翻译文本

翻译服务是一种认知服务，使你能够在不同语言之间翻译文本。在本练习中，你将使用它来创建一个简单的应用，它将任何受支持的语言中的输入翻译为所选的目标语言。

预配 Azure AI 翻译资源

如果订阅中还没有认知服务资源，则需要预配认知服务资源。

打开 Azure 门户 (https://portal.azure.com)，然后使用与你的 Azure 订阅关联的 Microsoft 帐户登录。
在顶部的搜索字段中，搜索 Azure AI 服务，然后按 Enter，然后在结果中的翻译下选择“创建”。
使用以下设置创建资源：
- 订阅：Azure 订阅
- 资源组：创建或选择资源组
- 区域：选择任何可用区域
- 名称：输入唯一名称
- 定价层：选择 F0（免费层）；如果 F 不可用，请选择 S（标准层）。
- 负责任的 AI 声明：同意
选择“查看 + 创建”，再选择“创建”以预配资源。
等待部署完成，然后转到部署的资源。
查看“密钥和终结点”** 页。在练习的后面部分，你将需要此页面上的信息。

准备在 Visual Studio Code 中开发应用

你将使用 Visual Studio Code 开发文本翻译应用。你的应用的代码文件已在 GitHub 存储库中提供。

提示：如果已克隆 mslearn-ai-language 存储库，请在 Visual Studio Code 中打开它。否则，请按照以下步骤将其克隆到开发环境。

启动 Visual Studio Code。
打开面板 (SHIFT+CTRL+P) 并运行“Git：克隆”命令，以将 https://github.com/MicrosoftLearning/mslearn-ai-language 存储库克隆到本地文件夹（任意文件夹均可）。
克隆存储库后，在 Visual Studio Code 中打开文件夹。

注意：如果 Visual Studio Code 显示一条弹出消息，提示你信任打开的代码，请单击弹出窗口中的“是，我信任该作者”选项**。
等待其他文件安装完毕，以支持存储库中的 C# 代码项目。

注意：如果系统提示你添加生成和调试所需的资产，请选择以后再说。

配置应用程序

已提供适用于 C# 和 Python 的应用程序。这两个应用具有相同的功能。在本练习中，你将使用 Azure OpenAI 资源完成应用程序的一些关键部分以进行启用。

在 Visual Studio Code 的“资源管理器”窗格中，浏览到 06-translate-text 文件夹，并根据你的语言首选项展开 C-Sharp 文件夹或 Python 文件夹。每个文件夹都包含要在其中集成 Azure AI 翻译功能的应用的语言特定的代码文件。
右键单击 04-containers 文件夹，并打开集成终端。然后通过运行适用于你的语言首选项的命令，安装人脸 SDK 包：

C#：
```
 dotnet add package Azure.AI.Translation.Text --version 1.0.0-beta.1
```
Python：
```
 pip install azure-ai-translation-text==1.0.0b1
```
在 “资源管理器” 窗格中的 translate-text 文件夹中，打开首选语言的配置文件
- C# ：appsettings.json
- Python：.env
更新配置值，以包含你创建的 Azure AI 翻译资源中的区域和密钥（在 Azure 门户中 Azure AI 翻译资源的“密钥和终结点 ”页上可用）。

注意：请务必为资源添加区域，而不是终结点！
保存此配置文件。

添加代码以翻译文本

现在，你已准备好使用 Azure AI 翻译翻译文本。

请注意，text-translation 文件夹中包含客户端应用程序的代码文件：
- C# ：Program.cs
- Python：translate.py
打开代码文件，并在顶部的现有命名空间引用下找到注释“导入命名空间”。然后在此注释下添加以下特定于语言的代码，以导入使用文本分析 SDK 所需的命名空间：

C#：Programs.cs
```
 // import namespaces
 using Azure;
 using Azure.AI.Translation.Text;
```
Python：translate.py
```
 # import namespaces
 from azure.ai.translation.text import *
 from azure.ai.translation.text.models import InputTextItem
```
请注意，Main 函数中已提供用于加载配置设置的代码。

然后，找到注释“使用终结点和密钥创建客户端”，并添加以下代码为文本分析 API 创建客户端：

C#：Programs.cs

 // Create client using endpoint and key
 AzureKeyCredential credential = new(translatorKey);
 TextTranslationClient client = new(credential, translatorRegion);

Python：translate.py

 # Create client using endpoint and key
 credential = TranslatorCredential(translatorKey, translatorRegion)
 client = TextTranslationClient(credential)

找到注释 “选择目标语言”并添加以下代码，该代码使用 Text 翻译服务返回支持的语言列表进行翻译，并提示用户为目标语言选择语言代码。

C#：Programs.cs

 // Choose target language
 Response<GetLanguagesResult> languagesResponse = await client.GetLanguagesAsync(scope:"translation").ConfigureAwait(false);
 GetLanguagesResult languages = languagesResponse.Value;
 Console.WriteLine($"{languages.Translation.Count} languages available.\n(See https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/translator/language-support#translation)");
 Console.WriteLine("Enter a target language code for translation (for example, 'en'):");
 string targetLanguage = "xx";
 bool languageSupported = false;
 while (!languageSupported)
 {
     targetLanguage = Console.ReadLine();
     if (languages.Translation.ContainsKey(targetLanguage))
     {
         languageSupported = true;
     }
     else
     {
         Console.WriteLine($"{targetLanguage} is not a supported language.");
     }

 }

Python：translate.py

 # Choose target language
 languagesResponse = client.get_languages(scope="translation")
 print("{} languages supported.".format(len(languagesResponse.translation)))
 print("(See https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/translator/language-support#translation)")
 print("Enter a target language code for translation (for example, 'en'):")
 targetLanguage = "xx"
 supportedLanguage = False
 while supportedLanguage == False:
     targetLanguage = input()
     if  targetLanguage in languagesResponse.translation.keys():
         supportedLanguage = True
     else:
         print("{} is not a supported language.".format(targetLanguage))

找到注释翻译文本并添加以下代码，该代码反复提示用户翻译文本，使用 Azure AI 翻译服务将其翻译为目标语言（自动检测源语言），并显示结果，直到用户输入退出。

C#：Programs.cs

 // Translate text
 string inputText = "";
 while (inputText.ToLower() != "quit")
 {
     Console.WriteLine("Enter text to translate ('quit' to exit)");
     inputText = Console.ReadLine();
     if (inputText.ToLower() != "quit")
     {
         Response<IReadOnlyList<TranslatedTextItem>> translationResponse = await client.TranslateAsync(targetLanguage, inputText).ConfigureAwait(false);
         IReadOnlyList<TranslatedTextItem> translations = translationResponse.Value;
         TranslatedTextItem translation = translations[0];
         string sourceLanguage = translation?.DetectedLanguage?.Language;
         Console.WriteLine($"'{inputText}' translated from {sourceLanguage} to {translation?.Translations[0].To} as '{translation?.Translations?[0]?.Text}'.");
     }
 }

Python：translate.py

 # Translate text
 inputText = ""
 while inputText.lower() != "quit":
     inputText = input("Enter text to translate ('quit' to exit):")
     if inputText != "quit":
         input_text_elements = [InputTextItem(text=inputText)]
         translationResponse = client.translate(content=input_text_elements, to=[targetLanguage])
         translation = translationResponse[0] if translationResponse else None
         if translation:
             sourceLanguage = translation.detected_language
             for translated_text in translation.translations:
                 print(f"'{inputText}' was translated from {sourceLanguage.language} to {translated_text.to} as '{translated_text.text}'.")

保存对文件所做的更改。

测试应用程序

现在已准备好测试应用程序。

在 read-text 文件夹的集成终端中，输入以下命令以运行程序：
- C# ：dotnet run
- Python：python translate.py
提示：可以使用 终端工具栏中的“最大化面板大小 ”图标^ 查看更多控制台文本。
出现提示时，输入显示列表中的有效目标语言。
输入要翻译的短语（例如 This is a test 或 C'est un test）并查看结果，结果应检测源语言并将文本翻译为目标语言。
完成后，输入 quit。可以再次运行应用程序并选择其他目标语言。

清理

不再需要项目时，可以在Azure 门户中删除 Azure AI 翻译资源。