使用腾讯交互翻译API进行自动翻译的示例代码

tencent_translation_example.py

"""
该脚本演示了如何使用翻译API进行自动翻译。
它生成翻译请求的JSON，发送请求到API端点，并打印翻译结果。

脚本使用Pydantic库定义请求和响应模型，确保数据验证和类型安全。
它还包括生成客户端密钥、生成翻译请求JSON和发送翻译请求的函数。

翻译请求JSON包括源语言、目标语言和要翻译的文本列表。
响应包含翻译后的文本。

注意：在运行此脚本之前，请确保安装了所需的依赖项（pydantic，requests）。
"""

import uuid
import time
import requests
from typing import List
from pydantic import BaseModel


def generate_client_key() -> str:
    """
    生成客户端密钥字符串，格式为 "browser-chrome-116.0.0-Mac OS-{uuid}-{timestamp}"。

    Returns:
        str: 生成的客户端密钥字符串
    """
    browser_info = "browser-chrome-116.0.0-Mac OS"
    uuid_str = str(uuid.uuid4())
    timestamp = str(int(time.time() * 1000))
    client_key = f"{browser_info}-{uuid_str}-{timestamp}"

    return client_key


class TranslationRequest(BaseModel):
    """
    表示翻译请求的头部。
    """
    fn: str = "auto_translation"
    session: str = ""
    client_key: str
    user: str = ""


class Source(BaseModel):
    """
    表示源语言和要翻译的文本。
    """
    lang: str = "zh"
    text_list: List[str]


class Target(BaseModel):
    """
    表示翻译的目标语言。
    """
    lang: str = "en"


class RequestModel(BaseModel):
    """
    表示完整的翻译请求模型。
    """
    header: TranslationRequest
    type: str = "plain"
    model_category: str = "normal"
    text_domain: str = ""
    source: Source
    target: Target


def generate_translation_request(
    text_list_param: List[str], source_lang_param: str = "zh", target_lang_param: str = "en"
) -> str:
    """
    生成翻译请求的JSON字符串。

    Args:
        text_list_param (List[str]): 要翻译的文本列表
        source_lang_param (str, optional): 源语言，默认为 "zh"
        target_lang_param (str, optional): 目标语言，默认为 "en"

    Returns:
        str: 生成的请求JSON字符串
    """
    translation_request = RequestModel(
        header=TranslationRequest(client_key=generate_client_key()),
        source=Source(lang=source_lang_param, text_list=text_list_param),
        target=Target(lang=target_lang_param),
    )

    return translation_request.json()


class Header(BaseModel):
    """
    表示翻译响应中的头部字段。
    """
    type: str
    ret_code: str
    time_cost: float
    request_id: str


class AutoTranslationResponse(BaseModel):
    """
    表示完整的翻译响应模型。
    """
    header: Header
    auto_translation: List[str]


def send_translation_request(request_json_param: str) -> AutoTranslationResponse:
    """
    发送翻译请求并返回结果。

    Args:
        request_json_param (str): 请求的JSON字符串

    Returns:
        AutoTranslationResponse: 返回的翻译结果
    """
    url = "https://transmart.qq.com/api/imt"

    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
    }

    response = requests.post(url, headers=headers, data=request_json_param)

    # 将返回结果解析为AutoTranslationResponse对象
    response_data = AutoTranslationResponse.parse_raw(response.text)

    return response_data


# 生成请求JSON
text_list_global = ["今天的天气真不错", "你好啊很高兴见到你我叫小明", "我的爸爸是一名老师"]
source_lang_global = "zh"
target_lang_global = "en"

request_json_global = generate_translation_request(text_list_global, source_lang_global, target_lang_global)

# 发送请求并获取返回结果
translation_response_global = send_translation_request(request_json_global)

# 打印返回结果
print("响应结果：")
print(translation_response_global)