Nodejs implementiert einfach die chinesische und englische Übersetzung

考虑到具体实现方面的问题，如果智能的话，肯定是要做中文的语法分析，不过感觉这个有难度。

所以最后的方案是遍历文件，将中文短语匹配出来，再进行人工翻译，将中文短语替换成翻译的内容。当然后期还是需要人工再检验下，毕竟代码中的中文，可能会影响到相关的程序。

这个问题，明显涉及到 多线程，文件读写，第一时间就想到的是 nodejs，虽然nodejs是一个主线程，但是异步文件读写，事件响应机制，肯定也是调用了线程，在实际编程的时候不需要考虑线程的相关的问题。

代码不复杂如下，写完了之后，适当的封装了下

var fs = require('fs');
var http = require('http');
var filePath = 'D:\\WORK_new\\';
var logPath = 'D:\\chinese.log';

var map = {};
var num = 0;

var dictionary = (function () {
  var map = {};
  return {
    logPath: 'D:\\chinese.log',
    set: function (key, val) {
      map[key] = val || '';
    },
    get: function (key) {
      return map[key]||'';
    },
    save2File: function () {
      fs.writeFile(this.logPath, JSON.stringify(map).replace(/","/g,'",\r\n"'),{encoding:'utf8',flag:'w'}, function (err) {
        if (err) throw err;
      }); 
    },
    loadFile: function (callback) {
      fs.readFile(this.logPath, {encoding:'utf8'},function (err, data) {
        map = JSON.parse(data);
        callback();
      })
    },
    translateByGoogle: function (callback) {
      var index = 0;
      for (var key in map) {
        if (map[key] == '') {
          index++;
          (function (key) {
            http.get("http://translate.google.cn/translate_a/t?client=t&hl=zh-CN&sl=zh-CN&tl=en&ie=UTF-8&oe=UTF-8&oc=2&otf=1&ssel=3&tsel=6&sc=2&q="+key, function(res) {
              res.setEncoding('utf8');
              var body = "";
              res.on('data', function (chunk) {
                body+=chunk;  
              }).on('end', function (){ 
                var obj = eval('('+body+')');
                map[key] = obj[0][0][0];
                index--;
                if (index == 0) {
                  callback();
                }
              });
            }).on('error', function(e) {
              console.log('http error');
              index--;
              if (index == 0) {
                callback();
              }
              console.log("Got error: " + e.message);
            });
          })(key);
        }
      }
    }
  }
})();

function File () {
  var index = 0;
  var _readFile = function (pathStr, fileBack, doneBack) {
    fs.readFile(pathStr,{encoding:'utf8'}, function (err, data) {
      index--;
      if (err) {
        data = "";
        console.log(err,pathStr)
        //throw err;
      }
      fileBack(data,pathStr);
      if (index == 0) {
        doneBack();
      }
    });
  };
  var _walkDir = function (pathStr, fileBack, doneBack) {
    fs.readdir(pathStr, function (err, files) {
      files.forEach(function (file) {
        if(fs.statSync(pathStr + '/' + file).isDirectory()){
          _walkDir(pathStr + '/' + file, fileBack, doneBack);
        } else {
          if (/.js$|.html$|.htm$|.jsp$/.test(file)){
            index ++;
            _readFile(pathStr + '/' + file, fileBack, doneBack);
          }
          return;
        }
      });
    });
  }
  this.walkDir = function (pathStr, fileBack, doneBack) {
    index = 0;
    _walkDir(pathStr, fileBack, doneBack);
  }
}

//第一步 获取中文
dictionary.logPath = logPath;

new File().walkDir(filePath, function (data) {
  if (!!data) {
    var match = data.match(/[\u4e00-\u9faf]+/g);
    if (!!match) {
      match.forEach(function (mat) {
        dictionary.set(mat);
      })
    }
  }
}, function () {
  console.log('获取中文 OK');
  dictionary.save2File();
})


//第二步 google翻译
/*
dictionary.loadFile(function () {
  dictionary.translateByGoogle(function () {
    dictionary.save2File();
  })
});
*/
//第三步 中文替换
/*
dictionary.loadFile(function () {
  new File().walkDir(filePath, function (data,pathStr) {
    fs.writeFile(pathStr, data.replace(/[\u4e00-\u9faf]+/g, function (ch) {
      return dictionary.get(ch);
    }),{encoding:'ascii',flag:'w'}, function (err) {
      if (err) throw err;
    }); 
  }, function () {
    console.log('中文替换 OK');
  })
});
*/

问题还是有的

1.nodejs编码问题，在window环境下对GBK编码支持不好，主要是utf8文件的处理

2.效率上面可能可以再通过 线程进行优化，这块没做深入的考虑

3.匹配出来，可能有单个的标点符号的短语等情况，需要人工排查

实际情况中，文件是GBK的，还有些文件是utf8的，后来还是考虑通过 脚本语言 快手实现的时候，

1.文件编码的问题，判断通过搜索

判断文件首位3个字节是不是 ef bb bf，但是这个只是针对有BOM的utf8格式

对无BOM的utf8格式，需要进行字节特征码的判断（有难度，精力有限，使用了上面的方案，对于无BOM的情况，进行人工排查）。

2.因为快手多线程方便编程很简单，一直以为多线程肯定比单线程效率要好。实际情况却和想的不一样，单线程的比多线程的快多了。看来主要瓶颈还是在读写文件IO上面。

以上所述就是本文全部内容了，希望大家能够喜欢。

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