Ваша проблема связана с ошибкой типа AttributeError, которая указывает на то, что объект, к которому вы обращаетесь, не имеет атрибута, который вы пытаетесь получить. В данном случае, у вас возникает ошибка, когда вы пытаетесь обратиться к атрибуту 'prose' у блока элементов 'p'.
Чтобы решить эту проблему, вам необходимо убедиться, что вы правильно указываете элемент, к которому хотите получить доступ. Возможно, вы делаете опечатку или пытаетесь обратиться к несуществующему элементу.
Вам следует проверить следующее:
1. Убедитесь, что блок элементов с классом 'prose' и элементами 'p' действительно существует на веб-странице. Может быть, вы используете неправильный CSS-селектор для поиска элемента.
2. Убедитесь, что вы правильно получаете содержимое текста из элемента 'p'. Вы можете использовать метод .text или .get_text() для получения текстового содержимого элемента.
Кроме того, проверьте, правильно ли вы используете библиотеку для перевода текста на английский язык. В Python есть несколько библиотек, которые могут быть использованы для этой цели, например, Google Translate API или библиотека translate.
Возможное решение:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from googletrans import Translator
url = 'https://example.com' # Замените на ссылку на веб-страницу, содержащую текст
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
prose_elements = soup.select('.prose p') # Проверьте, правильно ли указан селектор
translator = Translator()
for element in prose_elements:
text = element.get_text() # Проверьте, правильно ли получаете текстовое содержимое элемента 'p'
translation = translator.translate(text, src='ru', dest='en') # Используйте правильный метод для перевода
print(translation.text)
В этом примере мы используем библиотеку requests для получения содержимого веб-страницы, библиотеку BeautifulSoup для парсинга HTML-кода и библиотеку googletrans для перевода текста на английский язык. Мы также используем CSS-селектор '.prose p', чтобы найти все элементы 'p' внутри блока с классом 'prose' на веб-странице. Затем мы переводим каждый найденный текст с помощью Google Translate API и выводим результат на консоль.