Курс Python → Python Translator: создание локальных переводчиков

Python Translator — это библиотека, которая позволяет легко создавать локальные переводчики для различных языков. Для начала работы с Translator необходимо установить библиотеку с помощью pip:

pip install translator

После установки библиотеки можно начать использовать ее для перевода текста. Пример использования Translator для перевода текста с английского на русский:

from translator import Translator

translator = Translator(to_lang="ru")
translation = translator.translate("Hello, World!")
print(translation)

В данном примере создается экземпляр Translator с указанием языка перевода (на русский). Затем метод translate() вызывается для перевода текста «Hello, World!». Результат перевода выводится на экран.

Translator также поддерживает возможность указания исходного языка текста, использование различных сервисов для перевода (Google, Bing, Yandex) и настройку параметров запроса. Благодаря простому и понятному API библиотеки, создание собственного локального переводчика на Python становится легким и удобным процессом.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Срезы в Python
  2. Подсчет элементов в Python
  3. Атрибуты массивов в Numpy
  4. Переворот списка в Python
  5. Запрос пароля с помощью getpass
  6. PrettyTable: создание таблицы
  7. Метод add для класса Vector
  8. Установка Home Assistant
  9. Работа с deque в Python
  10. Работа с комплексными числами
  11. Профилирование с cProfile
  12. Группы исключений в Python
  13. Обновление и получение данных в SQLite
  14. Многострочные строки в Python
  15. Оператор объединения словарей
  16. Списковое включение в Python
  17. Метод append() для списка
  18. Ошибка NotImplemented в Python
  19. Применение функции map() в Python
  20. Декораторы в Python
  21. Работа с буфером обмена на Python
  22. Конвертация коллекций в Python.
  23. Замена элементов в списке с помощью генераторов списков
  24. Работа с itertools
  25. Метод rpow в Python
  26. Вычисление натуральных логарифмов в NumPy
  27. Проекты на Python
  28. Функции any() и all() в Python
  29. Оптимизация параметров в Python
  30. Объединение итераторов
  31. Очистка данных с Pandas
  32. Генераторы в Python
  33. Работа с Enum в Python3.
  34. Списки в Python: основы
  35. Создание спинбокса в tkinter
  36. Пропуск строк в файле с itertools
  37. Создание уникального проекта
  38. Работа с множествами в Python
  39. Список переменных в Python
  40. Namedtuple в Python
  41. discard() — удаление элемента из множества
  42. Работа с дробями в Python
  43. Улучшение читаемости кода в Python
  44. Удаление falsy-значений из списка с помощью filter
  45. Разделение строки с регулярными выражениями
  46. Объединение Python и Shell

Marketello читают маркетологи из крутых компаний