还在使用网页版AI翻译吗？Kimi API翻译excel表格内容让你的效率提升10倍

前言

在全球一体化背景下，企业与研发人员对多语种数据进行处理的要求日益增长，特别是当业务场景发生变化时，海量表单文本的有效转换已成为亟待解决的问题。在此基础上，人工进行人工翻译既费时又易犯错误。Kimi提供的网页版AI助手功能其实已经很强大了，尤其是长文本处理和翻译功能更是其它国产大模型无法睥睨的。但是它也不是万能的，你没办法让Kimi AI助手帮助你翻译完表格内容后再重新生成一个新的表格。

背景案例：

公司运营部门提了个需求，要把excel表中的运营数据全部翻译成中文，然后对新生成的excel表格进行分析使用。打开excel表格一看傻眼了2万多条数据。Kimi网页端AI倒是能读取这些数据也能翻译出结果，但是它没办法生成你最终想要的结构化数据。

这时候API就派上了用处。可以通过Kimi提供的API能力对excel表格进行处理。

下面小智为大家分享一下如何利用Python和 Kimi API来完成Excel表格内容的翻译。

网页版AI助手和Kimi API的一些主要区别：

特性	网页版AI助手	Kimi API
交互方式	直接在网页上与AI助手对话	通过编程接口调用AI服务
使用门槛	低，无需编程知识	高，需要一定的编程能力
定制性	有限，只能使用网页提供的功能	高，可以根据需求定制接口
集成性	不能直接集成到其他应用中	可以集成到各种应用程序中
并发处理	受限于网页服务器的处理能力	可以处理大量并发请求
响应速度	较快，但受限于网络和服务器状态	取决于API服务器的性能和网络状况
安全性	由服务提供商负责安全	需要开发者自己处理安全问题
可扩展性	有限，依赖于服务提供商的更新	可以根据需求进行扩展
成本	可能免费，也可能根据使用量收费	通常根据API调用次数或数据量收费
使用场景	适合个人用户和非技术用户	适合企业用户和开发者

1.为什么选择Kimi API进行表格转换

Kimi API 是一款专为处理多语言翻译需求而设计的智能翻译接口，具有以下优势：

多语种：可实现50多种不同语种的自动转换，覆盖世界各大语种。
情景理解：它的智能计算方法可以自动生成更加符合语义的译文。
API整合：KimiAPI为开发人员提供了一种方便的整合方法，使其能够轻松地完成大量的转换工作。
对海量资料的有效处理：能够对海量的表单进行迅速的转换，满足海量的资料处理需要。

2.准备工作

在你用Python和KimiAPI来转换Excel表单的内容以前，你必须先做好下面的工作：

2.1 必要的Python类库的安装

要使用Excel文档和使用KimiAPI，你必须要安装一些关键的Python类库：

pip install openpyxl requests pandas

对 Excel文档进行写入和写入操作。
要求：通过调用 KimiAPI来启动HTTP请求。
pandas：是一种简单的处理和运算表单的工具。

2.2获得Kimi API密钥

去 KimiAPI官方网站登记，获得API钥匙。这个金钥将会被用来认证API，以保证您拥有呼叫转换的权利。

3.对Excel表格内容进行转换

下面，我们将为 Excel表单的自动转换写一个Python脚注。这里有几个主要的步骤：

3.1 电子表格的阅读

首先，我们将在 Excel文件中通过openpyxl或者pandas进行读入：

import pandas as pd 

# 读取Excel文件

file_path = 'your_excel_file.xlsx'

df = pd.read_excel(file_path) 

# 打印表格内容，确保文件读取成功

print(df.head())

此程序会阅读Excel档案，并把资料储存到 pandas的资料框架中，供下一步使用。

3.2 调用Kimi API

下一步，用 Kimi API写一个对每行进行转换的功能。你必须发出一个 HTTP要求，然后用这个 API所传回的转换的结果取代原来的表单。

import requests 

# Kimi API配置信息

API_URL = "https://api.kimi.com/translate"

API_KEY = "your_kimi_api_key" 

# 翻译函数

def translate_text(text, source_lang, target_lang):    

headers = {'Authorization': f'Bearer {API_KEY}',        

'Content-Type': 'application/json'}     

# 构建请求数据    

data = {

"text": text, "source": source_lang,"target": target_lang} 

response = requests.post(API_URL, json=data, headers=headers)     

if response.status_code == 200:        

return response.json().get('translatedText')    

else:        

print(f"Error: {response.status_code}, {response.text}")        

return None

3.3 翻译电子表格中的数据

比方说，您要把一栏的英语文字（例如对一种商品的说明）转换为中文，您可以按照下面的编码进行操作：

# 设置源语言和目标语言

source_lang = 'en'target_lang = 'zh' 

# 逐行翻译表格中的某列内容

for index, row in df.iterrows():    

original_text = row['Product Description']  

# 假设这列包含要翻译的内容    

translated_text = translate_text(original_text, source_lang, target_lang)     

# 将翻译后的文本替换原内容    

df.at[index, 'Product Description'] = translated_text 

# 打印翻译后的表格

print(df.head())

此程序会循环访问Excel表的每行，并将“产品描述”栏中的“产品描述”栏转换为中文。

3.4 将转换后的数据存储到 Excel

完成翻译后，使用pandas将结果导出为一个新的Excel文件：

# 保存翻译后的表格到新文件

output_file = 'translated_excel_file.xlsx'

df.to_excel(output_file, index=False) 

print(f"翻译完成，文件已保存为 {output_file}")

有了这个脚本，您的译文就会被储存到一个新的电子表格中，这样您就可以轻松地共享或者进行分析了。

4. 处理多语言数据的最佳实践

下面是几个关于多语种的资料的最好的方法，它们可以帮你进行过程的优化和工作的有效性：

4.1 大范围转换

大量的资料可以进行批量的转换。你可以把一个 Excel表单拆分为几个较小的文档，然后把它们分开，然后再把它们组合起来。这样就避免了由于API请求过多而引起的性能问题或者限制。

4.2缓存翻译结果

您可以利用高速缓存的技巧来降低对 API的反复调用。为了防止重复的API要求，将转换的结果保存起来，以便以后再用。

4.3 语言检测与自动选择

具有语音识别能力的 KimiAPI。当您要对一张多语种的表单时，可以首先检查每一行的文字，然后根据不同的语种自动设定译文。这样可以改善译文的精确性。

4.4 后期校对与人工干预

尽管Kimi API的翻译质量很高，但对于一些专业术语或复杂句子，仍可能需要人工校对。因此，建议在自动翻译完成后，对关键内容进行人工复查，以确保翻译的精确度。

5.结语

利用Python与 Kimi API结合，能迅速而有效地进行多语种翻译。一个自动的翻译过程不但能够极大地提升工作效率，还可以降低人为的失误。在现实生活中，按照这篇文章中所描述的方法和经验，你就能很容易地与多种语种的资料打交道，从而帮助企业实现国际化。

不管是在多国企业中进行商品资讯的工作，还是翻译大规模的数据，Python+ Kimi AI的结合，都是一个完美的自动化解决方案。

以上就是小智和大家的分享，API调用代码相对简单，小白照着写也能运行起来。希望能够帮助到大家。如果觉得我的文章对你有帮助的话，请不要吝啬你的点赞、在看和转发。欢迎大家关注我的公众号小智AI指南。

文章转自微信公众号@小智AI指南