有没有不适应api的办法

除了使用 API，还有一种方式是使用 Python 中的第三方库进行翻译，其中比较常用的有 `translate` 和 `py-googletrans`。

以 `py-googletrans` 为例，首先需要安装 `py-googletrans` 库：

pip install py-googletrans==4.0.0rc1

然后，可以使用以下代码将字符串翻译成中文：

from googletrans import Translator

# 创建翻译器对象
translator = Translator(service_urls=['translate.google.cn'])

# 需要翻译的英文字符串
en_text = "Hello, world!"

# 翻译成中文
zh_text = translator.translate(en_text, dest='zh-CN').text

print(zh_text)  # 你好，世界！

以上代码中，`translator` 对象使用了 Google Translate API 的中国服务器，`dest` 参数指定了要翻译成的目标语言，这里是中文。`translate` 方法返回一个 `Translated` 对象，通过 `text` 属性可以获取翻译后的文本。

需要注意的是，这种方式需要连接互联网，并且可能会受到翻译次数的限制。

相关问题

AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.sets' has no attribute 'set_intersection'

引用\[1\]:出现错误： AttributeError: module 'tensorflow_core._api.v2.config' has no attribute 'experimental_list_devices'。引用\[2\]:报错如下： AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.train' has no attribute 'NewCheckpointReader'。引用\[3\]:解决办法：按照错误内容找到tensorflow_backend.py源文件的第506行，将_LOCAL_DEVICES = tf.config.experimental_list_devices()。问题:AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.sets' has no attribute 'set_intersection'

这个错误是由于tensorflow版本不兼容导致的。在旧版本的tensorflow中，一些模块和函数的名称可能会有所不同。在引用\[1\]和引用\[2\]中的错误信息中，可以看到一些模块和函数的名称已经发生了变化。

解决这个问题的方法是更新tensorflow版本或者修改代码以适应当前版本的tensorflow。根据引用\[3\]中的解决办法，可以尝试找到tensorflow_backend.py源文件的第506行，并将_LOCAL_DEVICES = tf.config.experimental_list_devices()修改为_LOCAL_DEVICES = tf.config.list_physical_devices()。

这样做可以解决引用\[1\]中的错误。对于引用\[2\]中的错误，可能需要进一步查找相关文档或者寻求其他解决方法来修复。

总结来说，这个错误是由于tensorflow版本不兼容导致的，可以通过更新tensorflow版本或者修改代码来解决。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [解决AttributeError: module ‘tensorflow_core._api.v2.config‘ has no attribute ‘experimental_list_...](https://blog.csdn.net/Vincent_Tong_/article/details/115112124)[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,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [AttributeError: module ‘tensorflow._api.v2.train‘ has no attribute ‘NewCheckpointReader‘解决方案](https://blog.csdn.net/qq_39691492/article/details/123093603)[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,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

怎么访问https://www.google.com/search?q=site%3Awww.campervanhq.shop这个网页并且获取搜索出来的结果数，因为谷歌没办法让我获取到这个数据，有办法识别他吗，并且告诉我应该怎么做

对于谷歌搜索页面，由于可能存在许多反爬虫措施和动态内容加载，直接通过爬虫难以准确地获取搜索结果数。然而，你可以考虑使用一些替代的方法来获取相关信息。

一种方法是使用谷歌的自动完成（Google Autocomplete）功能。你可以通过向谷歌搜索页面发送GET请求，将搜索关键字作为参数，并解析响应中的自动完成建议来获取相关信息。例如，你可以使用以下代码：

import requests

url = "https://suggestqueries.google.com/complete/search?q=site%3Awww.campervanhq.shop"

# 发送HTTP GET请求并获取自动完成建议
response = requests.get(url)
data = response.json()

# 提取搜索结果数
if len(data) > 1:
    search_results = data[1][0]
    print(search_results)
else:
    print("未找到结果数")

这段代码中，我们向谷歌的自动完成API发送GET请求，并解析响应的JSON数据。然后，我们提取自动完成建议中的搜索结果数，并打印出来。

请注意，这种方法获取的结果仅是估计值，并不是精确的搜索结果数。此外，由于谷歌的服务可能会发生变化，这种方法也可能会失效。因此，建议你在使用这种方法时保持警觉，随时准备适应可能的变化。

另外，还有一些第三方的搜索引擎或API，例如Bing、百度等，可能会提供更容易获取搜索结果数的接口。你可以尝试调研并使用这些接口来获取你所需的信息。