调用google批量翻译接口

import pandas as pd
import requests
from requests.auth import HTTPBasicAuth
 
def translate_text(text, target_language, source_language, username, password):
    url = ""
    data = {
        "SourceLanguage": source_language,
        "TargetLanguage": target_language,
        "Contents": [text]
    }
 
    auth = HTTPBasicAuth(username, password)
    
    response = requests.post(url, json=data, auth=auth)
    if response.status_code == 200:
        translation = response.json()["result"][0][0]
        return translation
        
    else:
        return None
 
# 填写认证信息
username = ""
password = ""
 
# 读取Excel表格
df = pd.read_excel(r"C:\Users\wangkejun\Desktop\DamaishujuCategoryKeyWord_20230901.xlsx")
 
# 遍历每一行，翻译"Keyword"列的西班牙词语
for index, row in df.iterrows():
    keyword = row["Keyword"]
 
    try:
        translated_keyword = translate_text(keyword, "zh-CN", "es", username, password)  # 将西班牙语翻译成中文（简体）
    
        # 将翻译结果添加到"ChKeyword"列
        df.at[index, "ChKeyword"] = translated_keyword
        # 显示翻译结果
        print(f"翻译结果: {translated_keyword}")
    except:
        print(False)
 
df = pd.read_excel(r"C:\Users\wangkejun\Desktop\20230901.xlsx") 

这段代码使用 Python 的 pandas 库和 requests 库，

对 Excel 表格中的西班牙语关键词进行自动翻译，将其翻译成中文（简体），

然后将翻译结果储存在 Excel 表格中的"ChKeyword"列。

其中，表格数据从指定路径的 Excel 文件中读取。具体实现方式是遍历表格每一行，通过调用一个名为 translate_text 的函数来进行自动翻译。

返回的结果是 JSON 格式的数据。

translate_text 函数中使用了 HTTPBasicAuth 对象来传递认证信息。

如果翻译成功，将翻译结果添加到 DataFrame 表格中，并输出翻译结果；

如果翻译失败，则忽略该行不做处理。

最后，将带有翻译结果的 DataFrame 表格重新读取一次，以便将翻译结果写入原始文件中。