京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:咕隆先森
来源:Python 技术
工作上经常需要与外国友人邮件沟通,奈何工作电脑没有安装有道词典一类的翻译软件,结合自己的需要,自己撸一个桌面翻译神器。
基本思路:基于PySimpleGUI开发桌面GUI→获取键盘输入→接入谷歌翻译API→爬虫获取翻译结果(其中涉及到正则表达式匹配翻译结果)→输出翻译结果→翻译完成。
创建图形用户界面 (GUI)可能很困难, 有许多不同的Python GUI工具包可供选择。最常提到的前三名是 Tkinter, wxPython 和 PyQt (或PySide2). 但是PySimpleGUI的较新工具包,其目的是使创建GUI更加容易。
PySimpleGUI 主要的作用是成为Tkinter, wxPython和PyQt之上的抽象层。您可以将其视为包装器, 拉近设计者与GUI 的距离. 虽然建立GUI 变的很简单, 相对的有很多细节被忽略掉, 也就是说你只能按PySimpleGUI 所提供的功能来使用.这个版本是架设在Tkinter 之上, 当然还有其他的版本, 像是PySimpleGUIQt, PySimpleGUIWx, PySimpleGUIWeb, …
所以说优点呢, 就是简单, 缺点也是简单, 以下大约说明一下使用方法, 其他的 GUI 很难在短短一篇文章就能说个大槪.
代码如下(示例):
import reimport htmlfrom urllib import parseimport requestsimport PySimpleGUI as sg
代码如下(示例):
url = 'http://translate.google.cn/m?q=%s&tl=%s&sl=%s'
该处使用的url网络请求的数据,这里用到了%字符串格式化方法。需要用到三个参数:text——需要翻译的内容, to_language——目标语言类型, text_language——当前语言类型。
代码如下(示例):
def translate(text, to_language="en", text_language="auto"): text = parse.quote(text) url1 = url % (text, to_language, text_language) response = requests.get(url1) data = response.text # print(data) expr = r'(?s)class="(?:t0|result-container)">(.*?)<' result = re.findall(expr, data) print(result) if (len(result) == 0): return "" return html.unescape(result[0])
print语句用于前期调试,调试成功之后可以注释掉,也可以忽略,不影响使用!
代码如下(示例):
sg.theme('bluepurple') # 设置主题font = ("fangsong",12) # 字体仿宋,大小12menu = [["Help",["About","Item","Author"]]] # 菜单栏设置value = ['汉语','英语','日语','法语','俄语','自动'] # 语言选择(前端显示),默认只有6种,可以自己添加var = ['zh','en','ja','fr','ru','auto'] # 语言选择(后端执行时)dic = dict(zip(value,var)) # 语言字典配置layout = [[sg.Menu(menu, tearoff=False)], [sg.Text(text='Input',size=(26,1)), sg.Text(text='将',size=(2,1),justification='center'), sg.Combo(values=value, key='from', size=(10,1)), sg.Text(text='翻译为',size=(5,1),justification='center'), sg.Combo(values=value, key='to', size=(10,1))], [sg.Multiline(key="-IN-",size=(60, 8),font=font)], [sg.Text(text='Output',size=(30,1))], [sg.Multiline(key="-OUT-",size=(60, 8),font=font)], [sg.Text(text='',size=(36,1)), sg.Button("翻译", size=(6,1)), sg.Button("清除", size=(6,1)), sg.Button("退出", size=(6,1))] ]window = sg.Window("自制桌面翻译器", layout, icon="CT.ico") # 设置窗口名称,窗口布局,以及图标
layout为GUI布局,采用列表的模式,根据行列进行排布。
代码如下(示例):
while True: event, values =window.read() if event in (None, "退出"): # 点击“X”或者“退出”按钮时才退出 break if event == "翻译": if values["to"]=='' or values["from"]=='': # 未选择语言类型时弹窗提示 sg.Popup("请选择语言类型后重试,谢谢!") else: tar = translate(values["-IN-"],dic[values["to"]],dic[values["from"]]) window["-OUT-"].Update(tar) if event =="清除": window["-IN-"].Update("") window["-OUT-"].Update("") if event == "About": sg.Popup("使用方法:", "'翻译'确认输入,并输出翻译结果", "'清除'清除已有输入,清空翻译的结果", "'退出'取消,并退出App", title='', font = font, auto_close = 1) if event == "Item": sg.Popup("翻译类型:", "'输入类型' 输入的语言类型", "'输出类型' 输出的语言类型", title = '', font = font, auto_close = 1) if event == "Author": sg.Popup("作者简介:", "姓名:XXXXXX", "Wechat:XXXXXX", "E-mail:XXXXXX@qq.com", title = '', font = font, auto_close = 1)window.close()
windows.read()可以理解为监听,分别有事件event,返回值values。
while循环,当事件为空或者为“退出”是=时,结束循环,并退出。
Popup为消息提示弹窗,可以作为警告,提示,再确认的交互界面。
到这里,整个项目就已经完成了,涉及到的一些基础技能,还需要一点功力,好了,今天的分享就到这里,后续会更新如何使用pyinstaller进行打包分发使用。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15