Update app.py

app.py

@@ -10,20 +10,13 @@ from langchain.memory import ConversationBufferMemory
 from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
 from htmlTemplates import css, bot_template, user_template
 from langchain.llms import HuggingFaceHub
-import translators
+from deep_translator import MyMemoryTranslator
+
 
 # set this key as an environment variable
 os.environ["HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN"] = st.secrets['huggingface_token']
 ###########################################################################################
-def trs_fa_to_en(text):
-  txt_en=translators.translate_text(text,to_language='en',from_language='auto')
-  return txt_en
-#########################################################################################
-def trs_en_to_fa(text):
-  txt_fa=translators.translate_text(text,to_language='fa',from_language='en')
-  return txt_fa
-##############################################################################################
-    
+
 def get_pdf_text(pdf_docs : list) -> str:
     text = ""
     for pdf in pdf_docs:
@@ -78,9 +71,11 @@ def handle_userinput(user_question:str):
         else:
             st.write("پاسخ ربات: " + message.content)
             text1=message.content 
-            st.write(text1)
-            txt_fa=trs_en_to_fa(text="hello")
-            st.write(txt_fa)
+            # متنی که می‌خواهید ترجمه کنید
+            text_to_translate = text1
+            # متن را به فارسی ترجمه کنید
+            translated_text = MyMemoryTranslator(source='english', target='persian').translate(text_to_translate)
+
 #############################################################################################################
 
 def main():