Python3巧用百度翻译打造属于自己的终端翻译，极易版

查文献或看网站遇到英文单词简直是头疼，打开网页用百度翻译慢吞吞，瞬间失去阅读兴趣，有道翻译等软件是好用，但万一你是Linux系统呢，万一你只有小黑窗呢？

昨天晚上恰巧看到一篇相关文章，萌发自己写个命令行翻译小trick的想法，文末给出那篇文章链接。

先看看实现效果：

fanyi是自己设定的快速命令（原本命令很长，可以设定别名替代）

输入你要翻译的内容，结果会在下面一行显示

废话不多说，直接上代码（有注释）

baidu_translate.py

import json
import os
import requests
import sys


def translate(sentence):
    """
    主要的翻译函数，通过post提交请求，解析得到的json数据得到翻译结果
    :param sentence: 你需要翻译的内容
    :return: 翻译的结果
    """

    # 判断中译英还是英译中
    # 只根据句子第一个词判读
    # 这里一定要加encode，不然中文也会被识别为英文字符
    if sentence[0].encode('utf-8').isalpha():
        # 分别赋值的意思
        from_, to_ = 'en', 'zh'
    else:
        from_, to_ = 'zh', 'en'

    # 这个url是根据百度翻译页面的请求得来的
    url = 'http://fanyi.baidu.com/basetrans'
    # 请求头假装自己是手机，因为手机页面比较简单好处理
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Mobile Safari/537.36',
    }
    # 这个是根据浏览器F12查看得到一个叫basetrans文件里面的请求参数
    # 用的是post提交方法，get似乎得不到结果
    data = {
        'query': sentence,
        'from': from_,
        'to': to_,
    }

    respone = requests.post(url, headers=headers, data=data)
    # 提取返回的那个basetrans文件，里面有翻译的结果等各种参数
    result = json.loads(respone.content.decode('utf-8'))
    # 用了json包加载之后直接简单处理字典即可
    result = result['trans'][0]['dst']
    # 这里打印翻译结果，不换行，方便看结果
    print(result)
    return result


def translate_in_local_file(sentence):
    """
    构建一个本地的词汇库文件，如果所查词汇在这个文件中，直接返回查询结果
    否则就去百度翻译那里进行翻译
    个人喜好加的词汇库，主要有时候断网了，查的词汇又是经常查的比较方便
    :param sentence: 翻译内容
    :return: 无
    """
    # 把词汇库放在哪，os.getcwd默认就是这个py文件目录，在下面再创建一个vocabulary文件
    dir = os.getcwd()
    vocabulary = os.path.join(dir,'vocabulary.txt')
    # 以添加方式打开文件，当然也可以写入内容
    f = open(vocabulary, 'a+', encoding='utf-8')
    # 因为一开始文件指针是在文件末尾，我们把它移动到文件开头，这样才能从头开始读取
    # 如果不懂文件指针是什么，请具体百度
    f.seek(0, 0)
    # 羡慕就是简单的判断文件保存过你查询的关键词没
    lines = f.readlines()
    if len(lines) > 0:
        for line in lines:
            kw, tr = line.split('\t')
            if sentence == kw:
                print(tr, end='')
                f.close()
                return
    result = translate(sentence)
    # 保存的方式是以"关键词   翻译结果"这种格式一行行保存的
    f.write((sentence + '\t' + result + '\n'))
    f.close()


def main():
    # 这个sys.argv是命令行参数
    # 就是你在cmd或者其他命令窗口输入的所有命令
    if len(sys.argv) < 2:
        # 这个文件需要在命令行下执行，不能直接在ide中运行
        print('使用方式：\npython3 %s 你要查的中英文单词or句子\n'% sys.argv[0])
        print('或你自己设定的别名 你要查的中英文单词or句子')
        return

    # 可以不仅仅只查一个词，可以在命令行输入多个词
    keywords = sys.argv[1:]
    # 把所有输入的词拼接成一个句子
    sentence = ' '.join(keywords)

    #####################################
    # 1 # 如果不需要构建本地词汇库，直接注释掉这句，用下面那句即可
    translate_in_local_file(sentence)
    # 2 # 全是在线查询，#1 和#2注释掉一个即可
    # translate(sentence)
    #####################################
    # 就几个词的时候
    # 时间测试可以用time.time()进行，具体百度
    # 离线耗时：0.0004999637603759766
    # 在线耗时：0.4414076805114746


if __name__ == '__main__':
    main()

写完代码，再来做一下最开始提到的那个别名的设置方法

Linux下

这里只给出ubuntu系统的参考方案：

进入到py文件保存的地方

pwd

/home/ubuntu/python/spider_learning/baidu_translate

 

打开设置别名的文件

vi ~/.bashrc

用光标移动到一个空行

先按下字母i进入编辑模式，填写如上面那串

alias fanyi='python3/home/ubuntu/python/spider_learning/baidu_translate/baidu_translate.py'

注意，前面大部分路径都是通过之前pwd代码得到的，只有.py的那个文件名字是自己手填的

写完之后按下esc键，然后在编辑界面输入:wq 就可以保存文件了（如果不熟悉linux的文件编辑器，详查百度的vim相关内容）

 

保存完毕之后输入下面命令更新配置文件：

source ~/.bashrc

来检验一下成果：

效果还是可以的，而且配合离线搜索，效率快了不少，如果更加追求效率，可以设定一些缓存，不过这个就太难了，在这里不做展开

 

关于怎么获取json和怎么查看该如何向百度发起查询请求，请参考

https://blog.csdn.net/xu_xuekai/article/details/79883819

我也是看到他的文章，觉得有趣，然后就强化了一下他的功能。

windows下

比较麻烦，没配置环境变量的话要进入py文件所在目录输入那一串。

当然，微软也可以设置命令行别名，让你不用输入python baidu_translate.py这串，可以用诸如一个fanyi这样的简短命令代替，这需要配置环境变量和设定一些东西，但这里我就不展开了，有兴趣的可以查查相关内容。

更正

这个代码编辑器改代码真是操蛋，上面有个地方再稍微优化一下

vocabulary.txt保存位置会不固定。如果有用到，找到：
    dir = os.getcwd()  
    vocabulary = os.path.join(dir,'vocabulary.txt')
改成
    dir = os.path.split(os.path.realpath(__file__))[0]

    vocabulary = os.path.join(dir,'vocabulary.txt')

于20180509