使用Python+Alfred-Workflow开发一个翻译插件

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安装

pip

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pip install Alfred-Workflow
# or
pip install --target=. Alfred-Workflow

只支持Python2版本，Python3的话需要考虑兼容问题。

文件下载

有个1.40.0 版本的较为新一点 Alfred-Workflow-1.40.0.tar.gz

兼容问题

这个库是使用 Python2 写的，直接在 Python3 上使用会有问题，如果你习惯使用 Python3，可以有一些办法做一些兼容。

基础准备如下：

  1. 首先在使用 pip 安装时，要记得选择使用 Python2 安装
  2. 跟 Workflow 相关的操作放在一个文件里（称为 a.py），使用 Python2 作为解释器
  3. 把真正的逻辑放到另一个文件里（称为 b.py），使用 Python3 作为解释器

工作过程：

  1. a.py 接收参数后，使用 subprocess 模块提供的功能，传递到 b.py 文件传输
  2. b.py 可以通过文件读写、数据库或者标准输出的方式，把结果再传回
  3. a.py 再读取 b.py 执行的结果，完成 Alfred 内条目的添加

目录结构

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Your Workflow/
    info.plist
    icon.png
    workflow/
        __init__.py
        background.py
        notify.py
        Notify.tgz
        update.py
        version
        web.py
        workflow.py
    yourscript.py
    etc.

开发

前提调研

起初用的是某位老哥开发的一个workflow，但是近两天发现有道的API下线了，事实上是HTTP版本的接口下线了，现在就只保留了一个新版本的API。

那就注册一个自己的开发者账号，填上认证信息，改改还能用。但是第二天一看，前天查俩单词就扣费了7分钱，虽说费用很低，但是架不住时间长了啊，何况认证用户只送50元的体验金，说不定哪天就用完了。

后来想了想还是自己开发一个新的，和有道翻译说再见了。在网上随便一搜看到了百度的通用翻译API，每个月权益如下，虽然不多但也够用了。

  • QPS=1
  • 支持28个语种互译
  • 单次最长请求1000字符
  • 免费调用量5万字符/月

其实后来又看到很多其他家的产品，QPS都较高，免费额度也不错，比如腾讯云、阿里云等等。总之有一个能用就行了，就算将来再换也看文档改一下就行了。

软件配置

首先点击加号新建，使用hotkey的方式

创建

然后配置hotkey

配置

注意箭头标识的部分不要写错，prefix的值也是唯一的，不然就冲突了。

之后配置脚本部分

配置脚本

这里的语言选择了bash，但是脚本是单独存放的，点击下面的目录可以看到当前的workflow的存放位置，将开发脚本放在那个目录下，别忘了还有最开始下载的Alfred-Workflow。

代码

首先调试翻译的代码，从官网上下载稍微修改了一下：

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# -*- coding: UTF-8 -*-
import sys
import requests
import random
from hashlib import md5

appid = 'xxxxxxxxx'
appkey = 'xxxxxxxx'

endpoint = 'http://api.fanyi.baidu.com/api/trans/vip/translate'


def translate_text(query):
    salt = random.randint(32768, 65536)
    sign = md5((appid + query + str(salt) + appkey).encode('utf-8')).hexdigest()
    payload = {'appid': appid, 'q': query, 'from': 'auto', 'to': 'auto', 'salt': salt, 'sign': sign}

    try:
        r = requests.post(endpoint, params=payload)
        r.raise_for_status()  # Raise an error if the request was unsuccessful
        res = r.json().get('trans_result', [{'dst': r.json()}])[0]['dst']
        return res
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        return {'error': 'Network error: {}'.format(e)}
    except ValueError as e:
        return {'error': 'JSON parsing error: {}'.format(e)}


if __name__ == "__main__":
    query = ' '.join(sys.argv[1:])
    result = translate_text(query)
    print(result)

主程序中获取子进程的输出结果，可以考虑以下两种方式：

  1. 使用 print(result) 输出，并通过 subprocess.check_output() 来获取子进程的输出结果。这种方式在示例代码中已经使用，并且是相对简单和直接的方式。
  2. 将子进程的输出写入到文件中，然后在主进程中读取文件来获取输出结果。这样可以绕过无法直接获取子进程输出的问题。

调试完成后会根据输入的语言翻译成对应的语言。之后再配置刚才截图中使用的vn.py：

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#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import sys
import subprocess
from workflow import Workflow3

API_KEY = 'your-pinboard-api-key'

def main(wf):
    args = wf.args
    # 使用 subprocess.check_output() 捕获被调用脚本的输出结果
    result = subprocess.check_output(['python3', 'Baidu_Text_transAPI.py'] + args, universal_newlines=True).decode(
        'utf-8')
    wf.logger.info(u"翻译结果：%s", result)
    wf.add_item(
        title=args[0],
        subtitle=u"翻译结果: " + result,
        valid=True,
        uid="url here",
        arg=result
    )
    wf.send_feedback()

if __name__ == u"__main__":
    wf = Workflow3()
    sys.exit(wf.run(main))

调试过程中很痛苦，主要是必须顾虑到Python2的写法，在中文编码和ASCII上折腾了很久，还是Python3用着爽，可惜deanise大神没这打算。

结果

翻译结果

调试的时候可以点开右上角的蜘蛛，会展示debug信息。

参考