1000人收藏的小说翻译工具！可将多语言小说翻译成中文，支持多种主流种格式！

前段时间，一位做翻译的朋友跟我吐槽，说现在市面上的翻译工具五花八门，但真正好用的小说翻译工具却寥寥无几。 他说自己翻译一本几百页的英文小说，光是处理格式、术语一致性就够头疼的，更别说还要应对各种编码问题和排版错乱。 确实，翻译长篇小说和普通文本完全是两码事。 这样一来，全书的术语翻译就能保持高度一致，不会出现"张三"在第一章叫"张三"，到了第三章变成"张四"的尴尬情况。 3. 安装依赖 uv sync 3. 配置 API Key export DEEPSEEK_API_KEY=sk-... trans-novel tools assemble book.epub 翻译指定章节 uv run trans-novel translate book.epub --chapter 3 输出纯文本格式

python3爬取小说存为文本实现小说下载

爬取的对象：第三方小说网站：顶点小说网 以小说：修真聊天群 为例 #! max_len, thread_stop, max_thread, start_time basic_url = 'www.booktxt.net' url_1 = input("请输入需要下载的小说目录地址 ,仅限顶点小说网[www.booktxt.net]：") print('正在抓取目录章节 decode('gbk') txt_name = re.compile(txt_name_partern).findall(html_data) print('小说名称 start_time h = int(times) // 3600 m = int(times) % 3600 // 60 s = int(times) % 60 print("小说下载完成

超长小说可以用AI翻译了，新型多智能体协作系统媲美人工翻译

机器之心报道 机器之心编辑部 机器翻译 (MT) 的最新进展显着提高了各个领域的翻译质量。然而，由于其复杂的语言、比喻表达和文化差异，文学文本的翻译仍然是一个艰巨的挑战。 ，以解决复杂的翻译问题。 MHP 从目标语言的单语读者的角度评估翻译质量，而 BLP 使用高级 LLM 直接将翻译与原文进行比较。 实验结果表明，人类评估者和 LLM 都更喜欢 TRANSAGENTS 的翻译，而不是人类撰写的参考翻译，特别是在需要特定领域知识的情况下。 当人类客户分配书籍翻译任务时，由 TRANSAGENTS 选定的智能体团队将协作翻译书籍。这模拟了整个图书翻译过程，其中不同角色的智能体协同工作，以确保翻译始终保持高质量和一致性。

MongoDB学习（翻译3）

注意: 在1.4版本中还有些限制，但是之后的版本已经解除了，所以在此不再翻译。 ： var query = from c in collection.AsQueryable<C>() where (c.X % 2 == 0) && (c.X % 3 == 0) == 0)); 上面例子可以转化为下面使用了 $and的mongodb查询语句 { $and : [{ X : { $mod : [2, 0] } }, { X : { $mod : [3, 0] } from c in collection.AsQueryable<C>() 3. where c.A.Contains(123) 4. .Where(c => c.L.Count == 3); 可转化为下面mongodb查询语句：: { L : { $size: 3 } } 　　剩下的待续。。。

python cookbook 3 翻译

自己买了个影印版，边翻边看边实践以期增强学习效果。计划是每日一个小片段，希望能坚持到底。

docker官方文档翻译3

article/details/80171723 本文出自方志朋的博客 个人博客纯净版：https://www.fangzhipeng.com/docker/2018/09/11/docker-trans3. 介绍 第3部分，我们扩展了我们的应用并实现了负载均衡。 要做到这一点，我们必须在分布式应用程序的层次结构中升级一级：服务。 version: "3" services: web: # replace username/repo:tag with your name and image details image

某小说App __sig3签名分析

那看小说和看小视频的区别在哪？ 小说越看越困，小视频越看越清醒。足以证明AI比你还要了解你自己。 今天我们的目标就是某小说App v1.0.0.2 二、步骤 搜索 __sig3 图片 1:main 才5个结果，仔细找找，发现了这个 atlasSign 函数， 再搜索下 atlasSign 函数，虽然这次调用的地方很对 下面有两个方案: 1、坚信我们是对的，做__sig3签名一定调用了atlasSign，只是可能把这个48位的签名再做了某种变化。 c.entrySet().toArray()); console.log(TAG + ">>> rc = " + rc); return rc; } 再跑一下，结果出来了，果然就是 __sig3 这时候就得相信自己了，首先atlasSign被触发了，说明大概率做 __sig3 的时候被调用了。那么打印堆栈就是最好的解决方案了。

Python3调用Google翻译

类似前言一样的东西 想弄一个批量翻译的东西，奈何百度翻译别人根本不研究，所以只能看谷歌翻译的了；这份代码的作者写的太聪明了，是真的很棒，思路很好，看到这样的代码简直年轻10岁 环境 这翻译的环境需要 Python ld&dt=md&dt=qca"\ "&dt=rw&dt=rm&dt=ss&dt=t&ie=UTF-8&oe=UTF-8"\ "&source=btn&ssel=3& tsel=3&kc=0&tk=%s&q=%s"%(tk,content) result = open_url(url) #请求网址 print_result(result) #输出结果 True: print(termcolor.colored("请先输入要进行的操作：q表示退出；e表示英文翻译成中文；z表示中文翻译成英文。" 自动翻译了，舒服的

python3 调用百度翻译API翻译英文

='+sign resultPage = urllib.request.urlopen(myurl) #调用百度翻译 API进行批量翻译 print (myurl) resultJason = resultPage.read().decode ('utf-8') #取得翻译的结果，翻译的结果是json格式 resultJasons = resultPage.read() print ('dst') dst = str(js["trans_result"][0]["dst"]) #取得翻译后的文本结果 outDst=dst.strip()+"\n" fout.write(outDst) #如果翻译出错

小说python2和python3的差异

python2和python3的差异 这里小说(粗浅,小范围)下当前我个人碰到的和觉得常用的一些东西 在python2和python3中的差异 print python2 是个 语句 python3 是个 函数 这样的话一些链式操作或是语句构建就成为可能 Unicode编码 python2中中国程序员困扰的编码问题, python3会明朗很多,默认Unicode编码 python3立减一行代码量 1 /values/items python3废除has_key 从CPython 3.6+开始默认情况下dict的行为类似于OrderedDict, 变成有序的了 除法运算 异常处理 python3只能这样写 (a, b): 2 return a,b[0],b[1] 3unpacks(1, (2,3)) 4>(1, 2, 3) 其他 还有其他很多差异,后续慢慢补充吧 还有一些标准库只是名字变更的 具体可以看看如下链接 python3的原因和从python2过度到python3有效的建议 具体请看如下链接 http://python3statement.org/

python爬虫之小说网站--下载小说(

python爬虫之小说网站--下载小说(正则表达式) 思路: 1.找到要下载的小说首页,打开网页源代码进行分析(例:https://www.kanunu8.com/files/old/2011/2447 .html) 2.分析自己要得到的内容,首先分析url,发现只有后面的是变化的，先获得小说的没有相对路径，然后组合成新的url(每章小说的url) 3.获得每章小说的内容，进行美化处理 代码如下: #小说爬虫 sanguo=[] for i in raw: sanguo.append([i[2],url+i[1]]) #生成每个章节的url #print(sanguo) m3=re.compile (r'

(.+)

Python3多进程+协程异步爬取小说

前言 之前写了一篇关于用多线程爬小说的博客，但是发现爬取16M的小说需要十几分钟，所以今天更新了一篇用多进程外加使用单线程异步的协程同样爬取之前用多线程爬取的同一篇小说，并进行两者效率的对比 本篇测试爬取的小说为 titles = []#储存各章节名字 process_num = 0 #进程数，一般范围为CPU内核数到50 coroutine_num = 0 #协程数 ①首先依旧用chromedriver模拟登录小说网站爬取对应小说目录的网页 HTML，然后用beautifulsoup筛选出我们所需要的各个章节的部分url，再加上此小说网站的基础URL构成各个章节的完整URL （以下的chromedriver参数定义就不做多解释，以前的博文有说了 URL txt_path = r'E://py//小说//'#存储小说的路径 urls = [] #储存各章节的URL htmls = []#储存各章节页面HTML titles = []#储存各章节名字 ———————————————————————————————————————————# 本次实验开启40进程和40协程 跑了30多秒 image.png image.png 用上次的多线程爬同样小说

django 1.8 官方文档翻译： 3-3-3 文件储存API

译者：Django 文档协作翻译小组，原文：Storage API。 本文以 CC BY-NC-SA 3.0 协议发布，转载请保留作者署名和文章出处。 Django 文档协作翻译小组人手紧缺，有兴趣的朋友可以加入我们，完全公益性质。

3.异步协程爬取下载网络小说

之前，我们已经通过多线程的方式实现了下载网络小说，参阅文章地址，下面将采用异步携程的方式进行下载。 data={"book_id":"'+book_id+'"}' asyncio.run(getCatalog(url)) print('爬取西游记小说完毕!')

Python3多线程小说爬虫可提供查询功能

前言 pycharm+chromedriver+bs4+re+threading+queue模拟登录小说多线程爬虫 首先要安装selenium，BeautifulSoup库，下载对应的chromedriver 里面可用搜索库名进行下载，写python爬虫一般推荐这个 而chromedriver版本对应关系可以自行百度，下载完安装到自己选定的路径，并记得在下面的代码修改路径 具体步骤如下： ①首先是根据输入的小说名模拟登录网站 ：') print('\t' + '编号' + '\t\t' + '小说' + '\t\t' + '作者' + '\t') num = 1 for name, author, in ，输入对应的编号：')) want_url = str(URLlist[step - 1]) ②爬取所需要下载的小说各个章节的URL，将其依次存入队列 在第一步中获得对应网页的URL进行队列存储 txt_path = r'E://py//小说//' #小说总章节数 Sum_Chapters = 0.0 #所要搜索的小说名字 novel_name = str() class scrapy_biquge

Python爬虫，批量下载小说网站上的小说

爬虫脚本把这个小说网上的几乎所有小说都下载到了本地，一共27000+本小说，一共40G。 ? ? 完整代码： #coding=utf-8 2 import urllib 3 import urllib2 4 import re 5 import os 6 7 webroot = 'http ://www.xuanshu.com' 8 9 for page in range(20,220): 10 print '正在下载第'+str(page)+'页小说' 11 12 encode('gbk') 34 book_updatetime = item[2].encode('gbk') 35 book_link = item[3] \n\n') 85 fp.close() 该脚本只定向抓取“选书网”小说站，“玄幻奇幻”分类下的小说。供网友们参考，可自行修改。 写得比较粗糙，勿喷…… ·END·

爬取小说网站章节和小说语音播放

爬取小说网站章节和小说语音播放 爬去小说网站说干就干！！ 现在来了,撸起袖子开始就是干!! 百度搜索一下 "小说网站" ,好第一行就你了,目标-->"起点小说" ? 点击进去复制改小说的网址为:起点小说("https://www.qidian.com/") ? 把获取到的连接上面的代码会进行自动的下载,,这样就很容易会完成网站上的批量图片下载...你们也可以百度网盘下载: 起点的小说源代码附加 1 import requests 2 3 from lxml 请求网站拿到HTML源代码，抽取小说名、小说链接 创建文件夹 16 17 response = requests.get("https://www.qidian.com/all") 18 Littit, Litsrc) 50 51 52 53 def finally_file(self, Bigtit, Littit, Litsrc): 54 55 # 3.

django 1.8 官方文档翻译： 3-3-4 管理文件

译者：Django 文档协作翻译小组，原文：Managing files。 本文以 CC BY-NC-SA 3.0 协议发布，转载请保留作者署名和文章出处。 Django 文档协作翻译小组人手紧缺，有兴趣的朋友可以加入我们，完全公益性质。

django 1.8 官方文档翻译： 3-3-2 File对象

译者：Django 文档协作翻译小组，原文：File objects。 本文以 CC BY-NC-SA 3.0 协议发布，转载请保留作者署名和文章出处。 Django 文档协作翻译小组人手紧缺，有兴趣的朋友可以加入我们，完全公益性质

django 1.8 官方文档翻译： 3-3-1 文件上传

. # Process request 译者：Django 文档协作翻译小组，原文：Overview。 本文以 CC BY-NC-SA 3.0 协议发布，转载请保留作者署名和文章出处。 Django 文档协作翻译小组人手紧缺，有兴趣的朋友可以加入我们，完全公益性质。