
来源:早起Python
作者:陈熹
大家好,我是早起。
本文将给大家分享一个实用的Python办公自动化脚本 「利用Python批量翻译英文Word文档并保留格式」,最终效果甚至比部分收费的软件还要好!先来看看具体的工作内容。
手上有大量外文文档(本案例以5份为例,分别命名为 test1.docx test2.docx 以此类推),其中一份如下:
基本需求:「批量将这些文档的内容全部翻译成中文,并转存到新的文件中」,效果如下:
高级需求:基本需求满足的同时,要求 「保留原文档的格式」,效果如下:
(一)翻译 API
本需求的核心是翻译,策略是利用网络的翻译 API,这里推荐百度翻译开放平台,不考虑并发数的话可以用标准版,免费使用不限字符量!
“
百度翻译开放平台:
http://api.fanyi.baidu.com/api/trans/product/index”
在使用百度的通用翻译 API 之前需要完成以下工作:
完成后在个人页面在即可看到 ID 和密钥,这个很重要!下面给出整理好的通用翻译 API 的 demo,已经对输出做简单修改,代码拿走就能用!
可以看到,测试内容准确的被翻译出来,注意如果需要多次访问 API,免费版有并发数和时间限制,可以用 time 模块睡眠一秒
(二) 格式修改
高级需求的难点就是保留格式,简单来说原文档的页面格式和段落格式是什么,翻译后对应的部分就是什么。
基于上述的逻辑关系,只需要获取原文档的对应内容再赋值给新翻译的文档即可。(暂时只能满足页面设置和段落设置的统一,针对一段中特定词语的格式修改,保证精确性需要基于自然语言处理NLP,本文暂不涉及)
2.1 页面样式
页面样式只要包括边距、方向、高度、宽度等等,从原文档中可以看到,采取的是窄边距。但我们无需知道窄边距四个方向应该如何设置,只需要在代码中呈现新旧文档的变量传递即可,具体如下
2.2 段落样式
段落样式包括对齐、缩进、间距等等,原文档中采取了段后缩进,标题是居中对齐。这些设置在变量传递中能够很好完成。如果原文档中没有设置的变量值为 None
2.3 文字块样式修改
对于字号、加粗、斜体、颜色等样式调整,采取的策略是建立空列表,遍历原文档每一段每一个文字块,获取相应属性并放到各自的列表中,对同一段而言,其包含的文字块属性最多的选项赋值给翻译后文档的对应段落(如同一段全部或大部分的文字是加粗,则翻译后对应段落所有文字块均设置为加粗) 对NLP感兴趣的读者可自行尝试如何高度还原英文文档中某些特定词语的样式修改,并在翻译后的文档中体现出来
上面的代码不包含对字体的设置,因为没必要把英文的字体传递给中文文档。对中文字体的设置之前的文章有提到过,比较复杂,直接见代码:
from docx.oxml.ns import qn
run.font.name = '微软雅黑' r = run._element.rPr.rFonts
r.set(qn('w:eastAsia'), '微软雅黑')
(三)整体实现步骤
现在每个部分操作均以完成,考虑到本例中有多个文档均需要翻译,故全部逻辑如下:
导入需要的模块,除翻译 demo 中需要的库外还需要 glob 库批量获取文件、python-docx 读取文件、time 模块控制访问并发。为什么要 os 模块见下文:
import requests import random import json
from hashlib import md5 import time
from docx import Document import glob import os
对原 demo 的部分内容进行保留,涉及到 query 参数的代码需要移动到后面的循环中。保留的部分:
效果如下
获取到段落文本后,可以将段落文本赋值给 query 参数,调用 API demo 的后续代码。输出结果的同时用 add_paragraph 将结果写入新文档:
最后保存成新文件,期望命名为 原文件名_translated 的形式,可用 os.path.basename 方法获取并经字符串拼接达到目的:
wordfile_new.save(path + r'\' + os.path.basename(file)[:-5] + '_translated.docx')
单个文件操作完成后将读取和创建文件的代码块放到批处理框架内:
完成了上面的内容后,基本需求就完成了。根据我们梳理的对样式的修改知识,再把样式调整的代码加进来就行了,最终完整代码如下:
代码运行完毕后得到五个新的翻译后文件
翻译效果如下,可以看到英文被翻译成中文,并且样式大部分保留!
至此,所有文档都被成功翻译,当然这是机器翻译的,具体应用时还需要对关键部分进一步人工调整,不过整体来说还是一次成功的Python办公自动化尝试!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA 数据分析师:就业前景广阔的新兴职业 在当今数字化时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。数据分析师作为负责收集 ...
2025-06-30探秘卷积层:为何一个卷积层需要两个卷积核 在深度学习的世界里,卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取能力 ...
2025-06-30探索 CDA 数据分析师在线课程:开启数据洞察之旅 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业决策、创新与发展的核心驱 ...
2025-06-303D VLA新范式!CVPR冠军方案BridgeVLA,真机性能提升32% 编辑:LRST 【新智元导读】中科院自动化所提出BridgeVLA模型,通过将 ...
2025-06-30LSTM 为何会产生误差?深入剖析其背后的原因 在深度学习领域,LSTM(Long Short-Term Memory)网络凭借其独特的记忆单元设 ...
2025-06-27LLM进入拖拽时代!只靠Prompt几秒定制大模型,效率飙升12000倍 【新智元导读】最近,来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新 ...
2025-06-27探秘 z-score:数据分析中的标准化利器 在数据的海洋中,面对形态各异、尺度不同的数据,如何找到一个通用的标准来衡量数据 ...
2025-06-26Excel 中为不同柱形设置独立背景(按数据分区)的方法详解 在数据分析与可视化呈现过程中,Excel 柱形图是展示数据的常用工 ...
2025-06-26CDA 数据分析师会被 AI 取代吗? 在当今数字化时代,数据的重要性日益凸显,数据分析师成为了众多企业不可或缺的角色 ...
2025-06-26CDA 数据分析师证书考取全攻略 在数字化浪潮汹涌的当下,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱动力。数据分析师作 ...
2025-06-25人工智能在数据分析的应用场景 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据以前所未有的速度增长,传统的数据分析方法逐渐难以满足海 ...
2025-06-25评估模型预测为正时的准确性 在机器学习与数据科学领域,模型预测的准确性是衡量其性能优劣的核心指标。尤其是当模型预测结 ...
2025-06-25CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-06-24金融行业的大数据变革:五大应用案例深度解析 在数字化浪潮中,金融行业正经历着深刻的变革,大数据技术的广泛应用 ...
2025-06-24Power Query 中实现移动加权平均的详细指南 在数据分析和处理中,移动加权平均是一种非常有用的计算方法,它能够根据不同数据 ...
2025-06-24数据驱动营销革命:解析数据分析在网络营销中的核心作用 在数字经济蓬勃发展的当下,网络营销已成为企业触达消费者 ...
2025-06-23随机森林模型与 OPLS-DA 的优缺点深度剖析 在数据分析与机器学习领域,随机森林模型与 OPLS-DA(正交偏最小二乘法判 ...
2025-06-23CDA 一级:开启数据分析师职业大门的钥匙 在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业发展和决策的核心驱动力,数据分析师 ...
2025-06-23透视表内计算两个字段乘积的实用指南 在数据处理与分析的过程中,透视表凭借其强大的数据汇总和整理能力,成为了众多数据工 ...
2025-06-20CDA 一级考试备考时长全解析,助你高效备考 CDA(Certified Data Analyst)一级认证考试,作为数据分析师领域的重要资格认证, ...
2025-06-20