最近有个需求，要将几万条数据从日语翻译成中文。因为数据的获取和处理用的是python代码，所以想先尝试翻译部分也用python实现。
目前网上查到的翻译方法有百度、有道以及谷歌翻译，下面会对这三个方法进行简单的测试和分析。如果大家知道有更好的方法（速度快、结果准确），还请分享！
模块导入
import re
import urllib.parse, urllib.request
import hashlib
import urllib
import random
import json
import time
from translate import Translator
非python自带的库，如python google translator，需要手动安装，命令pip install module_name。
1. 百度翻译
appid = 'your_appid'
secretKey = 'your_secretKey'
url_baidu = 'http://api.fanyi.baidu.com/api/trans/vip/translate' def translateBaidu(text, f='ja', t='zh'):
salt = random.randint(, )
sign = appid + text + str(salt) + secretKey
sign = hashlib.md5(sign.encode()).hexdigest()
url = url_baidu + '?appid=' + appid + '&q=' + urllib.parse.quote(text) + '&from=' + f + '&to=' + t + \
'&salt=' + str(salt) + '&sign=' + sign
response = urllib.request.urlopen(url)
content = response.read().decode('utf-8')
data = json.loads(content)
result = str(data['trans_result'][]['dst'])
print(result)
参数：text--待翻文本，f--初始语言，t--目标语言，后面方法类似。
2. 有道翻译
url_youdao = 'http://fanyi.youdao.com/translate?smartresult=dict&smartresult=rule&smartresult=ugc&sessionFrom=' \
'http://www.youdao.com/'
dict = {}
dict['type'] = 'AUTO'
dict['doctype'] = 'json'
dict['xmlVersion'] = '1.8'
dict['keyfrom'] = 'fanyi.web'
dict['ue'] = 'UTF-8'
dict['action'] = 'FY_BY_CLICKBUTTON'
dict['typoResult'] = 'true' def translateYoudao(text):
global dict
dict['i'] = text
data = urllib.parse.urlencode(dict).encode('utf-8')
response = urllib.request.urlopen(url_youdao, data)
content = response.read().decode('utf-8')
data = json.loads(content)
result = data['translateResult'][][]['tgt']
print(result)
参数主要由字典dict指定，发现没有地方可以指定语言（可能是我没找到），测试结果是不管输入什么语言的文本，输出均是中文。
3. 谷歌翻译
url_google = 'http://translate.google.cn'
reg_text = re.compile(r'(?<=TRANSLATED_TEXT=).*?;')
user_agent = r'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) ' \
r'Chrome/44.0.2403.157 Safari/537.36' def translateGoogle(text, f='ja', t='zh-cn'):
values = {'hl': 'zh-cn', 'ie': 'utf-8', 'text': text, 'langpair': '%s|%s' % (f, t)}
value = urllib.parse.urlencode(values)
req = urllib.request.Request(url_google + '?' + value)
req.add_header('User-Agent', user_agent)
response = urllib.request.urlopen(req)
content = response.read().decode('utf-8')
data = reg_text.search(content)
result = data.group().strip(';').strip('\'')
print(result)
和上面两种方法一样，采用的是访问网页的形式来进行翻译。
还有一种是利用python谷歌翻译模块Translator：
def translateGoogle2(text):
result = translator.translate(text)
print(result)
4. 测试代码
测试过程：
翻译5个字串为一个小的单位，输出消耗时间；
循环10次为一个大的单位，输出消耗时间；
对不同的语言字串和循环次数做过多次测试，发现情况基本类似，所以这里选择了10次。
text_list = ['こんにちは', 'こんばんは', 'おはようございます', 'お休(やす)みなさい', 'お元気(げんき)ですか'] time_baidu =
time_youdao =
time_google =
time_google2 = for i in list(range(, )):
time1 = time.time()
for text in text_list:
translateBaidu(text)
time2 = time.time()
print('百度翻译第%s次时间：%s' % (i, time2 - time1))
time_baidu += (time2 - time1) time1 = time.time()
for text in text_list:
translateYoudao(text)
time2 = time.time()
print('有道翻译第%s次时间：%s' % (i, time2 - time1))
time_youdao += (time2 - time1) time1 = time.time()
for text in text_list:
translateGoogle(text)
time2 = time.time()
print('谷歌翻译第%s次时间：%s' % (i, time2 - time1))
time_google += (time2 - time1) time1 = time.time()
for text in text_list:
translateGoogle2(text)
time2 = time.time()
print('谷歌2翻译第%s次时间：%s' % (i, time2 - time1))
time_google2 += (time2 - time1) print('百度翻译时间：%s' % (time_baidu / ))
print('有道翻译时间：%s' % (time_youdao / ))
print('谷歌翻译时间：%s' % (time_google / ))
print('谷歌2翻译时间：%s' % (time_google2 / ))
5. 结果分析
日语字串原意为['你好', '晚上好', '早上好', '晚安', '您还好吧']。
测试代码输出结果：
您好
晚上好
早上好！
请您休息。
您身体好吗？
百度翻译第1次时间：0.5849709510803223
你好
晚安
早上好。
您休息吧、)
好(身体)好吗?
有道翻译第1次时间：0.46173906326293945
您好
晚上好
早上好
看看你的假期（康）
小心（元气）是
谷歌翻译第1次时间：3.84399676322937
你好
问候
问候
请休息
照顾 （玄龟） 吗？
谷歌2翻译第1次时间：6.819758892059326
您好
晚上好
早上好！
请您休息。
您身体好吗？
百度翻译第2次时间：0.4968142509460449
你好
晚安
早上好。
您休息吧、)
好(身体)好吗?
有道翻译第2次时间：0.3870818614959717
您好
晚上好
早上好
看看你的假期（康）
小心（元气）是
谷歌翻译第2次时间：3.5689375400543213
你好
问候
问候
请休息
照顾 （玄龟） 吗？
谷歌2翻译第2次时间：6.108794450759888
您好
晚上好
早上好！
请您休息。
您身体好吗？
百度翻译第3次时间：0.4832003116607666
你好
晚安
早上好。
您休息吧、)
好(身体)好吗?
有道翻译第3次时间：0.40560245513916016
您好
晚上好
早上好
看看你的假期（康）
小心（元气）是
谷歌翻译第3次时间：3.875128984451294
你好
问候
问候
请休息
照顾 （玄龟） 吗？
谷歌2翻译第3次时间：5.547708034515381
您好
晚上好
早上好！
请您休息。
您身体好吗？
百度翻译第4次时间：0.4904344081878662
你好
晚安
早上好。
您休息吧、)
好(身体)好吗?
有道翻译第4次时间：0.3860180377960205
您好
晚上好
早上好
看看你的假期（康）
小心（元气）是
谷歌翻译第4次时间：3.5466465950012207
你好
问候
问候
请休息
照顾 （玄龟） 吗？
谷歌2翻译第4次时间：7.052653551101685
您好
晚上好
早上好！
请您休息。
您身体好吗？
百度翻译第5次时间：0.4754292964935303
你好
晚安
早上好。
您休息吧、)
好(身体)好吗?
有道翻译第5次时间：0.37929368019104004
您好
晚上好
早上好
看看你的假期（康）
小心（元气）是
谷歌翻译第5次时间：3.503594160079956
你好
问候
问候
请休息
照顾 （玄龟） 吗？
谷歌2翻译第5次时间：4.944894552230835
您好
晚上好
早上好！
请您休息。
您身体好吗？
百度翻译第6次时间：0.4637324810028076
你好
晚安
早上好。
您休息吧、)
好(身体)好吗?
有道翻译第6次时间：0.3679838180541992
您好
晚上好
早上好
看看你的假期（康）
小心（元气）是
谷歌翻译第6次时间：3.4939000606536865
你好
问候
问候
请休息
照顾 （玄龟） 吗？
谷歌2翻译第6次时间：4.786132335662842
您好
晚上好
早上好！
请您休息。
您身体好吗？
百度翻译第7次时间：0.4783976078033447
你好
晚安
早上好。
您休息吧、)
好(身体)好吗?
有道翻译第7次时间：0.3760185241699219
您好
晚上好
早上好
看看你的假期（康）
小心（元气）是
谷歌翻译第7次时间：3.485666036605835
你好
问候
问候
请休息
照顾 （玄龟） 吗？
谷歌2翻译第7次时间：6.591272592544556
您好
晚上好
早上好！
请您休息。
您身体好吗？
百度翻译第8次时间：0.4756813049316406
你好
晚安
早上好。
您休息吧、)
好(身体)好吗?
有道翻译第8次时间：0.4083871841430664
您好
晚上好
早上好
看看你的假期（康）
小心（元气）是
谷歌翻译第8次时间：3.3123676776885986
你好
问候
问候
请休息
照顾 （玄龟） 吗？
谷歌2翻译第8次时间：5.902927875518799
您好
晚上好
早上好！
请您休息。
您身体好吗？
百度翻译第9次时间：0.46607208251953125
你好
晚安
早上好。
您休息吧、)
好(身体)好吗?
有道翻译第9次时间：0.5259883403778076
您好
晚上好
早上好
看看你的假期（康）
小心（元气）是
谷歌翻译第9次时间：3.919294834136963
你好
问候
问候
请休息
照顾 （玄龟） 吗？
谷歌2翻译第9次时间：6.256660223007202
您好
晚上好
早上好！
请您休息。
您身体好吗？
百度翻译第10次时间：0.5158905982971191
你好
晚安
早上好。
您休息吧、)
好(身体)好吗?
有道翻译第10次时间：0.38652658462524414
您好
晚上好
早上好
看看你的假期（康）
小心（元气）是
谷歌翻译第10次时间：3.3273775577545166
你好
问候
问候
请休息
照顾 （玄龟） 吗？
谷歌2翻译第10次时间：6.155425071716309
百度翻译时间：0.4930623292922974
有道翻译时间：0.4084639549255371
谷歌翻译时间：3.5876910209655763
谷歌2翻译时间：6.016622757911682
从打印的内容分析，耗时情况为有道<百度<谷歌<谷歌2，准确度情况为百度>有道>谷歌>谷歌2。
速度先不管，对后面两个文本的翻译结果，谷歌的准确度是较低的，网页版的翻译结果为：
其实像有道或百度，5条字串耗时400毫秒左右，对于大量数据是不太可取的。如20万条数据，需要约4.4个小时。
所以，如果你知道python中有更好的翻译方法，欢迎分享。或许，这种大量数据的翻译操作用其他语言实现比较合适？
6. 改进 & 感谢
谷歌翻译，灿烂千阳建议日语->英语->中文的顺序，结果的准确度改进了很多（只是多了一步，速度下降了些）；
耗时问题，codegay提出多线程方案，可以将速度提升几倍，取决于线程或服务器的个数；
具体改进的代码就不贴出来了，在原来的基础上做调整即可。