之前有分享过 gradio 制作 web App,我们今天就基于此做一个翻译器。文末有试用访问哦,欢迎点击。
1. 产品说明
实现一个中英翻译器,输入中文或者英文,输出对应的英文或者中文,目的是给学习英文的用户,提供单词解释服务。使用方式为手机端为主,PC 也可以支持。
初步界面设计如下:
2. gradio 前端布局
import numpy as np
import gradio as gr
import os
from fastapi import FastAPI
import requests
import json
import jieba
with gr.Blocks(title="aiweker") as wekerapp:
gr.Markdown("## 微客翻译")
with gr.Row():
translate_output = gr.Textbox(
label="结果在这里",
lines=10
)
with gr.Row():
translate_txt = gr.Textbox(show_label=False, placeholder="输入你要的单词,中文或者英文").style(container=False)
with gr.Row():
with gr.Column(scale=1):
translate_button = gr.Button("提交")
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gradio 提供的产品说明设计中的组件,包括文本框(Textbox)和 按钮(Button)。由于优先支持手机端显式,布局上一行布局为主,一行一个组件。
3. 翻译器实现
如何实现翻译功能,可以访问百度翻译功能,间接实现翻译功能。通过分析可以通过https://fanyi.baidu.com/sug
可以实现翻译功能。接口返回多个 key-value 键值对
def translate(input_text):
url = "https://fanyi.baidu.com/sug"
headers = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)"}
data = {"kw": input_text}
rsp = requests.post(url=url, headers=headers, data=data)
data = json.loads(rsp.content.decode())
return data
# {'errno': 0, 'data': [{'k': '清华大学', 'v': '名. Tsinghua University'}]}
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4. gradio 功能调用
为了说明每一个单词的解释,我们接入中文分词 jieba 进行分词。
def translate_process(input_text):
result = []
if len(input_text)< 3:
seg_list = [input_text]
else:
seg_list = jieba.cut(input_text, cut_all=False)
for text in seg_list:
data = translate(text)
for ds in data.get('data', []):
result.append("{}: {}".format(ds.get('k'),ds.get('v')))
break
return "\n".join(result)
translate_button.click(translate_process, inputs=translate_txt, outputs=translate_output)
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执行 python 文件就可以部署了。
5. 总结和下一步
这里分享一个简单的 app 应用开发,从产品设计、代码开发到部署。当然这只是一个简单的 demo,再做产品时出来实现功能外,还要考虑市场因素,你可以实现一个功能,但是市场已经有类似的产品,你的产品有什么独特性,有没有解决别人没有解决的问题。
下一步计划:
试用 URL: http://120.55.84.247/translate/
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