京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31