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Translation API mit Python verwenden

1. Übersicht

Die Translation API bietet eine einfache, programmatische Schnittstelle zur dynamischen Übersetzung eines beliebigen Strings in eine unterstützte Sprache mithilfe hochmoderner neuronaler maschineller Übersetzung. Sie kann auch verwendet werden, um eine Sprache zu erkennen, wenn die Ausgangssprache unbekannt ist.

In dieser Anleitung verwenden Sie die Translation API mit Python. Zu diesen Konzepten gehören das Auflisten verfügbarer Sprachen, die Übersetzung von Text und die Erkennung der Sprache eines bestimmten Textes.

Aufgaben in diesem Lab

Umgebung einrichten
So listen Sie verfügbare Sprachen auf
Text übersetzen
Sprachen erkennen

Voraussetzungen

Ein Google Cloud-Projekt
Ein Browser wie Chrome oder Firefox
Vertrautheit bei der Verwendung von Python

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2. Einrichtung und Anforderungen

Umgebung für das selbstbestimmte Lernen einrichten

Melden Sie sich in der Google Cloud Console an und erstellen Sie ein neues Projekt oder verwenden Sie ein vorhandenes Projekt. Wenn Sie noch kein Gmail- oder Google Workspace-Konto haben, müssen Sie eines erstellen.

Der Projektname ist der Anzeigename für die Projektteilnehmer. Es handelt sich um eine Zeichenfolge, die von Google APIs nicht verwendet wird. Sie können sie jederzeit aktualisieren.
Die Projekt-ID ist für alle Google Cloud-Projekte eindeutig und unveränderlich. Sie kann nach dem Festlegen nicht mehr geändert werden. Die Cloud Console generiert automatisch einen eindeutigen String. ist Ihnen meist egal, was es ist. In den meisten Codelabs musst du auf deine Projekt-ID verweisen, die üblicherweise als PROJECT_ID bezeichnet wird. Wenn Ihnen die generierte ID nicht gefällt, können Sie eine weitere zufällige ID generieren. Alternativ können Sie einen eigenen verwenden und nachsehen, ob er verfügbar ist. Sie kann nach diesem Schritt nicht mehr geändert werden und bleibt für die Dauer des Projekts erhalten.
Zur Information gibt es noch einen dritten Wert, die Projektnummer, die von manchen APIs verwendet wird. Weitere Informationen zu allen drei Werten finden Sie in der Dokumentation.

Als Nächstes müssen Sie in der Cloud Console die Abrechnung aktivieren, um Cloud-Ressourcen/APIs verwenden zu können. Dieses Codelab ist kostengünstig. Sie können die von Ihnen erstellten Ressourcen oder das Projekt löschen, um Ressourcen herunterzufahren, um zu vermeiden, dass über diese Anleitung hinaus Kosten anfallen. Neue Google Cloud-Nutzer haben Anspruch auf das kostenlose Testprogramm mit 300$Guthaben.

Cloud Shell starten

Sie können Google Cloud zwar von Ihrem Laptop aus der Ferne bedienen, in diesem Codelab verwenden Sie jedoch Cloud Shell, eine Befehlszeilenumgebung, die in der Cloud ausgeführt wird.

Cloud Shell aktivieren

Klicken Sie in der Cloud Console auf Cloud Shell aktivieren .

Wenn Sie Cloud Shell zum ersten Mal starten, wird ein Zwischenbildschirm mit einer Beschreibung der Funktion angezeigt. Wenn ein Zwischenbildschirm angezeigt wird, klicken Sie auf Weiter.

Die Bereitstellung und Verbindung mit Cloud Shell dauert nur einen Moment.

Diese virtuelle Maschine verfügt über alle erforderlichen Entwicklertools. Es bietet ein Basisverzeichnis mit 5 GB nichtflüchtigem Speicher und wird in Google Cloud ausgeführt. Dadurch werden die Netzwerkleistung und die Authentifizierung erheblich verbessert. Viele, wenn nicht sogar alle Arbeiten in diesem Codelab können mit einem Browser erledigt werden.

Sobald Sie mit Cloud Shell verbunden sind, sollten Sie sehen, dass Sie authentifiziert sind und das Projekt auf Ihre Projekt-ID eingestellt ist.

Führen Sie in Cloud Shell den folgenden Befehl aus, um zu prüfen, ob Sie authentifiziert sind:

gcloud auth list

Befehlsausgabe

 Credentialed Accounts
ACTIVE  ACCOUNT
*       <my_account>@<my_domain.com>

To set the active account, run:
    $ gcloud config set account `ACCOUNT`

Führen Sie in Cloud Shell den folgenden Befehl aus, um zu prüfen, ob der gcloud-Befehl Ihr Projekt kennt:

gcloud config list project

Befehlsausgabe

[core]
project = <PROJECT_ID>

Ist dies nicht der Fall, können Sie die Einstellung mit diesem Befehl vornehmen:

gcloud config set project <PROJECT_ID>

Befehlsausgabe

Updated property [core/project].

3. Umgebung einrichten

Führen Sie den folgenden Befehl in Cloud Shell aus, um die Translation API zu aktivieren:

gcloud services enable translate.googleapis.com

Auf dem Bildschirm sollte Folgendes zu sehen sein:

Operation "operations/..." finished successfully.

Jetzt können Sie die Translation API verwenden.

Legen Sie die folgende Umgebungsvariable fest, die in Ihrer Anwendung verwendet werden soll:

export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value core/project)

echo "→ PROJECT_ID: $PROJECT_ID"

Wechseln Sie zu Ihrem Basisverzeichnis:

cd ~

Erstellen Sie eine virtuelle Python-Umgebung, um die Abhängigkeiten zu isolieren:

virtualenv venv-translate

Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung:

source venv-translate/bin/activate

Installieren Sie IPython und die Translation API-Clientbibliothek:

pip install ipython google-cloud-translate

Auf dem Bildschirm sollte Folgendes zu sehen sein:

...
Installing collected packages: ..., ipython, google-cloud-translate
Successfully installed ... google-cloud-translate-3.11.0 ...

Jetzt können Sie die Translation API-Clientbibliothek verwenden.

In den nächsten Schritten verwenden Sie einen interaktiven Python-Interpreter namens IPython, den Sie im vorherigen Schritt installiert haben. Starten Sie eine Sitzung, indem Sie ipython in Cloud Shell ausführen:

ipython

Auf dem Bildschirm sollte Folgendes zu sehen sein:

Python 3.9.2 (default, Feb 28 2021, 17:03:44)
Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information
IPython 8.12.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.

In [1]:

Kopieren Sie den folgenden Code in Ihre IPython-Sitzung:

from os import environ

from google.cloud import translate


PROJECT_ID = environ.get("PROJECT_ID", "")
assert PROJECT_ID
PARENT = f"projects/{PROJECT_ID}"

Sie können jetzt Ihre erste Anfrage stellen und die unterstützten Sprachen auflisten...

4. Verfügbare Sprachen auflisten

In diesem Abschnitt sind alle in der Translation API verfügbaren Sprachen aufgelistet.

Kopieren Sie den folgenden Code in Ihre IPython-Sitzung, um die verfügbaren Sprachen aufzulisten:

def print_supported_languages(display_language_code: str):
    client = translate.TranslationServiceClient()

    response = client.get_supported_languages(
        parent=PARENT,
        display_language_code=display_language_code,
    )

    languages = response.languages
    print(f" Languages: {len(languages)} ".center(60, "-"))
    for language in languages:
        language_code = language.language_code
        display_name = language.display_name
        print(f"{language_code:10}{display_name}")

Rufen Sie die folgende Funktion auf:

print_supported_languages("en")

Die Ausgabe sollte in etwa so aussehen:

---------------------- Languages: 136 ----------------------
af        Afrikaans
ak        Akan
sq        Albanian
am        Amharic
ar        Arabic
...
cy        Welsh
xh        Xhosa
yi        Yiddish
yo        Yoruba
zu        Zulu

Hier erfahren Sie, welche Vorteile die Anzeigesprache auf Französisch bietet:

print_supported_languages("fr")

Sie sollten dieselbe Liste erhalten, sortiert nach den französischen Namen, ähnlich wie im Folgenden:

---------------------- Languages: 136 ----------------------
af        Afrikaans
sq        Albanais
de        Allemand
am        Amharique
en        Anglais
...
vi        Vietnamien
xh        Xhosa
yi        Yiddish
yo        Yorouba
zu        Zoulou

Du kannst es mit einem anderen Sprachcode versuchen.

Zusammenfassung

In diesem Schritt konnten Sie alle verfügbaren Sprachen in der Translation API auflisten. Eine vollständige Liste der unterstützten Sprachen finden Sie auf der Seite Sprachunterstützung.

5. Text übersetzen

Sie können die Translation API verwenden, um Text von einer Sprache in eine andere zu übersetzen. Text wird mithilfe des Modells Neural Machine Translation (NMT) übersetzt. Wird das NMÜ-Modell für das angeforderte Sprachübersetzungspaar nicht unterstützt, kommt das PBMT-Modell (Phrase-Based Machine Translation) zum Einsatz. Weitere Informationen zu Google Übersetzer und den Übersetzungsmodellen finden Sie im NMÜ-Ankündigungsbeitrag.

Kopieren Sie zum Übersetzen von Text den folgenden Code in Ihre IPython-Sitzung:

def translate_text(text: str, target_language_code: str) -> translate.Translation:
    client = translate.TranslationServiceClient()

    response = client.translate_text(
        parent=PARENT,
        contents=[text],
        target_language_code=target_language_code,
    )

    return response.translations[0]

Rufen Sie die Funktion auf, um denselben Text in verschiedene Sprachen zu übersetzen:

text = "Hello World!"
target_languages = ["tr", "de", "es", "it", "el", "zh", "ja", "ko"]

print(f" {text} ".center(50, "-"))
for target_language in target_languages:
    translation = translate_text(text, target_language)
    source_language = translation.detected_language_code
    translated_text = translation.translated_text
    print(f"{source_language} → {target_language} : {translated_text}")

Sie sollten Folgendes sehen:

------------------ Hello World! ------------------
en → tr : Selam Dünya!
en → de : Hallo Welt!
en → es : ¡Hola Mundo!
en → it : Ciao mondo!
en → el : Γειά σου Κόσμε!
en → zh : 你好世界！
en → ja : 「こんにちは世界」
en → ko : 안녕하세요 세계!

Zusammenfassung

In diesem Schritt konnten Sie mithilfe der Translation API Text in mehrere Sprachen übersetzen. Weitere Informationen zum Übersetzen von Text

6. Sprachen erkennen

Sie können auch die Translation API verwenden, um die Sprache eines Textstrings zu erkennen.

Kopieren Sie den folgenden Code in Ihre IPython-Sitzung:

def detect_language(text: str) -> translate.DetectedLanguage:
    client = translate.TranslationServiceClient()

    response = client.detect_language(parent=PARENT, content=text)

    return response.languages[0]

Rufen Sie die Funktion auf, um die Sprache verschiedener Sätze zu erkennen:

sentences = [
    "Selam Dünya!",
    "Hallo Welt!",
    "¡Hola Mundo!",
    "Ciao mondo!",
    "Γειά σου Κόσμε!",
    "你好世界！",
    "「こんにちは世界」",
    "안녕하세요 세계!",
]
for sentence in sentences:
    language = detect_language(sentence)
    confidence = language.confidence
    language_code = language.language_code
    print(
        f"Confidence: {confidence:4.0%}",
        f"Language: {language_code:5}",
        sentence,
        sep=" | ",
    )

Sie sollten Folgendes sehen:

Confidence: 100% | Language: tr    | Selam Dünya!
Confidence:  80% | Language: de    | Hallo Welt!
Confidence: 100% | Language: es    | ¡Hola Mundo!
Confidence: 100% | Language: it    | Ciao mondo!
Confidence: 100% | Language: el    | Γειά σου Κόσμε!
Confidence: 100% | Language: zh-CN | 你好世界！
Confidence: 100% | Language: ja    | 「こんにちは世界」
Confidence: 100% | Language: ko    | 안녕하세요 세계!

Zusammenfassung

In diesem Schritt haben Sie die Sprache eines Textes mithilfe der Translation API erkannt. Weitere Informationen zur Erkennung von Sprachen

7. Glückwunsch!

Sie haben gelernt, wie Sie die Translation API mit Python verwenden.

Aufräumen

So bereinigen Sie die Entwicklungsumgebung in Cloud Shell:

Wenn Sie sich noch in Ihrer IPython-Sitzung befinden, gehen Sie zurück zur Shell: exit
Verwendung der virtuellen Python-Umgebung beenden: deactivate
Löschen Sie den Ordner der virtuellen Umgebung: cd ~ ; rm -rf ./venv-translate

So löschen Sie Ihr Google Cloud-Projekt in Cloud Shell:

Rufen Sie Ihre aktuelle Projekt-ID ab: PROJECT_ID=$(gcloud config get-value core/project)
Achten Sie darauf, dass dies das Projekt ist, das Sie löschen möchten: echo $PROJECT_ID
Projekt löschen: gcloud projects delete $PROJECT_ID

Weitere Informationen

Cloud Translation-Dokumentation: https://cloud.google.com/translate/docs
Python in Google Cloud: https://cloud.google.com/python
Cloud-Clientbibliotheken für Python: https://github.com/googleapis/google-cloud-python

Lizenz

Dieser Text ist mit einer Creative Commons Attribution 2.0 Generic License lizenziert.