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项目翻译：翻译API（第三部分）
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原文英文，约1100词，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用Python、AWS Lambda和六边形架构构建文件翻译端点。通过重用翻译记录模型，定义了处理请求持久化、文件持久化和翻译功能的端口与适配器。最后，创建了处理请求的Handler类，并实现了成功与错误响应的生成方法。
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关键要点
- 本文介绍了如何使用Python、AWS Lambda和六边形架构构建文件翻译端点。
- 重用翻译记录模型，存储输入和输出的base64编码字符串。
- 定义了处理请求持久化、文件持久化和翻译功能的端口与适配器。
- RequestPersistencePort负责存储请求的输入和输出。
- FilePersistencePort负责将原始字节数据存储到文件中。
- TranslationPort处理文件内容的翻译。
- 实现了RequestPersistenceAdapter、FilePersistenceAdapter和AWSTranslateAdapter适配器。
- Handler类处理发送到Lambda函数的请求，支持multipart/form-data格式。
- TranslationRequest类负责解码请求体和提取上传的文件及目标语言。
- 成功与错误响应的生成方法被实现。
- 最终创建了一个功能齐全的API来处理翻译请求。
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延伸问答
如何使用Python和AWS Lambda构建文件翻译端点？
可以通过重用翻译记录模型，定义处理请求持久化、文件持久化和翻译功能的端口与适配器来构建文件翻译端点。
翻译记录模型的作用是什么？
翻译记录模型用于存储输入和输出的base64编码字符串，以便持久化翻译请求的记录。
什么是RequestPersistencePort和FilePersistencePort？
RequestPersistencePort负责存储请求的输入和输出，而FilePersistencePort负责将原始字节数据存储到文件中。
Handler类在翻译请求中起什么作用？
Handler类处理发送到Lambda函数的请求，负责解码请求体、提取上传的文件及目标语言，并生成成功与错误响应。
如何处理翻译请求的成功与错误响应？
成功响应通过生成包含输出文件URL的字典返回，错误响应则返回包含错误信息的字典。
如何在AWS中保存翻译请求的输入和输出？
可以使用RequestPersistenceAdapter将输入和输出保存到DynamoDB中，并返回一个记录对象。
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