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标题: 多语种翻译自动化测试 [打印本页]
作者: lsekfe    时间: 2022-1-19 13:35
标题: 多语种翻译自动化测试
对于以内容为主的软件来说，本土化和国际化必不可少。有的时候，一个词语要翻译成10几个国家语言。
　　我负责的一个产品就要翻译成16国文字。
　　对于我们这种土鳖来说，能看懂英文就不错了。
　　通常的做法是，将词语，或者句子，给第三方翻译公司翻译。然后存入到数据库，生成接口来调用。每个词语或者句子有个ID，请求某个语种，就会把对应的语言翻译传回来。
　　那么问题来了：有些词语，某个语种翻译了一些，一些没有翻译，用户体验很不好。
　　怎么把那些漏网之鱼捞出来？测试起来很困难，调用接口，把翻译全打出来，人工去看哪些没有翻译。姑且不论翻译对错与否。这样效率很低。
　　python 有个langid库，能检测64种语言。
　　可以先用pandas将翻译全弄出来，然后检测哪些没有翻译的。
  1. import sys
  2. 　　import requests
  3. 　　import langid
  4. 　　import numpy as np
  5. 　　import pandas as pd
  6. 　　LANGUAGES = [‘ar’, ‘de’, ‘en’, ‘es’, ‘fr’, ‘it’, ‘ja-JP’, ‘ko-KR’, ‘pt-BR’, ‘ru’, ‘th’, ‘tr-TR’, ‘zh-cn’, ‘zh-HK’, ‘zh-TW’]
  7. 　　ID = [‘699126’, ‘699124’, ‘669751’, ‘647306’, ‘697256’, ‘647306’]
  8. 　　url = “http://{}.query?q=blurb!{}&c=culturecode={}“
  9. 　　list_obj = []
  10. 　　class Translate():
  11. 　　  def get_translated_string(self, blurb_id, language_code):
  12. 　　    response = requests.post(url.format(host, blurb_id, language_code))
  13. 　　    value = (response.json())[0][‘translation’].strip()
  14. 　　    return value
  15. 　　def check_language(self, target, language):
  16. 　　    lineTuple = langid.classify(target) # 调用langid来对该行进行语言检测
  17. 　　    if “-“ in language:
  18. 　　      language = language.split(“-“)[0]
  19. 　　    if lineTuple[0] != language:
  20. 　　      return False
  21. 　　    else:
  22. 　　      return True
复制代码
结果如下：
[attach]136228[/attach]
检测下来，效果还不错。
　　谷歌翻译也日渐智能，但目前还是收费状态。
　　本文就尝试用免费的百度API, 来看看翻译效果。
　　首先要去申请一个translate api key.
　　然后敲代码：
  1. 　import requests
  2. 　　import hashlib
  3. 　　import random
  4. 　　import json
  5. 　　appid = ‘your id’
  6. 　　secretKey = ‘your key’
  7. 　　myurl = ‘/api/trans/vip/translate’
  8. 　　host = ‘http://api.fanyi.baidu.com‘
  9. 　　fromLang = ‘auto’
  10. 　　toLang = ‘en’
  11. 　　salt = random.randint(32768, 65536)
  12. 　　def md5hex(word):
  13. 　　  sign = appid + word + str(salt) + secretKey
  14. 　　  m1 = hashlib.md5()
  15. 　　  return m1.hexdigest()
  16. 　　def trans(word, sign, fr, to):
  17. 　　  word_num = len(word)
  18. 　　  if word_num > 1600:
  19. 　　    print(“over 1600”)
  20. 　　  else:
  21. 　　    url = myurl + ‘?appid=’ + appid + ‘&q=’ + word + ‘&from=’ + fr + ‘&to=’ + to + ‘&salt=’ + str(
  22. 　　      salt) + ‘&sign=’ + sign
  23. 　　try:
  24. 　　  result = requests.post(host + url)
  25. 　　  if result.status_code == 200:
  26. 　　    trans_data = json.loads(result.text)
  27. 　　    trans_data = trans_data['trans_result'][0]['dst']
  28. 　　    print(trans_data)
  29. 　　  else:
  30. 　　    print("please check you url")
  31. 　　except:
  32. 　　  print("error")
  33. 　　if name == ‘main‘:
  34. 　　  info = input(“please input you word!”)
  35. 　　  md5_info = md5hex(info)
  36. 　　  trans(info, md5_info,fromLang,toLang)
复制代码
支持多种语言。Snake尝试了下自己能看懂的：简体，繁体，粤语，文言文，英文的测试。
[attach]136229[/attach]
诗句也翻译出来了，看起来似乎还可以。
　　最新的热词，跟搜索结果一样，应该是用的同一套吧。
　　这样一个一个敲太累，准备几个词，一次性翻译出多种语言来。
　　语种：zh 中文 en 英语 jp 日语 kor 韩语 fra 法语 spa 西班牙语 th 泰语 ara 阿拉伯语 ru 俄语 pt 葡萄牙语 de 德语 it 意大利语
　　语言：早上好，欢迎，谢谢，huge blessings, 和谐社会，且行且珍惜，foodie， clown， 白日依山尽。
　　加几行代码：
  1. 　languages = [‘zh’, ‘en’, ‘jp’, ‘kor’, ‘fra’, ‘spa’, ‘th’, ‘ara’, ‘ru’, ‘pt’, ‘de’, ‘it’]
  2. 　　  words = [‘早上好’, ‘欢迎’, ‘谢谢’, ‘huge blessings’, ‘和谐社会’, ‘且行且珍惜’, ‘foodie’, ‘clown’, ‘白日依山尽’]
  3. 　　  translated = (trans(x, md5hex(x), fromLang, y) for x in words for y in languages)
  4. 　　  translated_list = np.array(list(translated)).reshape(len(words), len(languages))
  5. 　　  translated_dataframe = pd.DataFrame(translated_list,columns=languages)
  6. 　　  writer = pd.ExcelWriter(‘translated.xlsx’)
  7. 　　  translated_dataframe.to_excel(writer,’translate’)
  8. 　　  writer.save()
复制代码
结果如下：
[attach]136230[/attach]
看起来似乎效果还可以。
　　尝试过翻译故事，典故。字数越多，文化背景啥因素加入。翻译出来效果大打折扣。短句子还凑合。
　　如国民老公的这句：“你的想法和评论改变不了我的现状，所以，随便你说什么，我也无需证明给你看。”
　　翻译出来的效果就是：“Your thoughts and comments don’t change my situation, so whatever you say, I don’t have to prove it to you.”


作者: Miss_love    时间: 2022-1-20 16:09
6666
作者: 千里    时间: 2022-3-30 17:50
还有这测试呀



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