python gettext : specify locale in _()

Question

当请求翻译 gettext 中的字符串时，我正在寻找一种即时设置语言的方法。我会解释原因:

我有一个多线程机器人，它在多台服务器上通过文本回复用户，因此需要用不同的语言回复。 documentation gettext 声明，要在运行时更改语言环境，您应该执行以下操作:

import gettext # first, import gettext

lang1 = gettext.translation('myapplication', languages=['en']) # Load every translations
lang2 = gettext.translation('myapplication', languages=['fr'])
lang3 = gettext.translation('myapplication', languages=['de'])

# start by using language1
lang1.install()

# ... time goes by, user selects language 2
lang2.install()

# ... more time goes by, user selects language 3
lang3.install()

但是，这不适用于我的情况，因为机器人是多线程的:

假设以下 2 个片段同时运行:

import time
import gettext 
lang1 = gettext.translation('myapplication', languages=['fr'])
lang1.install()
message(_("Loading a dummy task")) # This should be in french, and it will
time.sleep(10)
message(_("Finished loading")) # This should be in french too, but it wont :'(

和

import time
import gettext 
lang = gettext.translation('myapplication', languages=['en'])
time.sleep(3) # Not requested on the same time
lang.install()
message(_("Loading a dummy task")) # This should be in english, and it will
time.sleep(10)
message(_("Finished loading")) # This should be in english too, and it will

您可以看到消息有时会翻译成错误的语言环境。 但是，如果我可以做类似 _("string", lang="FR") 的事情，问题就会消失!

我是不是漏掉了什么，或者我使用了错误的模块来完成任务... 我正在使用 python3

Answer 1

虽然上述解决方案似乎有效，但它们不能很好地与别名为 gettext() 的常规 _() 函数一起使用.但我想保留该功能，因为它用于从源中提取翻译字符串(参见 docs 或例如 this blog)。

因为我的模块运行在多进程多线程环境下，using the application’s built-in namespace或 a module’s global namespace不会工作，因为如果多个线程安装不同的翻译，_() 将是一个共享资源并受制于竞争条件。

因此，首先我编写了一个返回翻译闭包的简短辅助函数:

import gettext

def get_translator(lang: str = "en"):
    trans = gettext.translation("foo", localedir="/path/to/locale", languages=(lang,))
    return trans.gettext

然后，在使用翻译字符串的函数中，我将该翻译闭包分配给 _，从而使其成为我的本地范围内所需的函数 _()在不污染全局共享 namespace 的情况下运行:

def some_function(...):
    _ = get_translator()  # Pass whatever language is needed.

    log.info(_("A translated log message!"))

(将 get_translator() 函数包装到 memoizing cache 中以避免多次创建相同闭包的额外加分项。)