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
在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 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 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12