帮以前同事解决一个需求,中文项目 翻译 英文项目~~~
考虑到具体实现方面的问题,如果智能的话,肯定是要做中文的语法分析,不过感觉这个有难度。
所以最后的方案是遍历文件,将中文短语匹配出来,再进行人工翻译,将中文短语替换成翻译的内容。当然后期还是需要人工再检验下,毕竟代码中的中文,可能会影响到相关的程序。
这个问题,明显涉及到 多线程,文件读写,第一时间就想到的是 nodejs,虽然nodejs是一个主线程,但是异步文件读写,事件响应机制,肯定也是调用了线程,在实际编程的时候不需要考虑线程的相关的问题。
代码不复杂如下,写完了之后,适当的封装了下
var fs = require('fs'); var http = require('http'); var filePath = 'D:\\WORK_new\\'; var logPath = 'D:\\chinese.log'; var map = {}; var num = 0; var dictionary = (function () { var map = {}; return { logPath: 'D:\\chinese.log', set: function (key, val) { map[key] = val || ''; }, get: function (key) { return map[key]||''; }, save2File: function () { fs.writeFile(this.logPath, JSON.stringify(map).replace(/","/g,'",\r\n"'),{encoding:'utf8',flag:'w'}, function (err) { if (err) throw err; }); }, loadFile: function (callback) { fs.readFile(this.logPath, {encoding:'utf8'},function (err, data) { map = JSON.parse(data); callback(); }) }, translateByGoogle: function (callback) { var index = 0; for (var key in map) { if (map[key] == '') { index++; (function (key) { http.get("http://translate.google.cn/translate_a/t?client=t&hl=zh-CN&sl=zh-CN&tl=en&ie=UTF-8&oe=UTF-8&oc=2&otf=1&ssel=3&tsel=6&sc=2&q="+key, function(res) { res.setEncoding('utf8'); var body = ""; res.on('data', function (chunk) { body+=chunk; }).on('end', function (){ var obj = eval('('+body+')'); map[key] = obj[0][0][0]; index--; if (index == 0) { callback(); } }); }).on('error', function(e) { console.log('http error'); index--; if (index == 0) { callback(); } console.log("Got error: " + e.message); }); })(key); } } } } })(); function File () { var index = 0; var _readFile = function (pathStr, fileBack, doneBack) { fs.readFile(pathStr,{encoding:'utf8'}, function (err, data) { index--; if (err) { data = ""; console.log(err,pathStr) //throw err; } fileBack(data,pathStr); if (index == 0) { doneBack(); } }); }; var _walkDir = function (pathStr, fileBack, doneBack) { fs.readdir(pathStr, function (err, files) { files.forEach(function (file) { if(fs.statSync(pathStr + '/' + file).isDirectory()){ _walkDir(pathStr + '/' + file, fileBack, doneBack); } else { if (/.js$|.html$|.htm$|.jsp$/.test(file)){ index ++; _readFile(pathStr + '/' + file, fileBack, doneBack); } return; } }); }); } this.walkDir = function (pathStr, fileBack, doneBack) { index = 0; _walkDir(pathStr, fileBack, doneBack); } } //第一步 获取中文 dictionary.logPath = logPath; new File().walkDir(filePath, function (data) { if (!!data) { var match = data.match(/[\u4e00-\u9faf]+/g); if (!!match) { match.forEach(function (mat) { dictionary.set(mat); }) } } }, function () { console.log('获取中文 OK'); dictionary.save2File(); }) //第二步 google翻译 /* dictionary.loadFile(function () { dictionary.translateByGoogle(function () { dictionary.save2File(); }) }); */ //第三步 中文替换 /* dictionary.loadFile(function () { new File().walkDir(filePath, function (data,pathStr) { fs.writeFile(pathStr, data.replace(/[\u4e00-\u9faf]+/g, function (ch) { return dictionary.get(ch); }),{encoding:'ascii',flag:'w'}, function (err) { if (err) throw err; }); }, function () { console.log('中文替换 OK'); }) }); */
问题还是有的
1.nodejs编码问题,在window环境下对GBK编码支持不好,主要是utf8文件的处理
2.效率上面可能可以再通过 线程进行优化,这块没做深入的考虑
3.匹配出来,可能有单个的标点符号的短语等情况,需要人工排查
实际情况中,文件是GBK的,还有些文件是utf8的,后来还是考虑通过 脚本语言 快手实现的时候,
1.文件编码的问题,判断通过搜索
判断文件首位3个字节是不是 ef bb bf,但是这个只是针对有BOM的utf8格式
对无BOM的utf8格式,需要进行字节特征码的判断(有难度,精力有限,使用了上面的方案,对于无BOM的情况,进行人工排查)。
2.因为快手多线程方便编程很简单,一直以为多线程肯定比单线程效率要好。实际情况却和想的不一样,单线程的比多线程的快多了。看来主要瓶颈还是在读写文件IO上面。
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