


Laksanakan terjemahan bahasa Norway menggunakan API terjemahan python Baidu
Gunakan API Terjemahan Baidu Python untuk melaksanakan terjemahan bahasa Norway
Abstrak:
Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan bahasa pengaturcaraan Python dan API Terjemahan Baidu untuk melaksanakan terjemahan bahasa Norway. Kami akan menghantar permintaan HTTP melalui API Terjemahan Baidu dan menghuraikan data JSON yang dikembalikan untuk mendapatkan hasil terjemahan bahasa Norway. Contoh kod juga disediakan dalam artikel untuk membantu pembaca memahami dan mengamalkan dengan lebih baik.
Teks:
Python ialah bahasa pengaturcaraan yang ringkas, mudah digunakan dan berkuasa sesuai untuk pelbagai senario aplikasi. API Terjemahan Baidu menyediakan perkhidmatan terjemahan dalam pelbagai bahasa, termasuk bahasa Norway. Di bawah ini kami akan menggunakan Python untuk menulis kod dan menggunakan API Terjemahan Baidu untuk menterjemah bahasa Norway.
Pertama, kami perlu memohon akaun pembangun pada Platform Terbuka Terjemahan Baidu. Selepas mendaftar dan log masuk, kami boleh membuat aplikasi baharu dan mendapatkan kunci API. Selepas mendapat kunci API, kita boleh mula menulis kod Python untuk memanggil API Terjemahan Baidu.
Sebelum kita mula, kita perlu memasang perpustakaan permintaan dalam persekitaran Python, yang akan membantu kita menghantar permintaan HTTP. Anda boleh menggunakan arahan berikut untuk memasang perpustakaan permintaan:
pip install requests
Seterusnya, kita boleh menggunakan kod berikut untuk menterjemah bahasa Norway:
import requests import json def translate(text, from_lang, to_lang): url = "http://api.fanyi.baidu.com/api/trans/vip/translate" appid = "your_appid" # 这里需要替换为你在百度翻译开放平台上创建的应用的App ID secret_key = "your_secret_key" # 这里需要替换为你在百度翻译开放平台上创建的应用的密钥 payload = { "q": text, "from": from_lang, "to": to_lang, "appid": appid, "salt": "random_string", "sign": "" # 签名字段,需要后面计算生成 } # 计算签名 sign = appid + text + "random_string" + secret_key payload["sign"] = hashlib.md5(sign.encode()).hexdigest() response = requests.get(url, params=payload) result = response.json() return result["trans_result"][0]["dst"] text = "Hello, world!" # 要翻译的文本 from_lang = "en" # 原语言是英语 to_lang = "no" # 目标语言是挪威语 translated_text = translate(text, from_lang, to_lang) print(translated_text)
Dalam kod di atas, kami mula-mula mentakrifkan fail yang dipanggil fungsi terjemah
, yang menerima tiga parameter: teks yang akan diterjemahkan, bahasa asal dan bahasa sasaran. Langkah berikut digunakan di dalam fungsi untuk memanggil API Terjemahan Baidu: translate
的函数,该函数接收三个参数:要翻译的文本、原语言和目标语言。函数内部使用以下步骤来调用百度翻译API:
- 构造API请求的URL,其中包括API的URL和需要翻译的文本、原语言和目标语言。
- 使用应用的App ID和密钥,计算签名字段。
- 发送HTTP GET请求,并将返回的JSON数据解析为Python字典对象。
- 返回翻译结果。
在使用以上代码之前,记得将your_appid
和your_secret_key
- Bina URL permintaan API, yang merangkumi URL API dan teks yang perlu diterjemahkan, bahasa asal dan bahasa sasaran.
- Menggunakan ID Apl dan kunci rahsia aplikasi, kira medan tandatangan.
- Hantar permintaan HTTP GET dan huraikan data JSON yang dikembalikan ke dalam objek kamus Python.
- Kembalikan hasil terjemahan.
your_appid
dan your_secret_key
dengan ID dan kunci Apl. Kod di atas melaksanakan terjemahan ke dalam bahasa Norway dan mencetak hasil terjemahan. Anda boleh menggunakan hasil terjemahan untuk tujuan lain mengikut keperluan anda.
Ringkasan:
Atas ialah kandungan terperinci Laksanakan terjemahan bahasa Norway menggunakan API terjemahan python Baidu. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.