Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Google translate v2 API возвращает символы, отличные от UTF-8

Я пытаюсь использовать API Google Translate v2 в своем проекте движка приложения. Однако для символов с акцентом его кодировка испорчена [в данном случае слово «студент», которое должно быть «étudiants» во французском языке, становится «Ã©tudiants»]. Вот мой код.

    URL url = new URL(
            "https://www.googleapis.com/language/translate/v2?key=" + KEY
                    + "&q=" + urlEncodedText + "&source=en&target="
                    + urlEncodedLang);
    try {
        InputStream googleStream = url.openStream();

        // make a new bufferred reader, by reading the page at the URL given
        // above
        BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(
                googleStream));

        // temp string that holds text line by line
        String line;

        // read the contents of the reader/the page by line, until there are
        // no lines left
        while ((line = reader.readLine()) != null) {
            // keep adding each line to totalText
            totalText = totalText + line + "\n";
        }
        // remember to always close the reader
        reader.close();

    } catch (Exception ex) {
        ex.printStackTrace();
    }

ввод того же URL-адреса в браузере (Chrome в Ubuntu) работает нормально и возвращает ответ JSON, содержащий символы с правильным акцентом.

Что мне здесь не хватает? Спасибо


Ответы:


1

Чтобы убедиться, что он имеет кодировку UTF-8, вы должны использовать:

BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(googleStream, "UTF-8"));

в другом случае используется кодировка по умолчанию, вероятно, это ISO-8859-1.

05.09.2011
  • Спасибо за это быстрое и простое решение. 05.09.2011

  • 2

    Вы также можете попробовать использовать API Google Translate v2 для Java, который делает это для вас.

    01.12.2011
    Новые материалы

    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..