技巧:免费英文翻译成中文的工具-英文批量翻译中文的工具-各大语言互译工具
优采云 发布时间: 2022-10-17 14:16技巧:免费英文翻译成中文的工具-英文批量翻译中文的工具-各大语言互译工具
免费的英译汉翻译软件，什么样的免费英译汉翻译软件才能称得上好翻译软件？首先第一点是翻译质量高，第二点可以批量翻译，第三点是保持翻译前的格式。第四点支持采集翻译。今天给大家分享一款支持以上所有功能的免费英汉翻译软件。详情请参考以下图片！！！
1.免费英译中软件介绍
1. 支持多种优质翻译平台（批量百度翻译/谷歌翻译/有道翻译，让内容质量更上一层楼）。
2.只需要批量导入文件即可实现自动翻译，翻译后保留原版面格式
3、同时支持文章互译：从中文翻译成英文再翻译回中文。
4.支持采集翻译（可以直接翻译采集英文网站）
5个被忽视的真正重要的SEO技术
SEO技术在当今瞬息万变的世界中不断变化，大多数人可能没有意识到免费的英文到中文翻译软件。
一年前起作用的黑客不仅在今天已经过时，它们还会损害您的 网站 搜索引擎排名，特别是如果它们受到 Google 的惩罚。
在 SEO 中保持更新非常重要，这样当搜索引擎结果页面 (SERP) 中的竞争超过您时，您就不会落后。
今天使用了几种 SEO 技术来帮助 网站所有者和营销人员提高他们的排名，同时增加自然流量。
谷歌排名如何运作
当人们在线搜索信息时，他们会键入或说出与他们正在寻找的内容相关的词。
这些被称为关键字，它们通常有助于填充最佳搜索结果，但它们并不是决定您的 网站 是否会在第 1 页上排名的唯一因素。
搜索引擎排名还关注网站信息的质量，检查页面目的、权威、专业知识以及作者和内容的可信度等因素。
它还考虑了关于 网站 和作者或内容创建者的内容和信息的质量和数量以及他们的声誉。
基于这些因素，搜索引擎将首先提供最相关、高质量的结果，其余的将出现在连续的页面上。
但是，不能保证在第 1 页上的排名。
由于 SEO 的复杂性，许多 网站 所有者和营销人员选择在围绕它们制定策略时坚持他们理解的规则。
这意味着他们忽略了其他排名因素，当他们的页面未能在搜索引擎上排名时，他们最终会感到沮丧，因为谷歌的算法每两年都会改变他们的排名因素。
我们搜索了今天仍然很重要的经常被忽视的 SEO 策略，以下是我们发现的概述：
检查页外标题和元描述
无论您的业务规模或 网站 或您的预算大小，免费的英译中翻译软件都是最大化您的 SEO 努力的重要因素。
优化页面标题和元描述不需要高级专业知识，但它确实有助于提高搜索引擎结果的点击率。
针对正确的关键字进行优化
在 SEO 方面，公司往往过度投资并主要关注关键字，而免费的英汉翻译软件是该过程的重要组成部分。
但是，他们忽略了正确关键字的关键字优化，这可能会影响他们的工作。
免费的英汉翻译软件无需查找、关注和投资大量关键字，而是列出您认为描述您的网站或业务的关键字和短语。
许多人可能正在搜索这些确切的单词，并且由于搜索量很大，您可能很难将它们带到最热门的结果之一。
扎实、优质的内容
内容是 SEO 的基础，并且通常投资不足，免费的英译中翻译软件，因为人们正在寻找噱头让谷歌更喜欢他们的内容。
相反，您需要创建可靠、高质量的内容，同时引用 网站 上的其余内容。这不仅为搜索引擎提供了有关您的专家的更多信息，而且还有助于您的 网站 对更相关的术语和所需的初始关键字进行排名。
技巧:【零基础学爬虫】第一章：了解python中的requests库
目录
前言
从今天开始，博主不会写15篇左右的文章文章来带领大家学习爬虫。爬行其实并不难。如果你坚持学习这个博客，你就可以开始做项目了！
需要注意的是，建议您熟练使用谷歌浏览器，并学习查看后台源码和抓包程序，这是学习爬虫必不可少的过程。如果没有，你可以和我讨论！
本文主要介绍爬虫的一些基本概念，教大家如何编写最简单的爬虫程序。由于篇幅有限，我们将重点总结经验。如有任何问题，欢迎在评论区留言讨论！看过的朋友，不要关注+点赞+采集！
一、爬行动物简介 1、什么是爬行动物？
一般来说，爬虫是通过编写程序模拟浏览器上网，然后让它从网上获取数据的过程。（模拟浏览器上网就是后面用User-Agent伪装）
当然，很多人说学习爬虫是从入门到坐牢。爬虫本身并不违法，但不要利用这种技术做违法的事情。
2.爬行动物的分类
- 万能爬虫：爬虫系统的重要组成部分。它抓取一整页数据。（本节介绍）
- 聚焦爬虫：基于一般爬虫。爬取是页面的特定部分内容。
- 增量爬虫：检测 网站 中的数据更新。只会捕获 网站 中最新更新的数据。
三、爬虫注意事项
①部分网站具有反爬功能，需要伪装后才能被爬取。
②robots.txt协议：君子协议。指定网站中哪些数据可以被爬虫爬取，哪些数据不能被爬取。
③ 常用请求头信息
- User-Agent：请求载体的身份
- 连接：请求完成后，是断开连接还是保持连接
④ 通用响应头信息
- Content-Type：服务器响应回客户端的数据类型
二、requests模块 1.简介
我们在使用python爬虫时，需要模拟和发起网络请求。使用的主要库是 requests 库和 python 内置的 urllib 库。urllib模块比较老旧，操作繁琐复杂。所以推荐使用requests，它是对urllib的重新封装。，他们使用的主要区别：
请求可以直接构建和发起常见的 get 和 post 请求。urllib 一般会先构建 get 或 post 请求，然后再发起请求。
2.requests模块的编码过程
- 指定网址
- 用户代理 (UA) 伪装
- 处理请求参数
- 发起请求（获取或发布请求）
- 获取响应数据
- 持久存储（保存到 excel 或数据库）
下面我将通过几个例子来演示在requests模块中爬取整个网页的get和post请求的过程。
三、案例一、需求：爬取搜狗首页的页面数据
这是最基本的爬虫。它爬取的是整个静态html网页的源码，response一般用在response中。
#- 需求：爬取搜狗首页的页面数据
import requests
if __name__ == "__main__":
#step_1:指定url
url = 'https://www.sogou.com/'
#step_2:发起请求
#get方法会返回一个响应对象
response = requests.get(url=url)
#step_3:获取响应数据.text返回的是字符串形式的响应数据
page_text = response.text
print(page_text) # 输出的就是该网页的源码
#step_4:持久化存储
with open('./sogou.html','w',encoding='utf-8') as fp:
fp.write(page_text)
print('爬取数据结束！！！')
2.爬取搜狗上指定入口对应的搜索结果页面（简单网页采集器）
①首先我们需要介绍UA：User-Agent（请求载体的标识）
-UA检测：门户网站的服务器会检测相应请求的运营商ID。如果检测到请求的运营商ID是某个浏览器，则说明该请求是正常请求。但是，如果检测到请求的载体标识不是基于某个浏览器的，则说明该请求是异常请求（爬虫），服务器端很可能拒绝该请求。
-UA伪装：让爬虫对应的请求载体身份伪装成浏览器。
-UA搜索：通过查看浏览器背景可以找到自己的UA。
②ajax动态请求
这个案例是一个ajax动态请求。Ajax是一种浏览器通过js异步发起请求并在本地更新页面的技术。对于ajax请求的部分更新，浏览器地址栏不会改变，部分更新不会丢弃原页面的内容。
import requests
if __name__ == "__main__":
#UA伪装：将对应的User-Agent封装到一个字典中
headers = {
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36'
}
url = 'https://www.sogou.com/web'
<p>
#处理url携带的参数：封装到字典中
kw = input('enter a word:')
param = {
'query':kw
}
#对指定的url发起的请求对应的url是携带参数的，并且请求过程中处理了参数
response = requests.get(url=url,params=param,headers=headers)
page_text = response.text
fileName = kw+'.html'
with open(fileName,'w',encoding='utf-8') as fp:
fp.write(page_text)
print(fileName,'保存成功！！！')</p>
3.破解百度翻译
import requests
import json
if __name__ == "__main__":
#1.指定url
post_url = 'https://fanyi.baidu.com/sug'
#2.进行UA伪装
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36'
}
#3.post请求参数处理（同get请求一致）
word = input('enter a word:')
data = {
'kw':word
}
#4.请求发送
response = requests.post(url=post_url,data=data,headers=headers)
#5.获取响应数据:json()方法返回的是对象（如果确认响应数据是json类型的，才可以使用json（））
dic_obj = response.json()
#持久化存储
fileName = word+'.json'
fp = open(fileName,'w',encoding='utf-8')
json.dump(dic_obj,fp=fp,ensure_ascii=False)
print('over!!!')
4.爬取豆瓣电影分类列表中的电影详情数据
import requests
import json
if __name__ == "__main__":
url = 'https://movie.douban.com/j/chart/top_list'
param = {
'type': '24',
'interval_id': '100:90',
'action':'',
'start': '0',#从库中的第几部电影去取
'limit': '20',#一次取出的个数
}
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url=url,params=param,headers=headers)
list_data = response.json()
fp = open('./douban.json','w',encoding='utf-8')
json.dump(list_data,fp=fp,ensure_ascii=False)
print('over!!!')
5.爬取肯德基餐厅查询中指定位置的餐厅数据
滚动到底部并单击“餐厅搜索”
import requests
if __name__ == '__main__':
post_url = 'http://www.kfc.com.cn/kfccda/ashx/GetStoreList.ashx?op=keyword'
word = input('input a word:')
param ={
'cname': '',
'pid': '',
'keyword': word,
'pageIndex': '1',
'pageSize': '10',
}
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36"
}
response = requests.post(url=post_url, data=param, headers=headers)
data = response.text # 字符串类型 str
print(type(data))
print(data)
6.根据《中华人民共和国化妆品生产许可证》抓取国家药品监督管理局相关资料：81/xk/
这道题是本节综合题，难度有点大。因为是笔记总结，我就不过多描述了。
这个问题有点套娃的意思，因为不是网页中的所有信息都是静态展示的，所以在爬取内容的时候要注意是否有ajax动态请求的网页。
而如果要爬取几页信息，就需要创建一个for循环。
import requests
import json
if __name__ == "__main__":
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36'
}
id_list = [] # 存储企业的id
all_data_list = [] # 存储所有的企业详情数据
#批量获取不同企业的id值
url = 'http://125.35.6.84:81/xk/itownet/portalAction.do?method=getXkzsList'
#参数的封装
for page in range(1,6):
page = str(page)
data = {
'on': 'true',
'page': page,
'pageSize': '15',
'productName':'',
'conditionType': '1',
'applyname':'',
'applysn':'',
}
json_ids = requests.post(url=url,headers=headers,data=data).json()
for dic in json_ids['list']:
id_list.append(dic['ID'])
#获取企业详情数据
post_url = 'http://125.35.6.84:81/xk/itownet/portalAction.do?method=getXkzsById'
for id in id_list:
data = {
'id':id
}
detail_json = requests.post(url=post_url,headers=headers,data=data).json()
# print(detail_json,'-------------ending-----------')
all_data_list.append(detail_json)
#持久化存储all_data_list
fp = open('./allData.json','w',encoding='utf-8')
json.dump(all_data_list,fp=fp,ensure_ascii=False)
print('over!!!')
