Try   HackMD

Flask實作_ext_17_Flask_babel_多語系

tags: flask flask_ext python babel

在Flask實作_ext_16_Flask_babel我們介紹了應用在不同語系時的datetime格式化，這篇要介紹的是應用於多語系的文字翻譯。

一間跨國企業的官方網站一定會有著英文、繁體中文、簡體中文…等多國語言，因為你的客戶來自國際，所以你需要讓他們看的懂你的產品，比較笨一點的方法當然可以一個語系一個頁面，但是當你的版有一個小變動的時候你就需要變更多個頁面了，這時候就可以利用babel來幫我們處理這部份的問題了。

說明

透過flask_babel做多語系之流程大致如下：

  1. 新增一個配置文件
    • babel.cfg
  2. 執行指令
    • pybabel extract -F babel.cfg -o messages.pot .
  3. 建立語系翻譯
    • pybabel init -i messages.pot -d translations -l zh_TW
  4. 編譯
    • pybabel compile -d translations
  5. 後續有更新
    • pybabel extract -F babel.cfg -o messages.pot .
  6. 重新產生messages.pot
    • pybabel update -i messages.pot -d translations
  7. 更新後重新compile
    • pybabel compile -d translations

需要認識的function有三個：

  1. gettext
    • 標記字串做為翻譯對象
  2. ngettext
    • 基本同gettext
    • `ngettext(singular, plural, num)``
    • 當num為複數的時候則回傳複數單字，但限制上是必需為英文或是只有一種複數形式的語言。
  3. lazy_gettext
    • 理論跟SQLAlchemy一樣，在需要的時候再翻譯，多搭配Form使用。

範例

透過說明，我們絕對不可能理解究竟多語系在做些什麼事，所以我們要來實際操作一次，就可以從很抽象的說明變成原來如此我懂了。
『>>>』代表命令列直接執行




>>>number_of_pages=100
>>>ngettext(u'%(num)s page', u'%(num)s pages', number_of_pages)
'100 pages'

上面的案例是用來了解ngettext的應用，如果我們網頁的頁數有10頁，那就呈現複數的pages，如果只有1頁，那就呈現單數的page。

接著，我們要來建置一個Python文件，如下：



























from flask import Flask, render_template
from flask_babel import Babel, lazy_gettext, gettext, ngettext, refresh
from flask_wtf import FlaskForm
from wtforms import StringField, SubmitField, IntegerField

app = Flask(__name__)
app.config['SECRET_KEY'] = 'development'
app.config['BABEL_DEFAULT_LOCALE'] = 'zh'
app.config['BABEL_DEFAULT_TIMEZONE'] = 'UTC'

babel = Babel(app)

class testForm(FlaskForm):
    name = StringField(gettext('name'))
    age = IntegerField(gettext('age'))
    submit = SubmitField(gettext('submit'))

@app.route('/index')
def index():
    refresh()
    form = testForm()
    return render_template('index.html', form=form)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

第1~4行：import需求套件
第6~11行：初始化跟設置套件
第13~16行：建置一個簡單的form，並且利用gettext來包住欄位名稱
第18~22行：設置一個路由，並且refresh語系。

接著，我們在templates內加入一個index.html，內容很簡單，如下：













<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
</head>
<body>
<div>{{form.name.label}}{{form.name}}</div>
<div>{{form.age.label}}{{form.age}}</div>
<div>{{form.submit.label}}{{form.submit}}</div>
</body>
</html>

實作流程

現在，我們要來執行實作多語系的流程：

1.新增一個配置文件

配置文件本身必需跟專案初始化的Python文件置於同一資料夾，文件名稱設置為babel.cfg

[python: app.py]
[jinja2: **/templates/**.html]
extensions=jinja2.ext.autoescape,jinja2.ext.with_

前兩行是讓babel知道要翻譯的文件在那，而第三行是應用在jinja2模板渲染上，後面我們再回頭說明。

範例上我故意給了檔名app.py，避免連一堆venv的Python文件都掃描了，否則一般可能使用**.py

2.執行指令

pybabel extract -F babel.cfg -o messages.pot .

最後的『.』很重要，不是打錯，一定要有

如果有使用lazy_gettext的話，則改執行如下指令

pybabel extract -F babel.cfg -k lazy_gettext -o messages.pot .

參數說明：

  • -F:配置檔
  • -O:輸出檔案名稱
  • .代表當前目錄

執行之後可以看的到多了一個messages.pot的檔案

內容如下：

# Translations template for PROJECT.
# Copyright (C) 2018 ORGANIZATION
# This file is distributed under the same license as the PROJECT project.
# FIRST AUTHOR <EMAIL@ADDRESS>, 2018.
#
#, fuzzy
msgid ""
msgstr ""
"Project-Id-Version: PROJECT VERSION\n"
"Report-Msgid-Bugs-To: EMAIL@ADDRESS\n"
"POT-Creation-Date: 2018-06-28 21:54+0800\n"
"PO-Revision-Date: YEAR-MO-DA HO:MI+ZONE\n"
"Last-Translator: FULL NAME <EMAIL@ADDRESS>\n"
"Language-Team: LANGUAGE <LL@li.org>\n"
"MIME-Version: 1.0\n"
"Content-Type: text/plain; charset=utf-8\n"
"Content-Transfer-Encoding: 8bit\n"
"Generated-By: Babel 2.6.0\n"

#: app.py:15
msgid "name"
msgstr ""

#: app.py:16
msgid "age"
msgstr ""

#: app.py:17
msgid "submig"
msgstr ""

可以看到我們設置在form內的三個欄位名稱有順利的被標記到!

3.建立語系翻譯

pybabel init -i messages.pot -d translations -l zh

執行之後，專案內多了一個translations資料夾

打開messages.po，然後將翻譯輸入相對應的地方

# Chinese (Traditional, Taiwan) translations for PROJECT.
# Copyright (C) 2018 ORGANIZATION
# This file is distributed under the same license as the PROJECT project.
# FIRST AUTHOR <EMAIL@ADDRESS>, 2018.
#
msgid ""
msgstr ""
"Project-Id-Version: PROJECT VERSION\n"
"Report-Msgid-Bugs-To: EMAIL@ADDRESS\n"
"POT-Creation-Date: 2018-06-28 21:54+0800\n"
"PO-Revision-Date: 2018-06-28 22:08+0800\n"
"Last-Translator: FULL NAME <EMAIL@ADDRESS>\n"
"Language: zh_Hant_TW\n"
"Language-Team: zh_Hant_TW <LL@li.org>\n"
"Plural-Forms: nplurals=1; plural=0\n"
"MIME-Version: 1.0\n"
"Content-Type: text/plain; charset=utf-8\n"
"Content-Transfer-Encoding: 8bit\n"
"Generated-By: Babel 2.6.0\n"

#: app.py:15
msgid "name"
msgstr "姓名"

#: app.py:16
msgid "age"
msgstr "年齡"

#: app.py:17
msgid "submig"
msgstr "提交"

4.編譯

pybabel compile -d translations

執行之後，資料夾內多了一個messages.mo的檔案

到這邊，我們可以來測試一下專案，但是我們發現到沒有翻譯成功?
http://127.0.0.1:5000/index

失敗了?這是因為這form的生成並不在請求上下文中生成，所以我們無法直接使用gettext來處理，必需透過lazy_gettext在需要的時候再做翻譯，讓我們來調整一下表單，如下：





class testForm(FlaskForm):
    name = StringField(lazy_gettext('name'))
    age = IntegerField(lazy_gettext('age'))
    submit = SubmitField(lazy_gettext('submit'))

第2~4行：調整為lazy_gettext

調整之後重新執行專案，這時候已經順利的取得翻譯了

5.後續有更新

在文件中的『extensions=jinja2.ext.autoescape,jinja2.ext.with_』用途是應用在模板內的擴展。讓我們來簡單調整一下index.html，如下：














<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
</head>
<body>
<div>{{form.name.label}}{{form.name}}</div>
<div>{{form.age.label}}{{form.age}}</div>
<div>{{form.submit.label}}{{form.submit}}</div>
<div>{{ _('Hello World!') }}</div>
</body>
</html>

第11行：『_』就代表著gettext標記著這是一個要翻譯的部位，等一下記得掃描一下我嘿。

接著在Command執行下面的語法：

pybabel extract -F babel.cfg -k lazy_gettext -o messages.pot .

執行之後的messages.pot如下：



































# Translations template for PROJECT.
# Copyright (C) 2018 ORGANIZATION
# This file is distributed under the same license as the PROJECT project.
# FIRST AUTHOR <EMAIL@ADDRESS>, 2018.
#
#, fuzzy
msgid ""
msgstr ""
"Project-Id-Version: PROJECT VERSION\n"
"Report-Msgid-Bugs-To: EMAIL@ADDRESS\n"
"POT-Creation-Date: 2018-06-30 07:34+0800\n"
"PO-Revision-Date: YEAR-MO-DA HO:MI+ZONE\n"
"Last-Translator: FULL NAME <EMAIL@ADDRESS>\n"
"Language-Team: LANGUAGE <LL@li.org>\n"
"MIME-Version: 1.0\n"
"Content-Type: text/plain; charset=utf-8\n"
"Content-Transfer-Encoding: 8bit\n"
"Generated-By: Babel 2.6.0\n"

#: app.py:14
msgid "name"
msgstr ""

#: app.py:15
msgid "age"
msgstr ""

#: app.py:16
msgid "submit"
msgstr ""

#: templates/index.html:11
msgid "Hello World!"
msgstr ""

第33~34行：新增了『Hello World!』的待翻譯字串

6.產生文件

pybabel update -i messages.pot -d translations





































# Chinese translations for PROJECT.
# Copyright (C) 2018 ORGANIZATION
# This file is distributed under the same license as the PROJECT project.
# FIRST AUTHOR <EMAIL@ADDRESS>, 2018.
#
msgid ""
msgstr ""
"Project-Id-Version: PROJECT VERSION\n"
"Report-Msgid-Bugs-To: EMAIL@ADDRESS\n"
"POT-Creation-Date: 2018-06-30 07:34+0800\n"
"PO-Revision-Date: 2018-06-30 07:32+0800\n"
"Last-Translator: FULL NAME <EMAIL@ADDRESS>\n"
"Language: zh\n"
"Language-Team: zh <LL@li.org>\n"
"Plural-Forms: nplurals=1; plural=0\n"
"MIME-Version: 1.0\n"
"Content-Type: text/plain; charset=utf-8\n"
"Content-Transfer-Encoding: 8bit\n"
"Generated-By: Babel 2.6.0\n"

#: app.py:14
msgid "name"
msgstr "姓名"

#: app.py:15
msgid "age"
msgstr "年齡"

#: app.py:16
msgid "submit"
msgstr "提交"

#: templates/index.html:11
msgid "Hello World!"
msgstr ""

在我們執行update之後可以看的到，原始有翻譯的部份是沒有被空值覆蓋，僅Hello World!是待翻譯的，這簡化我們不少工作。
將Hello World的翻譯補上之後，重新compile

7.更新後重新compile

pybabel compile -d translations

最後再執行一次專案，已經成功的翻譯了

總結

我們成功的在幾個簡單的步驟下設計出多語系的版面，並且了解到在非上下文的一個請求中必需使用lazy_gettext才有辦法成功取得翻譯，而且在jinja2模板上我們也可以透過{{_('要翻譯的文字')}}這樣的表達式來讓系統知道這邊也有一個需要翻譯的文字。

後續你只需要初始化不同語系的文件出來將翻譯資料補上，你的系統就可以直接滿足更多的多國語系應用，但是不要誤會一件事，資料庫內所帶出來的資料並不會翻譯。

延伸閱讀

一直無法成功取得翻譯後的資料，這時候可以先確認路徑取得是否正常，flask_babel在取得翻譯文件的資料夾路徑的邏輯如下：

  1. app.config['BABEL_TRANSLATION_DIRECTORIES']
    • 如果沒有設置就取translations
  2. flask.root_path
    • 初始化flask的地方

Last changed by 
 
shaoeChen
喜好分享所學知識，知識應該是無價的自由分享。但是歡迎抖內~
0
1
2593

Read more

Dify + Whisper Asr Webservice

W

Mar 4, 2025
OUTRAGEOUSLY LARGE NEURAL NETWORKS: THE SPARSELY-GATED MIXTURE-OF-EXPERTS LAYER

說明 排版的順序為先原文，再繁體中文，並且圖片與表格都會出現在第一次出現的段落下面 原文 繁體中文 照片或表格 :::warning

Feb 20, 2025
Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention

Long-context modeling is crucial for next-generation language models, yet the high computational cost of standard attention mechanisms poses significant computational challenges. Sparse attention offers a promising direction for improving efficiency while maintaining model capabilities. We present NSA, a Natively trainable Sparse Attention mechanism that integrates algorithmic innovations with hardware-aligned optimizations to achieve efficient long-context modeling. NSA employs a dynamic hierarchical sparse strategy, combining coarse-grained token compression with fine-grained token selection to preserve both global context awareness and local precision. Our approach advances sparse attention design with two key innovations: (1) We achieve substantial speedups through arithmetic intensity-balanced algorithm design, with implementation optimizations for modern hardware. (2) We enable end-to-end training, reducing pretraining computation without sacrificing model performance. As shown in Figure 1, experiments show the model pretrained with NSA maintains or exceeds Full Attention models across general benchmarks, long-context tasks, and instruction-based reasoning. Meanwhile, NSA achieves substantial speedups over Full Attention on 64k-length sequences across decoding, forward propagation, and backward propagation, validating its efficiency throughout the model lifecycle.

Feb 20, 2025
Book_論文翻譯

神經網路相關論文翻譯

Feb 20, 2025
Read more from shaoeChen
Published on HackMD