Python Google Translate调用脚本

前一阵子一直想找一个命令行上的翻译程序，就自己写了一个Python程序：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import urllib
import urllib2
import sys
import jsonlib
from optparse import OptionParser

URL = "http://ajax.googleapis.com/ajax/services/language/translate?v=1.0&q=%s&langpair=%s%%7C%s"

parser = OptionParser()
parser.add_option("-f", "--from", dest="lang1",
        help="The language code to translate from", default="en")
parser.add_option("-t", "--to", dest="lang2",
        help="The language code to translate to", default="zh")

(options, args) = parser.parse_args()
if len(args) < 1:
    print "Usage: python translate.py <translate text>"
    sys.exit(0)

text = ' '.join(args)
print "Translating %s from %s to %s" % (text, options.lang1, options.lang2)
query = (URL % (urllib.quote(text), options.lang1, options.lang2))
req = urllib2.Request(query)
req.add_header("Referer", "http://www.my-ajax-site.com")
r = urllib2.urlopen(req)

data = r.read()
obj = jsonlib.read(data)
if obj['responseStatus'] != 200L:
    print "Error: %s" % obj['responseDetails']
else:
    print "Translated text: %s" % obj['responseData']['translatedText']

Python常用函数和库

介绍了Python的特性，该介绍一下我常用的Python的函数和库了~~ 1. Python内建函数和库 1.1 函数： map(func, list): 将某个函数func作用于list中的每个元素 1.2 库： re : 正则表达式库 正则表达式本身就非常的强大，尤其是Perl 5的正则表达式。Python中的正则表达式库当然也非常不错~~例如，我要找出某文本中所有带括号的字符串：

#!/usr/bin/env python

import re

regex = re.compile(r"\([^)]*\)")
s = "Python is (cool)! So is everthing that uses (Python)!"
matches = regex.findall(s)
for match in matches:
    print match

如此一来，我们就可以得到(cool)和(Python)这两个字符串了，关于正则表达式，网上有太多的文章可以参考了，而且书也一大堆，我就不介绍了~~ urllib: 网络库 这是Python中提供的一个最简单的网络访问库，但非常实用，而且也非常方便~~如果要获取某个网站中的内容（HTML），如下： f = urllib.urlopen("http://www.google.com") html = f.read() print html 以上是用GET方式获取内容，如果要用POST方式的话，可以如下： data = {"some_data" : "some_info"} f = urllib.urlopen("http://www.google.com", data) html = f.read() print html 该库中还有许多其他的网络相关实用函数哦~~ os, sys: 操作系统、文件、系统相关库 os库中包括许多操作系统相关函数，例如获取当前目录os.getcwd()，执行一个命令行os.popen等等。sys库中包含系统相关的函数和变量，例如最有用的莫过于sys.argv，这个可以得到命令行上的所有参数。比如我如果敲入：python todocmd.py add I have to do this，那么sys.argv就是一个数组：['python', 'todocmd.py', 'add', 'I', 'have', 'to', 'do']。 optparse: 命令行解析库 很多时候，我们需要写一个命令行的程序，而这个程序在命令行上又有许多的参数，例如我常用的pal日历程序： pal -r 4 可以告诉我我在4天内的所有事件~~当然，命令行参数远远不止这一个……那么，如果我要写这么一个程序，我就可以用到optparse这个库来解析这些命令行的参数。

#!/usr/bin/env python

from optparse import OptionParser

parser = OptionParser()
parser.add_option("-f", "--file", dest="filename",
help="write report to FILE", metavar="FILE")
parse.add_option("-q", "--quiet",
actoin="store_false", dest="verbose", default=True,
help="don't print status messages to stdout")

(options, args) = parser.parse_args()

以上就是一个简短的命令行解析程序块，当我在命令行上敲入：my_script -f outfile -q时，该程序块就会帮我读取到这些参数，并以数组的方式传给我~~另外，如果我敲入my_script -h，它还会自动输出参数帮助~~ 2. 外部库 2.1 cElementTree (去Google搜索ElementTree) XML在目前的应用非常广泛，而如果要操作XML的话，我们需要相应的解析器~~各种语言都提供了自己的解析器，Python也不例外。在Python中，我比较喜欢的XML解析器是cElementTree。它是ElementTree的C Python版本，所以拥有ElementTree的所有功能，但比ElementTree的性能更好~~以下是一个简短的解析程序：

#!/usr/bin/env python

import xml.etree.cElementTree as ct

f = open("example.xml")
tree = ct.parse(f)

nodes = tree.getiterator()
for node in nodes:
    for child in node:
        print child.attrib["name"]

2.2 yapgvb (http://yapgvb.sourceforge.net) 全称叫做：Yet another Python graphviz binding。知道Graphviz的人都知道其强大，它是用来生成有向和无向图的，对于我来说很有用，因为我可以用它来生成状态机、文字关系图、Ontology树等等。其最大的好处是能够自动排版，使得图中每个节点互不相碰~~用yapgvb的话，我可以非常方便的根据我的内容生成相应的图片。例如：

#!/usr/bin/env python

import yapgvb

nodes = ["jack", "shen", "eden", "xu"]
graph = yapgvb.Graph("Example Graph")
root = graph.add_node(label="Root")
for node in nodes:
   n = graph.add_node(label=node)
   edge = root >> n

graph.layout(yapgvb.engines.neato)
format = yapgvb.formats.png
graph.render("example.png")

可以生成以下图片： 2.3 docutils (http://docutils.sourceforge.net): 文档工具 这是我的最爱，除了Latex之外，一般的小型文档我就用它了~~Docutils自己定义了一种文档语言叫做RestructuredText，用它写成一个文档后，可以用Docutils生成HTML、Latex和S5。HTML和Latex就不介绍了，不过S5是我比较喜欢的东西，当时做幻灯片的时候就是用的RestructuredText生成的S5格式的幻灯片。S5其实是一种专门用来制作幻灯片的HTML格式，最终生成的幻灯片也非常漂亮，而且因为是HTML，所以可以直接用CSS和Javascript来调整版面、格式、颜色等等。 这个是我极力推荐的库，一定要看看~~ 恩，其实Python好的库还有许多，我这里就不一一介绍了。我准备在之后一个一个详细解说，例如：Django(快速原型Web框架), SQLObject(Object-Relational Mapping框架)，Epydoc(Python API文档生成)，Docutils(文档生成工具)，Mako(模板语言工具)等等~~

Python入门详细介绍

作为最爱的语言之一，首先来详细介绍一下我对Python的认识吧~~当然，Python的特性远远不止我在次介绍的这些，这就需要读者自己去研究了。此文章中所有的代码高亮也是有一个Python的程序所完成的，叫做pygmentize。它可以解析多种编程语言并生成相应的HTML、LATEX等等来对代码进行高亮显示。 和Perl、Ruby一样，Python是一种动态类型语言(Dynamically Typed)，也是一种脚本语言(Scripting Language)，解释型语言(Interpreted)。这种类型语言的特性在于它们语法简洁，无须编译，拥有非常方便但又强大的数据结构操作，很利于创建初始程序原型或者完成某些小型脚本处理。例如，我如果想要用Python对某个文件中的每一行进行同一个操作的话：

#!/usr/bin/env python

f = open("example.file")
lines = f.readlines()
lines = map(lambda x : x.strip() + " str", lines)
print lines

以上就不一一解释了，但是example.file文件内容如下：

first line
second line
third line

输出结果如下：

['first line str', 'second line str', 'third line str']

Python中我喜欢的特性 Python的特性主要来自动态类型和脚本语言，所以很多我喜欢的特性其实也就是动态类型语言的特性：

1. 简洁干净的语法结构。和许多语言不同，Python的某个程序块的开始和结束并不是由某个符号或者语句所包围，而是采用冒号和缩进来进行区别，例如：

   #!/usr/bin/env python
   
   def println(line):
   print line
   
   f = open("example.file")
   lines = f.readlines()
   for line in lines:
       println(line)
   

   以上的简短程序中，函数体和函数声明、for语句和语句块都是由冒号和缩进进行分隔，看上去非常清楚，增加可读性。然而，这种方式有利也有弊。在使语法干净的同时，它使得程序的书写非常严格，而且在自动生成代码上也会增加不必要的处理。
2. 多值赋值和返回。这是脚本语言一个非常有用的特性。Python中有一个数据结构叫做tuple，他只可读不可写，然而却为多值赋值和返回提供了可能。例如，我如果要对多个变量同时赋值，我无须在每一行写一个，可以如下：

   var1, var2, var3 = 3, 4, 5

   这样，一方面减少了我的代码量，另一方面，如果我将同一类的变量放在一起赋值，可以增加可读性。多值返回就更有用了，在很多时候，我们需要返回的不只是某一个变量，而是想返回多个变量。例如：很多时候我们想得到数组中最大元素和最大元素的索引，那么用Python就可以如下：

   #!/usr/bin/env python
   
   # assume the list is "l", and all the values are positive
   def max_in_list(l):
       mvalue = -1
       mindex = -1
       for i in range(len(l)):
       value = l[i]
       if value > mvalue:
           mvalue = value
           mindex = i
   
       return (mvalue, mindex)
   
   value, index =  max_in_list(l)

3. List comprehension。这是我最喜欢的一个特性，在数组/列表处理上非常实用。其作用是对某个已有列表的每个元素进行操作，并返回新的列表。例如，我要对某个列表中的所有大于2的数字加上另一个数，可以如下：

   #!/usr/bin/env python
   
   l = [4, 3, 5, 87, 4, 6, 4, 2]
   new_l = [x + 2 for x in l if x > 2]
   print new_l

4. 高阶函数。这其实是各种动态语言都拥有的一个特性，而且非常有用。所谓高阶函数，从简单说来就是指函数可以作为另一个函数的参数。注意这是不是说将函数的返回结果作为参数，而是将函数本身作为参数。例如：

   #!/usr/bin/env python
   
   def add_one(n):
       return n + 1
   
   def add_two(n):
       return n + 2
   
   def process_list(func, list):
       for n in list:
           print func(n)
   
   l = [3, 4, 5, 6, 7]
   print "Function = add_one ", "-"*30
   process_list(add_one, l)
   print "Function = add_two ", "-"*30
   process_list(add_two, l)
   

   Python中还有一个特殊的lambda关键字来代表某个匿名函数例如以上的例子我可以改成如下：

   #!/usr/bin/env python
   
   def process_list(func, list):
   for n in list:
       print func(n)
   
   l = [3, 4, 5, 6, 7]
   print "Function = add_one ", "-"*30
   process_list(lambda x : x + 1, l)
   print "Function = add_two ", "-"*30
   process_list(lambda x : x + 2, l)