietet Lösungen zu seiner Lösung.
Problemanalyse
Beim Versuch, die Googletrans-Bibliothek für die Sprachübersetzung zu verwenden, stießen Benutzer auf einen Fehler:
Traceback (most recent call last): File "<pyshell>", line 1, in <module> translator.translate('안녕하세요.') ... AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'</module></pyshell>
Dieser Fehler deutet darauf hin, dass die Bibliothek keine Verbindung zum Übersetzungsdienst herstellen und die erforderlichen Daten abrufen kann.
Lösung 1: Aktualisierte Version mit Fix installieren
Google hat eine aktualisierte Alpha-Version von googletrans (3.1.0a0) veröffentlicht, die einen Fix für den „NoneType“-Fehler enthält. Um das Update zu installieren, verwenden Sie den folgenden Befehl:
pip install googletrans==3.1.0a0
Lösung 2: Dienst-URL angeben
Wenn das Update das Problem nicht behebt, versuchen Sie, den Dienst anzugeben URL explizit:
from googletrans import Translator translator = Translator(service_urls=['translate.googleapis.com']) translator.translate("Der Himmel ist blau und ich mag Bananen", dest='en')
Lösung 3: Googletrans-Alternative
Wenn die oben genannten Lösungen fehlschlagen, sollten Sie die Verwendung einer alternativen Bibliothek wie google_trans_new in Betracht ziehen. Berichten zufolge hat diese Bibliothek bei einigen Nutzern funktioniert, bei denen bei GoogleTrans der Fehler „NoneType“ aufgetreten ist. So installieren und verwenden Sie es:
pip install google_trans_new from google_trans_new import google_translator translator = google_translator() translate_text = translator.translate('สวัสดีจีน',lang_tgt='en')
Zusätzliche Hinweise
Aktualisierungen und Diskussionen zum Fehler „NoneType“ finden Sie im GitHub-Thread: https:// github.com/ssut/py-googletrans/pull/237.
Wenn die oben genannten Lösungen das Problem für Sie nicht lösen, beobachten Sie diese Foren weiterhin auf weitere Updates und mögliche Korrekturen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGoogletrans-Fehler „NoneType': Wie kann man ihn beheben und welche Alternativen gibt es?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


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