1. Descripción general

La API de Translation proporciona una interfaz programática simple para traducir de forma dinámica una cadena arbitraria a cualquier idioma compatible con la traducción automática neuronal de vanguardia. También se puede usar para detectar un idioma en los casos en que se desconoce el idioma de origen.
En este instructivo, usarás la API de Translation con Python. Entre los conceptos que se abordan, se incluyen cómo enumerar los idiomas disponibles, traducir texto y detectar el idioma de un texto determinado.
Qué aprenderás
- Cómo configurar tu entorno
- Cómo enumerar los idiomas disponibles
- Cómo traducir texto
- Cómo detectar idiomas
Requisitos
Encuesta
¿Cómo usarás este instructivo?
¿Cómo calificarías tu experiencia en Python?
¿Cómo calificarías tu experiencia con los servicios de Google Cloud?
2. Configuración y requisitos
Configuración del entorno de autoaprendizaje
- Accede a Google Cloud Console y crea un proyecto nuevo o reutiliza uno existente. Si aún no tienes una cuenta de Gmail o de Google Workspace, debes crear una.



- El Nombre del proyecto es el nombre visible de los participantes de este proyecto. Es una cadena de caracteres que no se utiliza en las APIs de Google. Puedes actualizarla cuando quieras.
- El ID del proyecto es único en todos los proyectos de Google Cloud y es inmutable (no se puede cambiar después de configurarlo). La consola de Cloud genera automáticamente una cadena única. Por lo general, no importa cuál sea. En la mayoría de los codelabs, deberás hacer referencia al ID de tu proyecto (suele identificarse como
PROJECT_ID). Si no te gusta el ID que se generó, podrías generar otro aleatorio. También puedes probar uno propio y ver si está disponible. No se puede cambiar después de este paso y se usa el mismo durante todo el proyecto. - Recuerda que hay un tercer valor, un número de proyecto, que usan algunas APIs. Obtén más información sobre estos tres valores en la documentación.
- A continuación, deberás habilitar la facturación en la consola de Cloud para usar las APIs o los recursos de Cloud. Ejecutar este codelab no costará mucho, tal vez nada. Para cerrar recursos y evitar que se generen cobros más allá de este instructivo, puedes borrar los recursos que creaste o borrar el proyecto. Los usuarios nuevos de Google Cloud son aptos para participar en el programa Prueba gratuita de $300.
Inicia Cloud Shell
Si bien Google Cloud se puede operar de manera remota desde tu laptop, en este codelab usarás Cloud Shell, un entorno de línea de comandos que se ejecuta en la nube.
Activar Cloud Shell
- En la consola de Cloud, haz clic en Activar Cloud Shell
.

Si es la primera vez que inicias Cloud Shell, aparecerá una pantalla intermedia en la que se describirá qué es. Si apareció una pantalla intermedia, haz clic en Continuar.

El aprovisionamiento y la conexión a Cloud Shell solo tomará unos minutos.

Esta máquina virtual está cargada con todas las herramientas de desarrollo necesarias. Ofrece un directorio principal persistente de 5 GB y se ejecuta en Google Cloud, lo que permite mejorar considerablemente el rendimiento de la red y la autenticación. Gran parte de tu trabajo en este codelab, si no todo, se puede hacer con un navegador.
Una vez que te conectes a Cloud Shell, deberías ver que te autenticaste y que el proyecto se configuró con tu ID del proyecto.
- En Cloud Shell, ejecuta el siguiente comando para confirmar que tienes la autenticación:
gcloud auth list
Resultado del comando
Credentialed Accounts
ACTIVE ACCOUNT
* <my_account>@<my_domain.com>
To set the active account, run:
$ gcloud config set account `ACCOUNT`
- En Cloud Shell, ejecuta el siguiente comando para confirmar que el comando gcloud conoce tu proyecto:
gcloud config list project
Resultado del comando
[core] project = <PROJECT_ID>
De lo contrario, puedes configurarlo con el siguiente comando:
gcloud config set project <PROJECT_ID>
Resultado del comando
Updated property [core/project].
3. Configuración del entorno
Antes de comenzar a usar la API de Translation, ejecuta el siguiente comando en Cloud Shell para habilitar la API:
gcloud services enable translate.googleapis.com
Deberías ver algo como esto:
Operation "operations/..." finished successfully.
Ahora puedes usar la API de Translation.
Configura la siguiente variable de entorno (para usarla en tu aplicación):
export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value core/project)
echo "PROJECT_ID: $PROJECT_ID"
Navega a tu directorio principal:
cd ~
Crea un entorno virtual de Python para aislar las dependencias:
virtualenv venv-translate
Activa el entorno virtual:
source venv-translate/bin/activate
Instala IPython y la biblioteca cliente de la API de Translation:
pip install ipython google-cloud-translate
Deberías ver algo como esto:
... Installing collected packages: ..., ipython, google-cloud-translate Successfully installed ... google-cloud-translate-3.16.0 ...
Ahora, ya puedes usar la biblioteca cliente de la API de Translation.
En los siguientes pasos, usarás un intérprete de Python interactivo llamado IPython, que instalaste en el paso anterior. Inicia una sesión ejecutando ipython en Cloud Shell:
ipython
Deberías ver algo como esto:
Python 3.10.12 (main, Jul 29 2024, 16:56:48) [GCC 11.4.0] Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information IPython 8.27.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help. In [1]:
Copia el siguiente código en tu sesión de IPython:
from os import environ
from google.cloud import translate
PROJECT_ID = environ.get("PROJECT_ID", "")
assert PROJECT_ID
PARENT = f"projects/{PROJECT_ID}"
Ya puedes realizar tu primera solicitud y enumerar los idiomas admitidos…
4. Enumera los idiomas disponibles
En esta sección, enumerarás todos los idiomas disponibles en la API de Translation.
Para enumerar los idiomas disponibles, copia el siguiente código en tu sesión de IPython:
def print_supported_languages(display_language_code: str):
client = translate.TranslationServiceClient()
response = client.get_supported_languages(
parent=PARENT,
display_language_code=display_language_code,
)
languages = response.languages
print(f" Languages: {len(languages)} ".center(60, "-"))
for language in languages:
language_code = language.language_code
display_name = language.display_name
print(f"{language_code:10}{display_name}")
Llama a la función:
print_supported_languages("en")
Deberías obtener un resultado similar a este:
---------------------- Languages: 137 ---------------------- af Afrikaans sq Albanian am Amharic ar Arabic hy Armenian ... cy Welsh xh Xhosa yi Yiddish yo Yoruba zu Zulu
Consulta lo que obtienes con el idioma de visualización en francés:
print_supported_languages("fr")
Deberías obtener la misma lista, ordenada con los nombres en francés, similar a la siguiente:
---------------------- Languages: 137 ---------------------- af Afrikaans sq Albanais de Allemand am Amharique en Anglais ... vi Vietnamien xh Xhosa yi Yiddish yo Yoruba zu Zoulou
Puedes probar con otro código de idioma.
Resumen
En este paso, pudiste enumerar todos los idiomas disponibles en la API de Translation. Puedes encontrar la lista completa de idiomas admitidos en la página de idiomas admitidos.
5. Traducir texto
Puedes usar la API de Translation para traducir texto de un idioma a otro. El texto se traduce con el modelo de traducción automática neuronal (NMT). Si el modelo de NMT no es compatible con el par de idiomas de traducción solicitado, se usa el modelo de traducción automática basada en frases (PBMT). Para obtener más información sobre Google Traductor y sus modelos de traducción, consulta la publicación del anuncio de NMT.
Para traducir texto, copia el siguiente código en tu sesión de IPython:
def translate_text(text: str, target_language_code: str) -> translate.Translation:
client = translate.TranslationServiceClient()
response = client.translate_text(
parent=PARENT,
contents=[text],
target_language_code=target_language_code,
)
return response.translations[0]
Llama a la función para traducir el mismo texto en diferentes idiomas:
text = "Hello World!"
target_languages = ["tr", "de", "es", "it", "el", "zh", "ja", "ko"]
print(f" {text} ".center(50, "-"))
for target_language in target_languages:
translation = translate_text(text, target_language)
source_language = translation.detected_language_code
translated_text = translation.translated_text
print(f"{source_language} → {target_language} : {translated_text}")
Deberías obtener lo siguiente:
------------------ Hello World! ------------------ en → tr : Selam Dünya! en → de : Hallo Welt! en → es : ¡Hola Mundo! en → it : Ciao mondo! en → el : Γεια σου Κόσμο! en → zh : 你好世界! en → ja : 「こんにちは世界」 en → ko : 안녕하세요!
Resumen
En este paso, pudiste usar la API de Translation para traducir texto a varios idiomas. Obtén más información para traducir texto.
6. Detecta idiomas
También puedes usar la API de Translation para detectar el idioma de una cadena de texto.
Copia el siguiente código en tu sesión de IPython:
def detect_language(text: str) -> translate.DetectedLanguage:
client = translate.TranslationServiceClient()
response = client.detect_language(parent=PARENT, content=text)
return response.languages[0]
Llama a la función para detectar el idioma de diferentes oraciones:
sentences = [
"Selam Dünya!",
"Hallo Welt!",
"¡Hola Mundo!",
"Ciao mondo!",
"Γεια σου Κόσμο!",
"你好世界!",
"「こんにちは世界」",
"안녕하세요!",
]
for sentence in sentences:
language = detect_language(sentence)
confidence = language.confidence
language_code = language.language_code
print(
f"Confidence: {confidence:4.0%}",
f"Language: {language_code:5}",
sentence,
sep=" | ",
)
Deberías obtener lo siguiente:
Confidence: 100% | Language: tr | Selam Dünya! Confidence: 81% | Language: de | Hallo Welt! Confidence: 100% | Language: es | ¡Hola Mundo! Confidence: 100% | Language: it | Ciao mondo! Confidence: 100% | Language: el | Γεια σου Κόσμο! Confidence: 100% | Language: zh-CN | 你好世界! Confidence: 100% | Language: ja | 「こんにちは世界」 Confidence: 100% | Language: ko | 안녕하세요!
Resumen
En este paso, pudiste detectar el idioma de un fragmento de texto con la API de Translation. Obtén más información para detectar idiomas.
7. ¡Felicitaciones!

Aprendiste a usar la API de Translation con Python.
Realiza una limpieza
Para limpiar tu entorno de desarrollo, sigue estos pasos desde Cloud Shell:
- Si aún estás en tu sesión de IPython, vuelve a la shell:
exit - Deja de usar el entorno virtual de Python:
deactivate - Borra la carpeta del entorno virtual:
cd ~ ; rm -rf ./venv-translate
Para borrar tu proyecto de Google Cloud, desde Cloud Shell, haz lo siguiente:
- Recupera el ID del proyecto actual:
PROJECT_ID=$(gcloud config get-value core/project) - Asegúrate de que este sea el proyecto que quieres borrar:
echo $PROJECT_ID - Borra el proyecto:
gcloud projects delete $PROJECT_ID
Más información
- Documentación de Cloud Translation: https://cloud.google.com/translate/docs
- Python en Google Cloud: https://cloud.google.com/python
- Bibliotecas cliente de Cloud para Python: https://github.com/googleapis/google-cloud-python
Licencia
Este trabajo cuenta con una licencia Atribución 2.0 Genérica de Creative Commons.