
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
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04