googletrans 遇到“NoneType”错误:疑难解答和解决方案
googletrans 库遇到了“NoneType”错误问题,归因于潜在的问题Google 端的 IP 禁止或更改。本文研究了该问题并提供了解决方案。
问题分析
在尝试使用 googletrans 库进行语言翻译时,用户遇到错误:
Traceback (most recent call last): File "<pyshell>", line 1, in <module> translator.translate('안녕하세요.') ... AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'</module></pyshell>
此错误表明库无法连接到翻译服务并检索必要的数据。
解决方案 1:通过修复安装更新版本
Google 发布了更新的 googletrans alpha 版本 (3.1.0a0),其中修复了“NoneType”错误。要安装更新,请使用以下命令:
pip install googletrans==3.1.0a0
解决方案 2:指定服务 URL
如果更新无法解决问题,请尝试指定服务明确 URL:
from googletrans import Translator translator = Translator(service_urls=['translate.googleapis.com']) translator.translate("Der Himmel ist blau und ich mag Bananen", dest='en')
解决方案 3:Googletrans 替代方案
如果上述解决方案失败,请考虑使用替代库,例如 google_trans_new。据报道,该库适用于一些在 googletrans 中遇到“NoneType”错误的用户。要安装和使用它:
pip install google_trans_new from google_trans_new import google_translator translator = google_translator() translate_text = translator.translate('สวัสดีจีน',lang_tgt='en')
附加说明
有关“NoneType”错误的更新和讨论,请参阅 GitHub 线程:https:// github.com/ssut/py-googletrans/pull/237。
如果上述解决方案未能解决您的问题,请继续关注这些论坛以获取进一步的更新和潜在的修复。
以上是Googletrans \'NoneType \”错误:如何修复它以及存在哪些替代方案?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

本教程演示如何使用Python处理Zipf定律这一统计概念,并展示Python在处理该定律时读取和排序大型文本文件的效率。 您可能想知道Zipf分布这个术语是什么意思。要理解这个术语,我们首先需要定义Zipf定律。别担心,我会尽量简化说明。 Zipf定律 Zipf定律简单来说就是:在一个大型自然语言语料库中,最频繁出现的词的出现频率大约是第二频繁词的两倍,是第三频繁词的三倍,是第四频繁词的四倍,以此类推。 让我们来看一个例子。如果您查看美国英语的Brown语料库,您会注意到最频繁出现的词是“th

处理嘈杂的图像是一个常见的问题,尤其是手机或低分辨率摄像头照片。 本教程使用OpenCV探索Python中的图像过滤技术来解决此问题。 图像过滤:功能强大的工具 图像过滤器

本文解释了如何使用美丽的汤库来解析html。 它详细介绍了常见方法,例如find(),find_all(),select()和get_text(),以用于数据提取,处理不同的HTML结构和错误以及替代方案(SEL)

本文比较了Tensorflow和Pytorch的深度学习。 它详细介绍了所涉及的步骤:数据准备,模型构建,培训,评估和部署。 框架之间的关键差异,特别是关于计算刻度的

Python是数据科学和处理的最爱,为高性能计算提供了丰富的生态系统。但是,Python中的并行编程提出了独特的挑战。本教程探讨了这些挑战,重点是全球解释

本教程演示了在Python 3中创建自定义管道数据结构,利用类和操作员超载以增强功能。 管道的灵活性在于它能够将一系列函数应用于数据集的能力,GE

Python 对象的序列化和反序列化是任何非平凡程序的关键方面。如果您将某些内容保存到 Python 文件中,如果您读取配置文件,或者如果您响应 HTTP 请求,您都会进行对象序列化和反序列化。 从某种意义上说,序列化和反序列化是世界上最无聊的事情。谁会在乎所有这些格式和协议?您想持久化或流式传输一些 Python 对象,并在以后完整地取回它们。 这是一种在概念层面上看待世界的好方法。但是,在实际层面上,您选择的序列化方案、格式或协议可能会决定程序运行的速度、安全性、维护状态的自由度以及与其他系

Python的statistics模块提供强大的数据统计分析功能,帮助我们快速理解数据整体特征,例如生物统计学和商业分析等领域。无需逐个查看数据点,只需查看均值或方差等统计量,即可发现原始数据中可能被忽略的趋势和特征,并更轻松、有效地比较大型数据集。 本教程将介绍如何计算平均值和衡量数据集的离散程度。除非另有说明,本模块中的所有函数都支持使用mean()函数计算平均值,而非简单的求和平均。 也可使用浮点数。 import random import statistics from fracti


热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

适用于 Eclipse 的 SAP NetWeaver 服务器适配器
将Eclipse与SAP NetWeaver应用服务器集成。

EditPlus 中文破解版
体积小,语法高亮,不支持代码提示功能

Dreamweaver Mac版
视觉化网页开发工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

VSCode Windows 64位 下载
微软推出的免费、功能强大的一款IDE编辑器