XUnity.AutoTranslator-Gemini——调用Google的Gemini API，实现Unity游戏中日文文本的自动翻译

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本项目是一个使用 Flask 框架和 Google Gemini GenAI 模型构建的 Web API 服务，用于将日文unity 游戏文本翻译成简体中文。

日文游戏文本AI翻译API (基于Google Gemini)

本项目是一个使用 Flask 框架和 Google Gemini GenAI 模型构建的 Web API 服务，用于将日文游戏文本翻译成简体中文。

功能特点

AI 驱动翻译: 使用 Google Gemini GenAI 模型 gemini-2.0-flash-001 进行高质量的日文到简体中文翻译。
游戏文本优化: 针对游戏文本特点进行了优化，例如保留格式标签、处理特殊符号、保留原文风格等。
质量检测与重试: 自动检测译文质量，当检测到译文包含日文或重复内容时，会自动重试翻译。
高并发处理: 使用 Flask 框架和 gevent WSGI 服务器，支持高并发请求处理。
异步请求处理: 使用队列和线程池异步处理翻译请求，避免阻塞主线程，提高服务器响应速度。
简单易用: 提供简洁的 HTTP GET API 接口 /translate，方便集成到各种游戏或工具中。

快速开始

1. 前置条件

Python 3.6+
已安装必要的 Python 库 (见(###2-依赖库))
Google Gemini API 密钥

2. 依赖库

请确保已安装以下 Python 库：

import os
import re
import json
import time
from flask import Flask, request
from gevent.pywsgi import WSGIServer
from urllib.parse import unquote
from threading import Thread
from queue import Queue
import concurrent.futures
from google import genai  # 导入 Google GenAI 库

配置说明

API 配置

python">Model_Type = "gemini-2.0-flash-001" # 使用的模型类型, 请根据Google的文档自行修改
client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY") # 替换为你的 API 密钥

3. 配置 API 密钥

请修改代码，打开脚本文件名.py 文件，找到以下代码行：

client = genai.Client(api_key=“YOUR_API_KEY”) # 使用 genai.Client 初始化客户端，并配置 API 密钥 请替换为您的 API 密钥

将 “YOUR_API_KEY” 替换为您自己的 Google Gemini API 密钥。注意：请务必替换为您自己的 API 密钥，否则API将无法正常工作。

4. 运行 API 服务在代码所在目录下，打开终端并执行以下命令：

   python 脚本文件名.py

配置XUnity.AutoTranslator看我上一篇文章：

XUnity.AutoTranslator-deepseek——调用腾讯的DeepSeek V3 API，实现Unity游戏中日文文本的自动翻译

代码配置

以下参数在代码中直接定义，您可以根据需要修改代码进行调整：

Model_Type: 使用的 Google Gemini GenAI 模型类型，默认为 “gemini-2.0-flash-001”。您可以根据 Google GenAI API 的支持情况选择其他模型。
repeat_count: 重复内容检测阈值，默认为 5。用于检测译文中是否存在重复内容，数值越大，对重复内容检测的容忍度越高。
prompt: 基础提示词 (Prompt)，用于指导 AI 模型进行翻译。您可以根据需要修改提示词，以优化翻译效果。
prompt_list: 提示词列表，默认为包含单个基础提示词的列表。您可以配置多个提示词，程序会在翻译失败时自动尝试使用列表中的下一个提示词进行重试翻译。
MAX_WORKERS: 线程池最大工作线程数，默认为 2。您可以根据服务器性能和并发需求调整线程池大小。

代码如下：

python">import os
import re
import json
import time
from flask import Flask, request
from gevent.pywsgi import WSGIServer
from urllib.parse import unquote
from threading import Thread
from queue import Queue
import concurrent.futures
from google import genai  # 导入 Google GenAI 库# 启用虚拟终端序列，支持 ANSI 转义代码，允许在终端显示彩色文本
os.system('')# dict_path='用户替换字典.json' # 替换字典路径。如果不需要使用替换字典，请将此变量留空（设为 None 或空字符串 ""）
dict_path=None # 替换字典路径。如果不需要使用替换字典，请将此变量留空（设为 None 或空字符串 ""）
# API 配置参数
Model_Type =  "gemini-2.0-flash-001"    # 使用的模型类型，选择 GenAI 支持的模型，例如 "gemini-2.0-flash"# 创建 Google GenAI 客户端实例
# 使用 genai.Client 进行客户端初始化，并配置 API 密钥
# 注意：请将 "YOUR_API_KEY" 替换为您自己的 Google GenAI API 密钥
client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY") # 使用 genai.Client 初始化客户端，并配置 API 密钥  **请替换为您的 API 密钥**# 译文重复内容检测参数
repeat_count=5 # 重复内容阈值。如果译文中有任意单字或单词连续重复出现次数大于等于 repeat_count，则认为译文质量不佳，会触发重试翻译逻辑# 提示词 (Prompt) 配置
prompt= '''
你是资深本地化专家，负责将游戏日文文本译为简体中文。
**你的任务是精确翻译日文文本，仅输出译文，请勿添加任何与原文无关的解释、说明、补充信息或其他任何文字。** 接收文本后，请严格按照以下要求翻译：
翻译范围：翻译普通日文文本，保留原文叙述风格。
保留格式：保留转义字符、格式标签等非日文文本内容。
翻译原则：忠实准确，确保语义无误；对露骨性描写，可直白粗俗表述，不删减篡改；对双关语等特殊表达，找目标语言等效表达，保原作意图风格。
文本类型：游戏文本含角色对话、旁白、武器及物品名称、技能描述、格式标签、特殊符号等。
以下是待翻译的游戏文本：''' # 基础提示词，用于指导模型进行翻译，定义了翻译的角色、范围、格式、原则和文本类型
prompt_list=[prompt] # 提示词列表。可以配置多个提示词，程序会依次尝试使用列表中的提示词进行翻译，直到获得满意的结果
# l=len(prompt_list) # 获取提示词列表的长度 (此变量目前未被直接使用，移除)# 提示字典相关的提示词配置
dprompt0='\n在翻译中使用以下字典,字典的格式为{\'原文\':\'译文\'}\n' # 提示模型在翻译时使用提供的字典。字典格式为 JSON 格式的字符串，键为原文，值为译文
dprompt1='\nDuring the translation, use a dictionary in {\'Japanese text \':\'translated text \'} format\n' # 英文版的字典提示词，可能用于多语言支持或模型偏好
# dprompt_list 字典提示词列表，与 prompt_list 提示词列表一一对应。当使用 prompt_list 中的第 i 个提示词时，会同时使用 dprompt_list 中的第 i 个字典提示词
dprompt_list=[dprompt0,dprompt1,dprompt1]
MAX_WORKERS = 2 # 线程池最大工作线程数 (直接在代码中定义)app = Flask(__name__) # 创建 Flask 应用实例# 读取提示字典
prompt_dict= {} # 初始化提示字典为空字典
if dict_path: # 检查是否配置了字典路径try:with open(dict_path, 'r', encoding='utf8') as f: # 尝试打开字典文件tempdict = json.load(f) # 加载 JSON 字典数据# 按照字典 key 的长度从长到短排序，确保优先匹配长 key，避免短 key 干扰长 key 的匹配sortedkey = sorted(tempdict.keys(), key=lambda x: len(x), reverse=True)for i in sortedkey:prompt_dict[i] = tempdict[i] # 将排序后的字典数据存入 prompt_dictprint(f"\033[32m字典文件 {dict_path} 加载成功，共加载 {len(prompt_dict)} 个词条。\033[0m") # 打印字典加载成功的消息except FileNotFoundError:print(f"\033[33m警告：字典文件 {dict_path} 未找到。\033[0m") # 警告用户字典文件未找到except json.JSONDecodeError:print(f"\033[31m错误：字典文件 {dict_path} JSON 格式错误，请检查字典文件。\033[0m") # 错误提示 JSON 格式错误except Exception as e:print(f"\033[31m读取字典文件时发生未知错误: {e}\033[0m") # 捕获其他可能的文件读取或 JSON 解析错误def contains_japanese(text):"""检测文本中是否包含日文字符。"""pattern = re.compile(r'[\u3040-\u3096\u309D-\u309F\u30A1-\u30FA\u30FC-\u30FE]') # 日文字符的 Unicode 范围正则表达式return pattern.search(text) is not None # 使用正则表达式搜索文本中是否包含日文字符def has_repeated_sequence(string, count):"""检测字符串中是否存在连续重复的字符或子串。"""# 检查单个字符的重复for char in set(string):if string.count(char) >= count:return True# 检查字符串片段（子串）的重复for size in range(2, len(string) // count + 1):for start in range(0, len(string) - size + 1):substring = string[start:start + size]matches = re.findall(re.escape(substring), string)if len(matches) >= count:return Truereturn False# 获得文本中包含的字典词汇 (优化后)
def get_dict(text, dictionary):"""从文本中提取出在提示字典 (dictionary) 中存在的词汇及其翻译 (优化版本，不修改原文).Args:text (str): 待处理的文本.dictionary (dict): 提示字典.Returns:dict:  一个字典，key 为在文本中找到的字典原文，value 为对应的译文.如果文本中没有找到任何字典词汇，则返回空字典."""res = {}for key in dictionary:if key in text:res[key] = dictionary[key]return resrequest_queue = Queue()  # 创建请求队列
def handle_translation(text, translation_queue):"""处理翻译请求的核心函数."""text = unquote(text) # URL 解码max_retries = 3  # 最大 API 请求重试次数retries = 0  # 重试计数器special_chars = ['，', '。', '？','...'] # 句末特殊字符text_end_special_char = Noneif text and text[-1] in special_chars: # 避免空字符串索引错误text_end_special_char = text[-1]special_char_start = "「"special_char_end = "」"has_special_start = text.startswith(special_char_start)has_special_end = text.endswith(special_char_end)if has_special_start and has_special_end:text = text[len(special_char_start):-len(special_char_end)]try: # 捕获 API 异常dict_inuse = get_dict(text, prompt_dict) # 获取字典词汇 (优化: 仅调用一次)for i in range(len(prompt_list)): # 遍历提示词列表prompt = prompt_list[i]if dict_inuse: # 如果有字典词汇，则添加字典提示prompt += dprompt_list[i] + str(dict_inuse)content_to_translate = prompt + text # 构建完整的翻译内容response_test = client.models.generate_content( # API 调用model=Model_Type, contents=content_to_translate)translations = response_test.textprint(f"【API 原始输出 (未经处理):】\n{repr(translations)}")  # 打印原始值if translations.endswith("\n"): # 移除尾部换行符translations = translations[:-1]print(f"【API 翻译结果 (经处理):】\n{repr(translations)}") # 打印处理后的值，用于调试或日志记录# print(f'{prompt}\n{translations}')  # 打印提示词和翻译结果, 调试用if has_special_start and has_special_end: # 特殊字符处理if not translations.startswith(special_char_start):translations = special_char_start + translationsif not translations.endswith(special_char_end):translations = translations + special_char_endtranslation_end_special_char = Noneif translations and translations[-1] in special_chars: # 避免空字符串索引错误translation_end_special_char = translations[-1]if text_end_special_char and translation_end_special_char:if text_end_special_char != translation_end_special_char:translations = translations[:-1] + text_end_special_charelif text_end_special_char and not translation_end_special_char:translations += text_end_special_charelif not text_end_special_char and translation_end_special_char:translations = translations[:-1]contains_japanese_characters = contains_japanese(translations) # 检测日文repeat_check = has_repeated_sequence(translations, repeat_count) # 重复检测if not contains_japanese_characters and not repeat_check: # 质量检测通过则跳出循环breakelif contains_japanese_characters:print("\033[31m检测到译文中包含日文字符，尝试使用下一个提示词进行翻译。\033[0m")continueelif repeat_check:print("\033[31m检测到译文中存在重复短语。\033[0m")# 可以在此处添加更复杂的重试策略，例如更换提示词组合，调整模型参数等 (当前版本暂未实现)breakif not contains_japanese_characters and not repeat_check: # 最终质量检测pass # 翻译成功print(f"\033[36m[译文]\033[0m:\033[31m {translations}\033[0m")print("-------------------------------------------------------------------------------------------------------")translation_queue.put(translations) # 放入结果队列except Exception as e: # API 异常处理retries += 1print(f"\033[31mAPI请求超时或发生错误 (第 {retries} 次重试): {e}\033[0m") # 打印错误信息if retries == max_retries:print(f"\033[31m达到最大重试次数，翻译失败。\033[0m")translation_queue.put(False) # 放入失败标志return # 达到最大重试次数，返回time.sleep(1) # 等待重试handle_translation(text, translation_queue) # 递归重试return # 重试后返回@app.route('/translate', methods=['GET'])
def translate():"""Flask 路由函数，处理 "/translate" GET 请求."""text = request.args.get('text')  # 获取待翻译文本print(f"\033[36m[原文]\033[0m \033[35m{text}\033[0m") # 打印原文translation_queue = Queue() # 创建结果队列request_queue.put_nowait(text) # 放入请求队列with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=MAX_WORKERS) as executor: # 使用配置的线程池大小 (直接使用硬编码值)future = executor.submit(handle_translation, text, translation_queue) # 提交翻译任务try: # 超时处理translation_result = future.result(timeout=30) # 获取结果，设置超时时间except concurrent.futures.TimeoutError:print("\033[31m翻译请求超时。\033[0m") # 打印超时信息return "[请求超时] " + text, 500 # 返回超时错误translation = translation_queue.get() # 获取翻译结果request_queue.get_nowait() # 从请求队列移除已处理请求if isinstance(translation, str): # 翻译成功return translation # 返回翻译结果else: # 翻译失败return "[翻译失败] " , 500 # 返回失败状态码def main():"""主函数，启动 Flask 应用和 gevent 服务器."""print("\033[31m服务器在 http://127.0.0.1:4000 上启动\033[0m") # 启动信息http_server = WSGIServer(('127.0.0.1', 4000), app, log=None, error_log=None) # 创建 gevent WSGIServer 实例http_server.serve_forever() # 启动服务器if __name__ == '__main__':main() # 运行主函数

我的上一篇帖子：XUnity.AutoTranslator-deepseek——调用腾讯的DeepSeek V3 API，实现Unity游戏中日文文本的自动翻译
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