if "error_code" in data.keys(): print("translate failed")

这段代码的作用是判断 API 请求返回的结果中是否包含错误码。如果包含错误码，则打印出 "translate failed"。但是这段代码可能会有一些问题，具体如下：

1. `"error_code"` 可能不在 `data` 字典中，这样的话 `data.keys()` 方法会抛出 KeyError 异常。因此，建议使用 `data.get("error_code")` 方法来获取 `"error_code"` 对应的值，如果值不存在则会返回 None。

2. 即使 `"error_code"` 存在，也不能直接认为翻译失败。因为有一些错误码只是表示请求参数不合法等问题，并不代表翻译失败。因此，建议根据具体的错误码来判断翻译是否失败，例如：

   error_code = data.get("error_code")
   if error_code == 52001:
       print("invalid appid")
   elif error_code == 52002:
       print("invalid sign")
   elif error_code == 52003:
       print("invalid params")
   else:
       print("translate successfully")

这样可以更准确地判断翻译是否失败，并且可以根据错误码进行相应的处理。

相关问题

ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 0 (pid: 15504) of binary:

据引用中的描述，你遇到的错误是"ERROR: torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed"。根据你提供的详细错误内容"ValueError: sampler option is mutually exclusive with shuffle"，这个错误是由于在使用分布式训练，并且在dataloader中将shuffle参数设置为True时，同时又使用了sampler。由于sampler已经在分配数据给GPU时自动打乱了数据，所以dataloader不需要再次打乱数据。这两者是相冲突的。因此，在使用分布式训练时，应该将dataloader中的shuffle参数设置为默认的False即可。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【解决】pytorch单机多卡问题：ERROR: torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed](https://blog.csdn.net/Caesar6666/article/details/126893353)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [pytorch:torch.mm()和torch.matmul()的使用](https://download.csdn.net/download/weixin_38674223/12856818)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 0 (pid: 1447037) of binary: /usr/bin/python

回答: 出现ERROR: torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 0 (pid: 1447037) of binary: /usr/bin/python错误的原因可能是由于参数设置不一致导致的。根据引用\[1\]中的信息，可能是由于使用了不一致的参数"--local_rank"和"--local-rank"导致的。解决方法是确保参数设置一致，例如在torch2.0版本的launch.py中使用"--local-rank"，而在yolov7源码中也使用"--local-rank"。另外，根据引用\[2\]中的信息，还可能是由于在分布式训练时使用了sampler，并且dataloader的shuffle参数设置为True，而这两者是相冲突的。因此，在分布式训练时，可以将dataloader的shuffle参数设置为False。如果以上方法都不起作用，可以尝试在具有更大CPU内存的另一块GPU上运行模型，如引用\[3\]所述。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [解决报错:train.py: error: unrecognized arguments: --local-rank=1 ERROR:torch.distributed.elastic....](https://blog.csdn.net/weixin_43960370/article/details/130276398)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【解决】pytorch单机多卡问题：ERROR: torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed](https://blog.csdn.net/Caesar6666/article/details/126893353)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [pytorch报错 ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank:....](https://blog.csdn.net/xiangyong58/article/details/131395234)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]