帮以前同事解决一个需求，中文项目 翻译 英文项目~~~

考虑到具体实现方面的问题，如果智能的话，肯定是要做中文的语法分析，不过感觉这个有难度。

所以最后的方案是遍历文件，将中文短语匹配出来，再进行人工翻译，将中文短语替换成翻译的内容。当然后期还是需要人工再检验下，毕竟代码中的中文，可能会影响到相关的程序。

这个问题，明显涉及到 多线程，文件读写，第一时间就想到的是 nodejs，虽然nodejs是一个主线程，但是异步文件读写，事件响应机制，肯定也是调用了线程，在实际编程的时候不需要考虑线程的相关的问题。

代码不复杂如下，写完了之后，适当的封装了下

var fs = require('fs');var http = require('http');var filePath = 'D:\\WORK_new\\';var logPath = 'D:\\chinese.log';var map = {};var num = 0;var dictionary = (function () { var map = {}; return { logPath: 'D:\\chinese.log', set: function (key, val) { map[key] = val || ''; }, get: function (key) { return map[key]||''; }, save2File: function () { fs.writeFile(this.logPath, JSON.stringify(map).replace(/","/g,'",\r\n"'),{encoding:'utf8',flag:'w'}, function (err) { if (err) throw err; }); }, loadFile: function (callback) { fs.readFile(this.logPath, {encoding:'utf8'},function (err, data) { map = JSON.parse(data); callback(); }) }, translateByGoogle: function (callback) { var index = 0; for (var key in map) { if (map[key] == '') { index++; (function (key) { http.get("http://translate.google.cn/translate_a/t?client=t&hl=zh-CN&sl=zh-CN&tl=en&ie=UTF-8&oe=UTF-8&oc=2&otf=1&ssel=3&tsel=6&sc=2&q="+key, function(res) { res.setEncoding('utf8'); var body = ""; res.on('data', function (chunk) { body+=chunk; }).on('end', function (){ var obj = eval('('+body+')'); map[key] = obj[0][0][0]; index--; if (index == 0) { callback(); } }); }).on('error', function(e) { console.log('http error'); index--; if (index == 0) { callback(); } console.log("Got error: " + e.message); }); })(key); } } } }})();function File () { var index = 0; var _readFile = function (pathStr, fileBack, doneBack) { fs.readFile(pathStr,{encoding:'utf8'}, function (err, data) { index--; if (err) { data = ""; console.log(err,pathStr) //throw err; } fileBack(data,pathStr); if (index == 0) { doneBack(); } }); }; var _walkDir = function (pathStr, fileBack, doneBack) { fs.readdir(pathStr, function (err, files) { files.forEach(function (file) { if(fs.statSync(pathStr + '/' + file).isDirectory()){ _walkDir(pathStr + '/' + file, fileBack, doneBack); } else { if (/.js$|.html$|.htm$|.jsp$/.test(file)){ index ++; _readFile(pathStr + '/' + file, fileBack, doneBack); } return; } }); }); } this.walkDir = function (pathStr, fileBack, doneBack) { index = 0; _walkDir(pathStr, fileBack, doneBack); }}//第一步 获取中文dictionary.logPath = logPath;new File().walkDir(filePath, function (data) { if (!!data) { var match = data.match(/[\u4e00-\u9faf]+/g); if (!!match) { match.forEach(function (mat) { dictionary.set(mat); }) } }}, function () { console.log('获取中文 OK'); dictionary.save2File();})//第二步 google翻译//第三步 中文替换

问题还是有的

1.nodejs编码问题，在window环境下对GBK编码支持不好，主要是utf8文件的处理

2.效率上面可能可以再通过 线程进行优化，这块没做深入的考虑

3.匹配出来，可能有单个的标点符号的短语等情况，需要人工排查

实际情况中，文件是GBK的，还有些文件是utf8的，后来还是考虑通过 脚本语言 快手实现的时候，

1.文件编码的问题，判断通过搜索

判断文件首位3个字节是不是 ef bb bf，但是这个只是针对有BOM的utf8格式

对无BOM的utf8格式，需要进行字节特征码的判断（有难度，精力有限，使用了上面的方案，对于无BOM的情况，进行人工排查）。

2.因为快手多线程方便编程很简单，一直以为多线程肯定比单线程效率要好。实际情况却和想的不一样，单线程的比多线程的快多了。看来主要瓶颈还是在读写文件IO上面。

以上所述就是本文全部内容了，希望大家能够喜欢。