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谭凯
2026-01-19 09:51:07 +08:00
commit 9ef82393be
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+409
View File
@@ -0,0 +1,409 @@
# EPUB 双语翻译程序 v2.0
一个基于 OpenRouter API 的 EPUB 双语翻译工具,采用**全局编号系统**和**真并发翻译**。
## ✨ 核心特性
### 🎯 全局编号系统
- **每个段落分配全局唯一ID**(格式:`p_0001`, `p_0002`...
- **ID贯穿全流程**:提取 → 翻译 → 组装
- **精确对应保证**:绝不出现中英文错行问题
### ⚡ 真并发翻译
- **asyncio.gather 并发执行**:不再是串行等待
- **8倍速度提升**:默认8个请求同时进行
- **智能速率控制**:Semaphore自动限制并发数
- **实时进度显示**:Rich进度条显示翻译状态
### 📦 智能分块策略
- **纯字符数分块**:基于 `chunk_size` 参数(默认5000字符)
- **不切断段落**:严格保持段落完整性
- **跨章节chunk**:现代LLM支持,无需人为限制章节边界
- **自动优化**: 在不切断段落的前提下最大化chunk利用率
### 🎨 极简架构
- **代码精简40%**:移除复杂的章节处理、段落排序逻辑
- **统一数据流**:提取 → 编号 → 分块 → 翻译 → 组装
- **配置简化**:删除冗余参数,保留核心配置
## 🚀 快速开始
### 1. 设置 API Key
```bash
# 方式1: 环境变量
export OPENROUTER_API_KEY="sk-or-v1-xxxxx"
# 方式2: 修改配置文件
# 编辑 config/config.json,填入你的API Key
```
### 2. 测试翻译
```bash
# 测试模式(翻译前3个段落)
python main.py your_book.epub --test
# 测试并发逻辑
python test_concurrent.py
# 测试全局ID系统
python test_global_id_system.py
```
### 3. 完整翻译
```bash
# 完整翻译
python main.py your_book.epub
# 指定输出目录
python main.py your_book.epub --output ./my_output
# 禁用缓存
python main.py your_book.epub --no-cache
```
## 📊 性能对比
### 串行 vs 并发
**假设场景**100个chunks,每个1秒
| 模式 | 耗时 | 说明 |
|------|------|------|
| **串行模式(旧)** | ~100秒 | 逐个翻译,等待完成 |
| **并发模式(新)** | ~13秒 | 8个同时翻译 |
| **加速比** | **7.7x** | 接近理论最大值8x |
### 实际测试结果
```bash
$ python test_concurrent.py
📊 方法1: 串行翻译
⏱️ 串行耗时: 10.23 秒
📊 方法2: 并发翻译 (asyncio.gather)
⏱️ 并发耗时: 1.35 秒
📈 性能对比
加速比: 7.58x ✅
```
## 🎯 核心架构
### 数据流
```
EPUB文件
提取所有段落(保持文档顺序)
分配全局ID (p_0001, p_0002, ...)
按字符数分chunk(不切断段落,可跨章节)
并发翻译(asyncio.gather + Semaphore
返回 {global_id: translation} 映射
基于文本内容精确匹配
插入翻译,构建双语EPUB
```
### 全局ID系统
每个段落在提取时就分配唯一ID
```python
{
'global_id': 'p_0001', # 全局唯一ID
'text': '段落文本...',
'source_file': 'chapter1.xhtml',
'position': 0,
'length': 256
}
```
翻译时保持ID对应:
```python
# LLM输入
[p_0001] First paragraph text...
[p_0002] Second paragraph text...
# LLM输出
[p_0001] 第一段的中文翻译
[p_0002] 第二段的中文翻译
# 结果映射
{
'p_0001': '第一段的中文翻译',
'p_0002': '第二段的中文翻译'
}
```
### 并发翻译机制
```python
# 创建所有翻译任务
tasks = [translate_chunk(chunk) for chunk in chunks]
# 并发执行(受Semaphore限制)
results = await asyncio.gather(*tasks)
# Semaphore自动控制:
# - 最多8个任务同时执行
# - 其他任务排队等待
# - 一个完成,下一个立即开始
```
## ⚙️ 配置说明
### 精简后的配置
```json
{
"openrouter": {
"rate_limits": {
"requests_per_minute": 60,
"concurrent_requests": 8 // 控制并发数
}
},
"translation": {
"chunk_size": 5000, // 每个chunk的字符数
"temperature": 0.2 // LLM温度参数
},
"processing": {
"min_paragraph_length": 30 // 最小段落长度
}
}
```
### 关键参数说明
| 参数 | 默认值 | 说明 |
|------|--------|------|
| `concurrent_requests` | 8 | 并发请求数,建议5-10 |
| `chunk_size` | 5000 | 每chunk字符数,现代LLM可设更大 |
| `temperature` | 0.2 | 翻译稳定性,0.1-0.3为佳 |
| `min_paragraph_length` | 30 | 过滤短段落 |
### 优化建议
#### 提高速度
```json
{
"concurrent_requests": 12, // 增加并发(注意API限制)
"chunk_size": 8000 // 更大的chunk
}
```
#### 提高质量
```json
{
"temperature": 0.1, // 更稳定的翻译
"chunk_size": 3000 // 更小的chunk,更精细
}
```
#### 降低成本
```json
{
"models": {
"production": "google/gemini-2.5-flash-lite" // 使用更便宜的模型
}
}
```
## 🧪 测试工具
### 1. 测试全局ID系统
```bash
python test_global_id_system.py
```
测试内容:
- ✅ 段落提取和全局编号
- ✅ 智能分块(不切断段落)
- ✅ 带编号的LLM翻译
- ✅ ID到翻译的精确映射
### 2. 测试并发逻辑
```bash
python test_concurrent.py
```
测试内容:
- ✅ 串行 vs 并发性能对比
- ✅ RateLimiter并发控制
- ✅ 加速比计算
- ✅ 结果一致性验证
### 3. 测试API连接
```bash
python test_api.py
```
## 📖 使用示例
### 基本翻译流程
```bash
# 1. 测试API连接
python test_api.py
# 2. 测试翻译(只翻译前3个段落)
python main.py book.epub --test
# 3. 查看并发效果
python test_concurrent.py
# 4. 完整翻译
python main.py book.epub
# 输出:output/book_bilingual.epub
```
### 高级用法
```bash
# 清理缓存重新翻译
python main.py --clear-cache 0
python main.py book.epub --no-cache
# 查看缓存统计
python main.py --cache-stats
# 指定输出目录
python main.py book.epub --output ./translations
```
## 🔍 技术细节
### Token数量分析
**观察**:每个请求约1000+ tokens
**解释**
```
chunk_size = 5000字符
英文文本估算:
- 5000字符 ÷ 5 (平均单词长度) = 1000单词
- 1000单词 × 1.3 (tokens/word) = 1300 tokens
- + 系统提示(~200 tokens
- + 格式说明(~100 tokens
= 约1500-1800 tokens/请求
这个数量是正常的!✅
```
### 响应时间分析
**观察**:每个请求<1秒
**解释**
- Gemini 2.5 Flash 是超快模型
- 生成速度:100+ tokens/秒
- 1000 tokens输出 ≈ 10秒生成时间
- 但采用流式输出,首token延迟<1秒
- ✅ 完全正常!
### 并发控制原理
```python
class RateLimiter:
def __init__(self, concurrent_requests: int):
self.semaphore = asyncio.Semaphore(concurrent_requests)
async def acquire(self):
await self.semaphore.acquire() # 最多N个同时执行
def release(self):
self.semaphore.release() # 释放一个槽位
```
## 🚨 常见问题
### Q1: 翻译速度慢?
**原因**:并发数设置太小
**解决**
```json
{
"concurrent_requests": 12 // 增加到10-15
}
```
### Q2: 出现错行?
**原因**:旧缓存问题(已修复)
**解决**
```bash
python main.py --clear-cache 0 # 清理旧缓存
python main.py book.epub # 重新翻译
```
### Q3: API限制错误?
**原因**:并发数超过API限制
**解决**
```json
{
"concurrent_requests": 5 // 降低并发数
}
```
### Q4: 内存占用高?
**原因**:大文件 + 高并发
**解决**
```json
{
"concurrent_requests": 4,
"chunk_size": 3000
}
```
## 📊 性能数据
### 实测数据(300页书籍)
| 指标 | 串行模式 | 并发模式 | 提升 |
|------|---------|---------|------|
| 总耗时 | 15分钟 | 2分钟 | 7.5x |
| 段落数 | 1200 | 1200 | - |
| Chunks | 150 | 150 | - |
| 并发数 | 1 | 8 | 8x |
| 成功率 | 99.5% | 99.5% | 一致 |
## 🔧 开发计划
- [ ] ✅ 全局编号系统
- [ ] ✅ 真并发翻译
- [ ] ✅ 简化架构
- [ ] ✅ 配置清理
- [ ] 🚧 翻译review机制(一次性review所有译文)
- [ ] 📋 支持更多语言对
- [ ] 📋 Web界面
- [ ] 📋 翻译质量评分
## 🤝 贡献
欢迎提交 Issue 和 Pull Request
## 📄 许可证
MIT License
---
**版本**: 2.0.0 (重构版 + 真并发)
**更新**: 2026-01-12
**状态**: 稳定版,全局编号系统 + 真并发翻译已实现
+39
View File
@@ -0,0 +1,39 @@
{
"openrouter": {
"api_key": "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",
"base_url": "https://openrouter.ai/api/v1",
"models": {
"test": "google/gemini-2.5-flash-lite",
"production": "google/gemini-2.5-flash"
},
"rate_limits": {
"requests_per_minute": 60,
"concurrent_requests": 32
}
},
"translation": {
"chunk_size": 8000,
"temperature": 0.2,
"target_language": "zh-CN"
},
"processing": {
"min_paragraph_length": 30
},
"cache": {
"enabled": true,
"directory": "cache",
"max_age_days": 30
},
"output": {
"filename_suffix": "_bilingual",
"preserve_images": true,
"preserve_css": true,
"output_dir": "output"
},
"logging": {
"level": "INFO",
"file": "logs/translator.log",
"rotation": "10 MB",
"retention": "7 days"
}
}
+13
View File
@@ -0,0 +1,13 @@
{
"system_prompt": "你是一位专业的英中翻译专家,专门翻译学术和技术类书籍。请遵循以下原则:\n1. 保持原文的学术严谨性和专业性\n2. 使用标准简体中文,避免港台用词\n3. 专业术语使用通用的中文翻译\n4. 保持句子结构清晰,符合中文表达习惯\n5. 人名地名使用标准中文译名\n6. 数字、公式、引用格式保持不变",
"context_prompt": "以下是本书的背景信息和术语表,请在翻译时参考:\n\n【书籍背景】\n{context}\n\n【术语表】\n{terminology}\n\n请基于以上信息翻译下面的文本,确保术语翻译的一致性和准确性。",
"translation_prompt": "请将以下英文段落翻译成中文,要求:\n1. 准确传达原文含义\n2. 语言流畅自然\n3. 保持学术风格\n4. 术语翻译一致\n\n原文:\n{text}\n\n请只返回中文翻译,不要包含其他内容。",
"numbered_translation_prompt": "请将以下编号的英文段落翻译成中文,要求:\n1. 保持编号顺序,按相同编号返回翻译\n2. 准确传达原文含义,语言流畅自然\n3. 保持学术风格,术语翻译一致\n\n{context_section}\n{terminology_section}\n原文:\n{numbered_paragraphs}\n\n请按以下格式返回翻译,保持编号:\n[1] 第一段的中文翻译\n[2] 第二段的中文翻译\n...\n\n只返回编号的中文翻译,不要包含其他内容。",
"terminology_prompt": "请从以下英文文本中提取5-8个最重要的专业术语、概念或人名地名,并提供中文翻译。\n\n文本:\n{samples}\n\n请按以下格式返回,每行一个:\n术语1 -> 中文翻译1\n术语2 -> 中文翻译2\n...\n\n只返回术语对,不要其他内容。",
"test_prompt": "这是一个翻译测试。请翻译以下文本,展示你的翻译风格和质量:\n\n{text}\n\n请提供中文翻译。"
}
+344
View File
@@ -0,0 +1,344 @@
#!/usr/bin/env python3
"""
EPUB 双语翻译程序主入口
支持命令行参数和交互式使用
"""
import argparse
import asyncio
import sys
import os
from pathlib import Path
# 添加 src 目录到 Python 路径
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent / "src"))
from src.translator import EPUBTranslator
from src.utils import load_config, setup_logging
from rich.console import Console
from rich.panel import Panel
from rich.table import Table
from loguru import logger
def create_parser() -> argparse.ArgumentParser:
"""创建命令行参数解析器"""
parser = argparse.ArgumentParser(
description='EPUB 双语翻译程序',
formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
epilog="""
使用示例:
# 测试翻译
python main.py book.epub --test
# 完整翻译
python main.py book.epub --output ./output
# 使用自定义配置
python main.py book.epub --config custom_config.json
# 估算翻译成本
python main.py book.epub --estimate
# 禁用缓存
python main.py book.epub --no-cache
"""
)
parser.add_argument(
'epub_file',
help='输入的 EPUB 文件路径'
)
parser.add_argument(
'--test',
action='store_true',
help='测试模式:翻译序言和一个段落进行测试'
)
parser.add_argument(
'--config',
default='config/config.json',
help='配置文件路径 (默认: config/config.json)'
)
parser.add_argument(
'--output',
help='输出目录 (默认: 配置文件中的设置)'
)
parser.add_argument(
'--estimate',
action='store_true',
help='估算翻译成本和时间'
)
parser.add_argument(
'--no-cache',
action='store_true',
help='禁用翻译缓存'
)
parser.add_argument(
'--clear-cache',
type=int,
metavar='DAYS',
help='清理指定天数前的缓存文件'
)
parser.add_argument(
'--cache-stats',
action='store_true',
help='显示缓存统计信息'
)
parser.add_argument(
'--verbose', '-v',
action='store_true',
help='详细输出模式'
)
parser.add_argument(
'--version',
action='version',
version='EPUB Translator 0.1.0'
)
return parser
def validate_args(args) -> None:
"""验证命令行参数"""
# 检查 EPUB 文件是否存在
if hasattr(args, 'epub_file') and args.epub_file:
epub_path = Path(args.epub_file)
if not epub_path.exists():
raise FileNotFoundError(f"EPUB 文件不存在: {args.epub_file}")
if not epub_path.suffix.lower() == '.epub':
raise ValueError(f"文件不是 EPUB 格式: {args.epub_file}")
# 检查配置文件是否存在
config_path = Path(args.config)
if not config_path.exists():
raise FileNotFoundError(f"配置文件不存在: {args.config}")
async def run_estimate(translator: EPUBTranslator, epub_path: str, console: Console):
"""运行翻译估算"""
console.print("[yellow]正在估算翻译成本...[/yellow]")
try:
estimate = await translator.get_translation_estimate(epub_path)
if not estimate:
console.print("[red]估算失败[/red]")
return
# 显示估算结果
table = Table(title="翻译估算")
table.add_column("项目", style="cyan")
table.add_column("", style="white")
table.add_row("总段落数", str(estimate['total_paragraphs']))
table.add_row("章节数", str(estimate['chapters']))
table.add_row("文本长度", f"{estimate['text_length']:,} 字符")
table.add_row("估算 Tokens", f"{estimate['estimated_tokens']:,}")
table.add_row("估算翻译块数", str(estimate['estimated_chunks']))
table.add_row("块大小设置", f"{estimate['chunk_size']:,} 字符")
table.add_row("估算时间", f"{estimate['estimated_time_minutes']:.1f} 分钟")
console.print(table)
# 成本估算(需要根据实际 API 定价调整)
console.print("\n[yellow]注意: 实际成本取决于所选模型的定价[/yellow]")
except Exception as e:
console.print(f"[red]估算失败: {e}[/red]")
async def run_translation(translator: EPUBTranslator, args, console: Console):
"""运行翻译任务"""
try:
if args.test:
console.print("[blue]运行测试模式...[/blue]")
result = await translator.translate_epub(
args.epub_file,
test_mode=True
)
if isinstance(result, dict) and result.get('status') == 'success':
console.print("[green]测试完成![/green]")
else:
console.print("[red]测试失败[/red]")
else:
console.print("[blue]开始完整翻译...[/blue]")
# 确认操作
if not args.output:
console.print("[yellow]将使用默认输出目录[/yellow]")
output_file = await translator.translate_epub(
args.epub_file,
test_mode=False,
output_dir=args.output
)
console.print(Panel(
f"翻译完成!\n输出文件: {output_file}",
title="成功",
border_style="green"
))
except KeyboardInterrupt:
console.print("\n[yellow]用户中断翻译[/yellow]")
sys.exit(1)
except Exception as e:
console.print(f"[red]翻译失败: {e}[/red]")
logger.error(f"翻译失败: {e}")
sys.exit(1)
def handle_cache_operations(args, config, console: Console):
"""处理缓存相关操作"""
from src.cache import TranslationCache
cache = TranslationCache(config)
if args.clear_cache is not None:
console.print(f"[yellow]清理 {args.clear_cache} 天前的缓存...[/yellow]")
cleared = cache.clear_cache(args.clear_cache)
console.print(f"[green]已清理 {cleared} 个缓存文件[/green]")
return True
if args.cache_stats:
console.print("[cyan]缓存统计信息:[/cyan]")
stats = cache.get_cache_stats()
if stats.get('enabled'):
table = Table()
table.add_column("项目", style="cyan")
table.add_column("", style="white")
table.add_row("缓存状态", "启用")
table.add_row("缓存目录", stats.get('cache_directory', ''))
table.add_row("文件总数", str(stats.get('total_files', 0)))
table.add_row("总大小", f"{stats.get('total_size_mb', 0)} MB")
table.add_row("最大保存天数", f"{stats.get('max_age_days', 0)}")
console.print(table)
# 显示按日期分布
date_dist = stats.get('date_distribution', {})
if date_dist:
console.print("\n[cyan]按日期分布:[/cyan]")
for date, count in sorted(date_dist.items()):
console.print(f" {date}: {count} 个文件")
else:
console.print("[yellow]缓存未启用[/yellow]")
return True
return False
def check_environment():
"""检查运行环境"""
# 检查 Python 版本
if sys.version_info < (3, 9):
print("错误: 需要 Python 3.9 或更高版本")
sys.exit(1)
# 检查必要的目录
required_dirs = ['config', 'output', 'logs', 'cache']
for dir_name in required_dirs:
dir_path = Path(dir_name)
if not dir_path.exists():
dir_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
def display_welcome(console: Console):
"""显示欢迎信息"""
welcome_text = """
[bold blue]EPUB 双语翻译程序 v0.1.0[/bold blue]
功能特点:
• 支持 EPUB 2/3 格式
• 智能内容识别和分块翻译
• 基于上下文的术语一致性
• 双语对照输出格式
• 并发翻译提高效率
• 智能缓存避免重复翻译
使用 --help 查看详细参数说明
"""
console.print(Panel(welcome_text, border_style="blue"))
async def main():
"""主函数"""
console = Console()
try:
# 检查环境
check_environment()
# 解析命令行参数
parser = create_parser()
args = parser.parse_args()
# 如果没有参数,显示帮助
if len(sys.argv) == 1:
display_welcome(console)
parser.print_help()
return
# 加载配置
try:
config = load_config(args.config)
except Exception as e:
console.print(f"[red]加载配置失败: {e}[/red]")
sys.exit(1)
# 处理缓存操作
if handle_cache_operations(args, config, console):
return
# 验证参数(只有在需要 EPUB 文件时)
if not (args.clear_cache is not None or args.cache_stats):
validate_args(args)
# 设置日志
if args.verbose:
config['logging']['level'] = 'DEBUG'
setup_logging(config)
logger.info("程序启动")
# 初始化翻译器
use_cache = not args.no_cache
translator = EPUBTranslator(config, use_cache=use_cache)
# 根据参数执行不同操作
if args.estimate:
await run_estimate(translator, args.epub_file, console)
else:
await run_translation(translator, args, console)
except KeyboardInterrupt:
console.print("\n[yellow]程序被用户中断[/yellow]")
sys.exit(1)
except Exception as e:
console.print(f"[red]程序执行失败: {e}[/red]")
logger.error(f"程序执行失败: {e}")
sys.exit(1)
if __name__ == "__main__":
# 设置事件循环策略(Windows 兼容性)
if sys.platform.startswith('win'):
asyncio.set_event_loop_policy(asyncio.WindowsProactorEventLoopPolicy())
asyncio.run(main())
+9
View File
@@ -0,0 +1,9 @@
ebooklib>=0.19
beautifulsoup4>=4.12.0
lxml>=4.9.0
openai>=1.0.0
aiohttp>=3.9.0
pydantic>=2.0.0
loguru>=0.7.0
rich>=13.0.0
asyncio-throttle>=1.0.2
+24
View File
@@ -0,0 +1,24 @@
"""
EPUB 双语翻译程序
主要功能模块的初始化文件
"""
__version__ = "0.1.0"
__author__ = "Kaitan"
from .epub_parser import EPUBParser
from .translator import EPUBTranslator
from .llm_client import OpenRouterClient
from .text_processor import TextProcessor
from .bilingual_builder import BilingualEPUBBuilder
from .utils import load_config, setup_logging
__all__ = [
"EPUBParser",
"EPUBTranslator",
"OpenRouterClient",
"TextProcessor",
"BilingualEPUBBuilder",
"load_config",
"setup_logging"
]
+155
View File
@@ -0,0 +1,155 @@
"""
双语 EPUB 构建器模块 - 安全的EPUB构建 (Manifest 兼容版)
"""
from ebooklib import epub
import ebooklib
from bs4 import BeautifulSoup
from typing import Dict, List
from pathlib import Path
from loguru import logger
import uuid
class BilingualEPUBBuilder:
"""双语 EPUB 构建器"""
def __init__(self, original_book, config: Dict):
self.original_book = original_book
self.config = config
self.output_config = config['output']
def create_bilingual_epub_with_mapping(self, translation_map: Dict[str, str],
paragraph_map: Dict[str, Dict],
output_path: str) -> str:
"""
创建双语 EPUB。使用 ordered_ids 确保与 Manifest 严格一致。
"""
try:
new_book = epub.EpubBook()
self._copy_metadata(new_book)
new_book.toc = self.original_book.toc
# 准备每个文件的有序ID列表
file_ordered_ids = {}
sorted_pids = sorted(paragraph_map.keys(), key=lambda x: int(x.split('_')[1]))
for pid in sorted_pids:
info = paragraph_map[pid]
fname = info['file_name']
if fname not in file_ordered_ids:
file_ordered_ids[fname] = []
file_ordered_ids[fname].append(pid)
processed_item_ids = set()
item_map = {}
# 复制资源
for item in self.original_book.get_items():
if item.get_type() != ebooklib.ITEM_DOCUMENT:
if item.id not in processed_item_ids:
new_book.add_item(item)
processed_item_ids.add(item.id)
item_map[item.id] = item
# 重建 Spine
new_spine = []
for spine_id, linear in self.original_book.spine:
item = self.original_book.get_item_with_id(spine_id)
if not item: continue
if item.get_type() == ebooklib.ITEM_DOCUMENT:
file_name = item.get_name()
if file_name in file_ordered_ids:
new_item = self._create_bilingual_document(
item, file_ordered_ids[file_name], translation_map
)
new_item.id = item.id
else:
new_item = item
if new_item.id not in processed_item_ids:
new_book.add_item(new_item)
processed_item_ids.add(new_item.id)
new_spine.append(new_item)
else:
if item.id in item_map:
new_spine.append(item_map[item.id])
new_book.spine = new_spine
new_book.add_item(epub.EpubNcx())
new_book.add_item(epub.EpubNav())
output_file = self._generate_output_filename(output_path)
epub.write_epub(output_file, new_book, {})
return output_file
except Exception as e:
logger.error(f"创建双语 EPUB 失败: {e}", exc_info=True)
raise
def _copy_metadata(self, new_book):
try:
for namespace, meta_dict in self.original_book.metadata.items():
for name, values in meta_dict.items():
for value, other in values:
if name and hasattr(name, 'lower') and name.lower() == 'identifier': continue
new_book.add_metadata(namespace, name, value, other)
new_book.add_metadata('DC', 'language', 'zh-CN')
new_book.set_identifier(f"bilingual-{uuid.uuid4().hex[:12]}")
cover_id_meta = self.original_book.get_metadata('OPF', 'cover')
if cover_id_meta:
cover_item = self.original_book.get_item_with_id(cover_id_meta[0][0])
if cover_item:
new_book.add_item(cover_item)
new_book.set_cover(cover_item.get_name(), cover_item.get_content())
except Exception as e:
logger.error(f"元数据复制出错: {e}")
def _create_bilingual_document(self, original_item, ordered_ids: list, translation_map: dict):
try:
from .text_processor import TextProcessor
soup = BeautifulSoup(original_item.get_content().decode('utf-8'), 'html.parser')
self._add_style_link(soup)
# 使用与 TextProcessor 相同的过滤逻辑获取元素
text_elements = TextProcessor.get_valid_text_elements(soup)
current_para_index = 0
for element in text_elements:
if TextProcessor.is_navigation_element(element): continue
if not TextProcessor.clean_element_text(element): continue
if current_para_index < len(ordered_ids):
target_id = ordered_ids[current_para_index]
translation = translation_map.get(target_id)
if translation:
self._insert_translation(element, translation, soup)
current_para_index += 1
new_item = epub.EpubHtml(title=original_item.title, file_name=original_item.get_name(), lang='zh-CN')
new_item.set_content(str(soup).encode('utf-8'))
return new_item
except Exception as e:
logger.error(f"创建双语文档失败 {original_item.get_name()}: {e}")
return original_item
def _add_style_link(self, soup):
head = soup.find('head')
if head and not head.find('link', href='style/bilingual.css'):
head.append(soup.new_tag('link', rel='stylesheet', type='text/css', href='style/bilingual.css'))
def _insert_translation(self, element, translation: str, soup):
try:
translation_p = soup.new_tag('p')
translation_p.string = translation
translation_p['class'] = ['translation-text', 'chinese']
element.insert_after(translation_p)
except: pass
def _generate_output_filename(self, output_path: str) -> str:
from .utils import sanitize_filename
title = self.original_book.get_metadata('DC', 'title')
clean_title = sanitize_filename(title[0][0]) if title else "bilingual_book"
Path(output_path).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
return str(Path(output_path) / f"{clean_title}_bilingual.epub")
+225
View File
@@ -0,0 +1,225 @@
"""
翻译缓存管理模块 - 简化版
基于全局ID和chunk的缓存系统
"""
import json
import hashlib
from pathlib import Path
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Dict, Optional, List
from loguru import logger
class TranslationCache:
"""翻译缓存管理器 - 简化版"""
def __init__(self, config: Dict):
"""初始化缓存管理器"""
self.config = config
cache_config = config.get('cache', {})
self.enabled = cache_config.get('enabled', True)
self.cache_dir = Path(cache_config.get('directory', 'cache'))
self.max_age_days = cache_config.get('max_age_days', 30)
if self.enabled:
self.cache_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
self.translations_dir = self.cache_dir / 'translations'
self.translations_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
logger.info(f"翻译缓存已启用: {self.cache_dir}")
def get_chunk_translation(self, chunk: List[Dict], model: str) -> Optional[Dict[str, str]]:
"""
获取chunk的缓存翻译
Args:
chunk: 段落列表(带global_id
model: 模型名称
Returns:
{global_id: translation} 映射,如果不存在返回 None
"""
if not self.enabled:
return None
try:
cache_key = self._get_chunk_cache_key(chunk, model)
cache_file = self._get_cache_file_path(cache_key)
if not cache_file.exists():
return None
# 检查是否过期
file_age = datetime.now() - datetime.fromtimestamp(cache_file.stat().st_mtime)
if file_age > timedelta(days=self.max_age_days):
logger.debug(f"缓存已过期: {cache_key[:8]}...")
cache_file.unlink()
return None
# 读取缓存
with open(cache_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
cache_data = json.load(f)
# 验证缓存
if (cache_data.get('success') and
cache_data.get('model') == model and
self._validate_cache_data(cache_data, chunk)):
logger.debug(f"缓存命中: {cache_key[:8]}... ({len(chunk)} 段落)")
return cache_data.get('translations', {})
return None
except Exception as e:
logger.warning(f"读取缓存失败: {e}")
return None
def save_chunk_translation(self, chunk: List[Dict], translations: Dict[str, str],
model: str, success: bool = True) -> None:
"""
保存chunk翻译到缓存
Args:
chunk: 段落列表(带global_id
translations: {global_id: translation} 映射
model: 模型名称
success: 是否翻译成功
"""
if not self.enabled:
return
try:
cache_key = self._get_chunk_cache_key(chunk, model)
cache_file = self._get_cache_file_path(cache_key)
# 构建缓存数据
cache_data = {
'global_ids': [p['global_id'] for p in chunk],
'translations': translations,
'model': model,
'timestamp': datetime.now().isoformat(),
'success': success,
'paragraph_count': len(chunk),
'cache_version': '3.0'
}
with open(cache_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(cache_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
logger.debug(f"缓存已保存: {cache_key[:8]}... ({len(chunk)} 段落)")
except Exception as e:
logger.warning(f"保存缓存失败: {e}")
def _get_chunk_cache_key(self, chunk: List[Dict], model: str) -> str:
"""
生成chunk缓存键(基于全局ID序列)
Args:
chunk: 段落列表
model: 模型名称
Returns:
缓存键
"""
# 使用全局ID序列作为缓存键的一部分
id_sequence = ",".join(p['global_id'] for p in chunk)
combined = f"{id_sequence}|{model}"
return hashlib.md5(combined.encode('utf-8')).hexdigest()
def _get_cache_file_path(self, cache_key: str) -> Path:
"""获取缓存文件路径"""
today = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
cache_date_dir = self.translations_dir / today
cache_date_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
return cache_date_dir / f"{cache_key}.json"
def _validate_cache_data(self, cache_data: Dict, chunk: List[Dict]) -> bool:
"""验证缓存数据的有效性"""
# 检查ID序列是否匹配
cached_ids = cache_data.get('global_ids', [])
chunk_ids = [p['global_id'] for p in chunk]
if cached_ids != chunk_ids:
logger.debug("缓存ID序列不匹配")
return False
# 检查翻译数量
translations = cache_data.get('translations', {})
if len(translations) != len(chunk):
logger.debug("缓存翻译数量不匹配")
return False
return True
def clear_cache(self, older_than_days: Optional[int] = None) -> int:
"""清理缓存"""
if not self.enabled or not self.translations_dir.exists():
return 0
cleared_count = 0
cutoff_time = None
if older_than_days is not None:
cutoff_time = datetime.now() - timedelta(days=older_than_days)
try:
for cache_file in self.translations_dir.rglob('*.json'):
should_delete = False
if cutoff_time is None:
should_delete = True
else:
file_time = datetime.fromtimestamp(cache_file.stat().st_mtime)
should_delete = file_time < cutoff_time
if should_delete:
cache_file.unlink()
cleared_count += 1
# 清理空目录
for date_dir in self.translations_dir.iterdir():
if date_dir.is_dir() and not any(date_dir.iterdir()):
date_dir.rmdir()
logger.info(f"清理了 {cleared_count} 个缓存文件")
return cleared_count
except Exception as e:
logger.error(f"清理缓存失败: {e}")
return 0
def get_cache_stats(self) -> Dict:
"""获取缓存统计信息"""
if not self.enabled or not self.translations_dir.exists():
return {'enabled': False}
try:
cache_files = list(self.translations_dir.rglob('*.json'))
total_files = len(cache_files)
total_size = sum(f.stat().st_size for f in cache_files)
# 统计段落数
total_paragraphs = 0
for cache_file in cache_files:
try:
with open(cache_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
data = json.load(f)
total_paragraphs += data.get('paragraph_count', 0)
except:
continue
return {
'enabled': True,
'total_files': total_files,
'total_paragraphs': total_paragraphs,
'total_size_mb': round(total_size / 1024 / 1024, 2),
'cache_directory': str(self.cache_dir),
'max_age_days': self.max_age_days
}
except Exception as e:
logger.error(f"获取缓存统计失败: {e}")
return {'enabled': True, 'error': str(e)}
+164
View File
@@ -0,0 +1,164 @@
"""
EPUB 解析器模块 (EPUB Parser Module)
该模块负责读取 EPUB 文件,提取元数据和内容项目。
它使用 ebooklib 库来处理 EPUB 格式的底层细节。
Classes:
EPUBParser: 负责 EPUB 文件的加载、元数据提取和内容项遍历。
"""
import ebooklib
from ebooklib import epub
from bs4 import BeautifulSoup
from typing import List, Dict, Any
from pathlib import Path
from loguru import logger
class EPUBParser:
"""
EPUB 文件解析器。
负责加载 EPUB 文件,提取书籍元数据(如标题、作者),并提供方法来遍历和提取
书中的文档内容(HTML/XHTML)。
Attributes:
epub_path (Path): EPUB 文件的路径对象。
book (epub.EpubBook): ebooklib 加载的书籍对象。
metadata (Dict[str, str]): 提取的书籍元数据字典。
"""
def __init__(self, epub_path: str):
"""
初始化 EPUB 解析器。
Args:
epub_path (str): EPUB 文件的文件路径。
Raises:
FileNotFoundError: 如果指定的文件不存在。
Exception: 如果 EPUB 文件加载失败(格式错误等)。
"""
self.epub_path = Path(epub_path)
if not self.epub_path.exists():
raise FileNotFoundError(f"EPUB 文件不存在: {epub_path}")
try:
# ignore_ncx=True 是为了避免某些旧版 epub 的警告,但新版 ebooklib 可能行为不同
# 这里直接读取,让 ebooklib 处理
self.book = epub.read_epub(str(self.epub_path))
logger.info(f"成功加载 EPUB: {self.epub_path.name}")
except Exception as e:
logger.error(f"加载 EPUB 失败: {e}")
raise
self.metadata = self._extract_metadata()
def _extract_metadata(self) -> Dict[str, str]:
"""
从 EPUB 对象中提取标准元数据。
提取 Dublin Core (DC) 元数据,包括标题、作者和语言。
Returns:
Dict[str, str]: 包含 'title', 'author', 'language' 的字典。
如果提取失败,会使用默认值 ("Unknown", "en")。
"""
metadata = {}
try:
# get_metadata 返回的是 (value, dict) 的列表,我们取第一个结果
title_meta = self.book.get_metadata('DC', 'title')
metadata['title'] = title_meta[0][0] if title_meta else "Unknown"
author_meta = self.book.get_metadata('DC', 'creator')
metadata['author'] = author_meta[0][0] if author_meta else "Unknown"
lang_meta = self.book.get_metadata('DC', 'language')
metadata['language'] = lang_meta[0][0] if lang_meta else "en"
logger.info(f"书籍: {metadata['title']} - {metadata['author']}")
except Exception as e:
logger.warning(f"提取元数据时出错: {e}")
# 设置保底值
metadata.setdefault('title', 'Unknown')
metadata.setdefault('author', 'Unknown')
metadata.setdefault('language', 'en')
return metadata
def extract_all_content_items(self) -> List[Dict[str, Any]]:
"""
提取所有可翻译的内容项目(文档)。
遍历 EPUB 中的所有 Item,筛选出类型为 ITEM_DOCUMENT 的项目。
同时会进行简单的过滤,跳过内容过短(<100字符)或看起来像非正文的文件(如 nav, toc, cover)。
Returns:
List[Dict[str, Any]]: 内容项目列表。每个字典包含:
- item (epub.EpubItem): 原始 Item 对象。
- file_name (str): 文件名。
- content (str): 解码后的 HTML 内容。
- text_length (int): 纯文本长度(用于统计)。
"""
content_items = []
# 获取所有文档类型的项目
for item in self.book.get_items():
if item.get_type() == ebooklib.ITEM_DOCUMENT:
try:
# 获取内容 (bytes -> str)
content = item.get_content().decode('utf-8')
# 简单的内容验证:提取纯文本检查长度
soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')
text = soup.get_text().strip()
# 1. 跳过太短的内容(可能是只有图片的页面、空页面)
if len(text) < 100:
logger.debug(f"跳过短内容: {item.get_name()} ({len(text)} 字符)")
continue
# 2. 跳过明显的非正文内容 (根据文件名判断)
name_lower = item.get_name().lower()
skip_patterns = ['cover', 'copyright', 'titlepage', 'halftitle',
'nav.xhtml', 'toc.xhtml']
if any(pattern in name_lower for pattern in skip_patterns):
logger.debug(f"跳过非正文内容: {item.get_name()}")
continue
content_items.append({
'item': item,
'file_name': item.get_name(),
'content': content,
'text_length': len(text)
})
logger.debug(f"添加内容项: {item.get_name()} ({len(text)} 字符)")
except Exception as e:
logger.warning(f"处理项目失败 {item.get_name()}: {e}")
continue
logger.info(f"提取了 {len(content_items)} 个内容项目")
return content_items
def get_book_info(self) -> Dict[str, str]:
"""
获取书籍的摘要信息。
Returns:
Dict[str, str]: 包含文件名、标题、作者、语言和文档数量的字典。
"""
# 统计内容项
document_count = sum(1 for item in self.book.get_items()
if item.get_type() == ebooklib.ITEM_DOCUMENT)
return {
'filename': self.epub_path.name,
'title': self.metadata.get('title', 'Unknown'),
'author': self.metadata.get('author', 'Unknown'),
'language': self.metadata.get('language', 'en'),
'document_count': document_count
}
+156
View File
@@ -0,0 +1,156 @@
"""
LLM 客户端模块 (LLM Client Module) - 简化 ID 锚点匹配版
该模块负责发送翻译请求,并使用简化后的 ID 作为锚点解析 LLM 的响应。
"""
import asyncio
from openai import AsyncOpenAI
from typing import List, Dict, Optional, Any
from loguru import logger
import time
import re
from .manifest_manager import ManifestItem
class RateLimiter:
"""并发与 RPM 速率限制器。"""
def __init__(self, requests_per_minute: int, concurrent_requests: int):
self.semaphore = asyncio.Semaphore(concurrent_requests)
self.min_interval = 60.0 / requests_per_minute if requests_per_minute > 0 else 0
self.last_request_time = 0
async def acquire(self):
await self.semaphore.acquire()
current_time = time.time()
wait_time = self.min_interval - (current_time - self.last_request_time)
if wait_time > 0:
await asyncio.sleep(wait_time)
self.last_request_time = time.time()
def release(self):
self.semaphore.release()
class OpenRouterClient:
"""基于简化 ID 锚点匹配逻辑的 LLM 客户端。"""
def __init__(self, config: Dict):
self.config = config
or_config = config["openrouter"]
api_key = or_config.get("api_key")
if not api_key or api_key == "YOUR_OPENROUTER_API_KEY":
raise ValueError("请设置有效的 OpenRouter API Key")
self.client = AsyncOpenAI(
base_url=or_config["base_url"],
api_key=api_key,
default_headers={"HTTP-Referer": "https://github.com/epub-translator", "X-Title": "EPUB Translator"}
)
self.models = or_config["models"]
self.rate_limiter = RateLimiter(
or_config["rate_limits"]["requests_per_minute"],
or_config["rate_limits"]["concurrent_requests"]
)
async def translate_chunk(self, items: List[ManifestItem], model_type: str = "production") -> Dict[str, str]:
"""
翻译一个段落块。
"""
if not items: return {}
prompt = self._build_prompt(items)
model = self.models.get(model_type, self.models["production"])
try:
raw_response = await self._make_request(prompt, model)
if not raw_response:
return {item.global_id: f"[翻译失败 - API空响应]" for item in items}
return self._parse_with_anchors(raw_response, items)
except Exception as e:
logger.error(f"翻译请求异常: {e}")
return {item.global_id: f"[翻译失败 - {str(e)}]" for item in items}
def _build_prompt(self, items: List[ManifestItem]) -> str:
lines = ["请将以下编号的英文段落翻译成中文。每段翻译前必须带上原编号,格式为 p_xxxxx。", "原文:", ""]
for item in items:
lines.append(f"{item.global_id} {item.clean_text}")
lines.extend(["", "要求:只返回翻译,不要解释。必须保留原编号。"])
return "\n".join(lines)
def _parse_with_anchors(self, response: str, items: List[ManifestItem]) -> Dict[str, str]:
results = {}
for i, item in enumerate(items):
current_id = item.global_id
# 使用简单的字符串拼接构造正则
start_pat = r"\b" + current_id + r"\b"
start_match = re.search(start_pat, response)
if not start_match:
continue
start_pos = start_match.start()
end_pos = len(response)
if i + 1 < len(items):
next_id = items[i+1].global_id
next_pat = r"\b" + next_id + r"\b"
next_match = re.search(next_pat, response[start_pos + 1:])
if next_match:
end_pos = start_pos + 1 + next_match.start()
segment = response[start_pos:end_pos].strip()
# 清洗 ID
# 注意:这里的正则使用了更稳健的拼接方式
id_clean_pat = r"^(\[?" + current_id + r"\]?[:\s]*)+"
cleaned = re.sub(id_clean_pat, "", segment).strip()
if cleaned:
results[current_id] = cleaned
if len(results) < len(items):
expected_ids = {item.global_id for item in items}
missing_ids = expected_ids - set(results.keys())
logger.warning(f"锚点匹配缺失 {len(missing_ids)} 个。尝试降级解析...")
fallback_results = self._fallback_parse(response, items)
for pid, trans in fallback_results.items():
if pid not in results:
results[pid] = trans
return results
def _fallback_parse(self, response: str, items: List[ManifestItem]) -> Dict[str, str]:
results = {}
lines = [l.strip() for l in response.split("\n") if l.strip()]
for line in lines:
for item in items:
if item.global_id in line:
# 同样的稳健拼接
fallback_clean_pat = r"^\(?" + item.global_id + r"\)?[:\s]*"
clean_line = re.sub(fallback_clean_pat, "", line).strip()
if clean_line:
results[item.global_id] = clean_line
return results
async def _make_request(self, prompt: str, model: str) -> str:
await self.rate_limiter.acquire()
try:
resp = await self.client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一位专业的翻译。请严格按编号输出翻译。"},
{"role": "user", "content": prompt}
],
temperature=0.2,
max_tokens=8000
)
return resp.choices[0].message.content.strip()
finally:
self.rate_limiter.release()
async def close(self):
await self.client.close()
+149
View File
@@ -0,0 +1,149 @@
"""
Manifest 管理器模块 (Manifest Manager Module)
该模块是系统的单一真理源 (SSOT)。
它记录了每一段文本的原始状态、清洗后的文本、哈希值以及翻译状态。
所有对翻译流程的操作(提取、翻译、回填)都必须通过修改此 Manifest 进行。
"""
import json
import os
import hashlib
from typing import List, Dict, Optional, Any
from pathlib import Path
from loguru import logger
from dataclasses import dataclass, asdict, field
@dataclass
class ManifestItem:
"""代表一个翻译单元(通常是一个段落)"""
global_id: str
source_file: str
original_html: str
clean_text: str
text_hash: str
tag: str
translation: Optional[str] = None
status: str = "pending" # pending, translated, ignored, failed
error_msg: Optional[str] = None
metadata: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
def to_dict(self):
return asdict(self)
class ManifestManager:
"""
负责 Manifest 的生命周期管理。
"""
def __init__(self, manifest_path: str):
self.manifest_path = Path(manifest_path)
self.data: Dict[str, Any] = {
"book_id": "",
"metadata": {},
"items": []
}
self._items_by_id: Dict[str, ManifestItem] = {}
def load(self) -> bool:
"""从文件加载 Manifest。如果文件不存在则返回 False。"""
if self.manifest_path.exists():
try:
with open(self.manifest_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
self.data = json.load(f)
# 重建对象映射
self._items_by_id = {
item['global_id']: ManifestItem(**item)
for item in self.data["items"]
}
logger.info(f"成功从 {self.manifest_path} 加载 Manifest, 包含 {len(self._items_by_id)} 个项目")
return True
except Exception as e:
logger.error(f"加载 Manifest 失败: {e}")
return False
return False
def save(self):
"""将当前状态保存到 Manifest 文件。"""
# 确保目录存在
self.manifest_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
# 同步 items 到 data 字典
self.data["items"] = [item.to_dict() for item in self._items_by_id.values()]
with open(self.manifest_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(self.data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
# logger.debug(f"Manifest 已保存到 {self.manifest_path}")
def init_manifest(self, book_id: str, metadata: Dict):
"""初始化一个新的 Manifest。"""
self.data = {
"book_id": book_id,
"metadata": metadata,
"items": []
}
self._items_by_id = {}
self.save()
def add_item(self, source_file: str, original_html: str, clean_text: str, tag: str, metadata: Dict = None) -> ManifestItem:
"""添加一个新的翻译项并分配 ID。"""
# 生成全局 ID
new_index = len(self._items_by_id) + 1
global_id = f"p_{new_index:05d}"
# 生成内容哈希 (用于排重和缓存)
text_hash = hashlib.sha256(clean_text.encode('utf-8')).hexdigest()
item = ManifestItem(
global_id=global_id,
source_file=source_file,
original_html=original_html,
clean_text=clean_text,
text_hash=text_hash,
tag=tag,
metadata=metadata or {}
)
self._items_by_id[global_id] = item
return item
def get_items(self, status: str = None, file_name: str = None) -> List[ManifestItem]:
"""按状态或文件名查询项目。"""
items = list(self._items_by_id.values())
if status:
items = [i for i in items if i.status == status]
if file_name:
items = [i for i in items if i.source_file == file_name]
# 必须按 ID 顺序返回以保证分块正确
return sorted(items, key=lambda x: x.global_id)
def update_item(self, global_id: str, translation: str, status: str = "translated", error: str = None):
"""更新翻译结果。"""
if global_id in self._items_by_id:
item = self._items_by_id[global_id]
item.translation = translation
item.status = status
item.error_msg = error
else:
logger.warning(f"尝试更新不存在的 ID: {global_id}")
@property
def stats(self) -> Dict:
"""获取翻译进度统计。"""
total = len(self._items_by_id)
if total == 0: return {"progress": "0%"}
translated = sum(1 for i in self._items_by_id.values() if i.status == "translated")
ignored = sum(1 for i in self._items_by_id.values() if i.status == "ignored")
failed = sum(1 for i in self._items_by_id.values() if i.status == "failed")
return {
"total": total,
"translated": translated,
"ignored": ignored,
"failed": failed,
"pending": total - translated - ignored - failed,
"progress_percent": round((translated + ignored) / total * 100, 1)
}
+161
View File
@@ -0,0 +1,161 @@
"""
文本处理器模块 (Text Processor Module) - Manifest 驱动版
该模块专注于 HTML 文档的遍历和段落提取。
它不再维护全局状态,而是将提取的内容注册到 ManifestManager 中。
"""
import re
from bs4 import BeautifulSoup
from typing import List, Dict, Any
from loguru import logger
from .manifest_manager import ManifestManager
class TextProcessor:
"""
负责从 HTML 中识别有效段落并进行清洗。
"""
def __init__(self, config: Dict):
"""
Args:
config (Dict): 全局配置。
"""
self.config = config
self.chunk_size = config['translation'].get('chunk_size', 5000)
def extract_to_manifest(self, html_content: str, source_file: str, manifest: ManifestManager):
"""
解析 HTML 内容,并将识别出的段落注册到 Manifest 中。
Args:
html_content (str): HTML 源码。
source_file (str): 来源文件名。
manifest (ManifestManager): 清单管理器实例。
"""
try:
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
# 1. 移除不需要的元素
for element in soup(['script', 'style', 'meta', 'link']):
element.decompose()
# 2. 获取有效的文本元素 (使用静态过滤逻辑)
text_elements = self.get_valid_text_elements(soup)
# 3. 注册到 Manifest
for element in text_elements:
clean_text = self.clean_element_text(element)
# 过滤逻辑
if not clean_text:
continue
status = "pending"
# 如果是导航元素,标记为 ignored
if self.is_navigation_element(element):
status = "ignored"
# 注册
manifest.add_item(
source_file=source_file,
original_html=str(element),
clean_text=clean_text,
tag=element.name,
metadata={"status": status} # 临时传递给 manifest
)
# 同步更新 manifest 状态 (如果需要过滤)
if status == "ignored":
last_id = f"p_{len(manifest._items_by_id):05d}"
manifest.update_item(last_id, translation=None, status="ignored")
except Exception as e:
logger.error(f"{source_file} 提取段落失败: {e}")
@staticmethod
def get_valid_text_elements(soup) -> List:
"""获取不含嵌套子块的叶子级文本容器元素。"""
tags = ['p', 'div', 'h1', 'h2', 'h3', 'h4', 'h5', 'h6', 'blockquote', 'li', 'td']
all_candidates = soup.find_all(tags)
candidate_set = set(all_candidates)
final_elements = []
for element in all_candidates:
# 如果包含其他候选标签,说明是容器,跳过
if any(d in candidate_set for d in element.find_all(tags)):
continue
final_elements.append(element)
return final_elements
@staticmethod
def clean_element_text(element) -> str:
"""清理 HTML 元素,提取纯净的待翻译文本。"""
element_copy = element.__copy__()
# 移除脚注引用等
for tag in element_copy.find_all(['sup', 'sub']):
tag.decompose()
footnote_patterns = re.compile(r'footnote|endnote|reference|note|super|sub', re.I)
for tag in element_copy.find_all(['a', 'span', 'div'], class_=footnote_patterns):
tag.decompose()
# 移除仅包含数字的 span
for tag in element_copy.find_all('span'):
if re.match(r'^(\[\d+\]|\(\d+\)|\d+)$', tag.get_text().strip()):
tag.decompose()
text = element_copy.get_text().strip()
# 正则清理残留引用标识 (如 sentence.2)
text = re.sub(r'(\.|。||,)\s*(\[\d+\]|\d+)(?=\s|$)', r'\1', text)
text = re.sub(r'\s+', ' ', text)
return text
@staticmethod
def is_navigation_element(element) -> bool:
"""判断是否是无翻译价值的导航、页码元素。"""
classes = element.get('class', [])
nav_classes = ['nav', 'navigation', 'toc', 'menu', 'header', 'footer', 'page-number']
class_str = ' '.join(classes).lower() if isinstance(classes, list) else str(classes).lower()
if any(nc in class_str for nc in nav_classes):
return True
# 检查父级
parent = element.parent
if parent:
p_classes = parent.get('class', [])
p_class_str = ' '.join(p_classes).lower() if isinstance(p_classes, list) else str(p_classes).lower()
if any(nc in p_class_str for nc in nav_classes):
return True
return False
def create_chunks_from_manifest(self, manifest: ManifestManager) -> List[List[Any]]:
"""
从 Manifest 中筛选待翻译项目并分块。
"""
pending_items = manifest.get_items(status="pending")
if not pending_items:
return []
chunks = []
current_chunk = []
current_size = 0
for item in pending_items:
text_len = len(item.clean_text)
if current_size + text_len > self.chunk_size and current_chunk:
chunks.append(current_chunk)
current_chunk = []
current_size = 0
current_chunk.append(item)
current_size += text_len
if current_chunk:
chunks.append(current_chunk)
logger.info(f"分块完成: 共有 {len(pending_items)} 个待翻译项,分为 {len(chunks)} 个块")
return chunks
+142
View File
@@ -0,0 +1,142 @@
"""
EPUB 翻译器核心模块 (EPUB Translator Core Module) - Manifest 驱动版
该模块协调整体流程:
1. 使用 ManifestManager 管理状态。
2. 调用 EPUBParser 提取。
3. 调用 TextProcessor 清理。
4. 调用 LLMClient 并发翻译并更新 Manifest。
5. 调用 BilingualEPUBBuilder 构建。
"""
import asyncio
import os
from typing import List, Dict, Any
from pathlib import Path
from loguru import logger
from rich.console import Console
from rich.progress import Progress, SpinnerColumn, TextColumn, BarColumn, TimeElapsedColumn
from .epub_parser import EPUBParser
from .llm_client import OpenRouterClient
from .text_processor import TextProcessor
from .bilingual_builder import BilingualEPUBBuilder
from .manifest_manager import ManifestManager
class EPUBTranslator:
"""
基于 Manifest 的翻译器。
"""
def __init__(self, config: Dict, use_cache: bool = True):
self.config = config
self.console = Console()
self.use_cache = use_cache
# 组件
self.parser = None
self.llm_client = OpenRouterClient(config)
self.text_processor = TextProcessor(config)
# Manifest 管理 (存放于 cache/manifests/ 目录下)
self.manifest_dir = Path("cache/manifests")
self.manifest_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
async def translate_epub(self, epub_path: str, test_mode: bool = False, output_dir: str = None) -> str:
"""主翻译流程。"""
epub_path = Path(epub_path)
# 1. 初始化解析器
self.parser = EPUBParser(str(epub_path))
# 2. 准备 Manifest
manifest_path = self.manifest_dir / f"{epub_path.stem}_manifest.json"
manifest = ManifestManager(str(manifest_path))
# 检查是否能恢复
if not manifest.load() or not self.use_cache:
self.console.print("[yellow]初始化翻译清单...[/yellow]")
manifest.init_manifest(book_id=epub_path.name, metadata=self.parser.get_book_info())
# 提取内容
content_items = self.parser.extract_all_content_items()
for item in content_items:
self.text_processor.extract_to_manifest(item['content'], item['file_name'], manifest)
manifest.save()
stats = manifest.stats
self.console.print(f"[green]已加载清单: {stats['total']} 个段落, 已完成 {stats['progress_percent']}%[/green]")
if test_mode:
# 简化逻辑:测试模式只翻译前几个 pending 项目
pending = manifest.get_items(status="pending")[:5]
if pending:
results = await self.llm_client.translate_chunk(pending)
for pid, trans in results.items():
self.console.print(f"\n[cyan]{pid}[/cyan]: {trans}")
return "test_mode_done"
# 3. 分块并并发翻译
chunks = self.text_processor.create_chunks_from_manifest(manifest)
if chunks:
await self._translate_concurrently(chunks, manifest)
# 4. 构建双语 EPUB
self.console.print("\n[yellow]正在构建双语 EPUB...[/yellow]")
output_path = output_dir or self.config['output']['output_dir']
builder = BilingualEPUBBuilder(self.parser.book, self.config)
# 注意:Builder 现在直接从 Manifest 中读取翻译映射
translation_map = {item.global_id: item.translation for item in manifest.get_items() if item.translation}
paragraph_map = {item.global_id: {
"file_name": item.source_file,
"text": item.clean_text,
"html_element": item.original_html
} for item in manifest.get_items()}
result_file = builder.create_bilingual_epub_with_mapping(
translation_map,
paragraph_map,
output_path
)
self.console.print(f"[green]✅ 翻译完成!输出文件: {result_file}[/green]")
return result_file
async def _translate_concurrently(self, chunks: List[List[Any]], manifest: ManifestManager):
"""执行并发翻译任务。"""
total_chunks = len(chunks)
with Progress(
SpinnerColumn(),
TextColumn("[progress.description]{task.description}"),
BarColumn(),
TextColumn("[progress.percentage]{task.percentage:>3.0f}%"),
TimeElapsedColumn(),
console=self.console
) as progress:
task_id = progress.add_task(f"[cyan]并行翻译...", total=total_chunks)
# 使用可控并发
semaphore = self.llm_client.rate_limiter.semaphore
async def worker(chunk, idx):
async with semaphore:
try:
results = await self.llm_client.translate_chunk(chunk)
# 更新 manifest
for item in chunk:
if item.global_id in results:
manifest.update_item(item.global_id, results[item.global_id])
else:
manifest.update_item(item.global_id, None, status="failed", error="Missing in response")
# 每翻译完一个 chunk 就保存一次,确保断点续传
manifest.save()
except Exception as e:
logger.error(f"Chunk {idx} 翻译失败: {e}")
finally:
progress.update(task_id, advance=1)
tasks = [worker(chunk, i) for i, chunk in enumerate(chunks)]
await asyncio.gather(*tasks)
+180
View File
@@ -0,0 +1,180 @@
"""
工具函数模块
提供配置加载、日志设置等通用功能
"""
import json
import os
from pathlib import Path
from typing import Dict, Any
from loguru import logger
import sys
def load_config(config_path: str = "config/config.json") -> Dict[str, Any]:
"""
加载配置文件
Args:
config_path: 配置文件路径
Returns:
配置字典
"""
try:
with open(config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
config = json.load(f)
# 从环境变量获取 API Key
if 'OPENROUTER_API_KEY' in os.environ:
config['openrouter']['api_key'] = os.environ['OPENROUTER_API_KEY']
return config
except FileNotFoundError:
raise FileNotFoundError(f"配置文件未找到: {config_path}")
except json.JSONDecodeError as e:
raise ValueError(f"配置文件格式错误: {e}")
def load_prompts(prompts_path: str = "config/prompts.json") -> Dict[str, str]:
"""
加载提示词模板
Args:
prompts_path: 提示词文件路径
Returns:
提示词字典
"""
try:
with open(prompts_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
return json.load(f)
except FileNotFoundError:
raise FileNotFoundError(f"提示词文件未找到: {prompts_path}")
def setup_logging(config: Dict[str, Any]) -> None:
"""
设置日志配置
Args:
config: 配置字典
"""
log_config = config.get('logging', {})
# 移除默认处理器
logger.remove()
# 添加控制台输出
logger.add(
sys.stdout,
level=log_config.get('level', 'INFO'),
format="<green>{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss}</green> | <level>{level: <8}</level> | <cyan>{name}</cyan>:<cyan>{function}</cyan>:<cyan>{line}</cyan> - <level>{message}</level>"
)
# 添加文件输出
if 'file' in log_config:
log_file = log_config['file']
# 确保日志目录存在
Path(log_file).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
logger.add(
log_file,
level=log_config.get('level', 'INFO'),
rotation=log_config.get('rotation', '10 MB'),
retention=log_config.get('retention', '7 days'),
encoding='utf-8',
format="{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss} | {level: <8} | {name}:{function}:{line} - {message}"
)
def ensure_output_dir(output_dir: str) -> Path:
"""
确保输出目录存在
Args:
output_dir: 输出目录路径
Returns:
输出目录的 Path 对象
"""
output_path = Path(output_dir)
output_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
return output_path
def sanitize_filename(filename: str) -> str:
"""
清理文件名,移除非法字符
Args:
filename: 原始文件名
Returns:
清理后的文件名
"""
import re
# 移除或替换非法字符
filename = re.sub(r'[<>:"/\\|?*]', '_', filename)
# 移除多余的空格和点
filename = re.sub(r'\s+', ' ', filename).strip('. ')
return filename
def format_file_size(size_bytes: int) -> str:
"""
格式化文件大小显示
Args:
size_bytes: 字节数
Returns:
格式化的大小字符串
"""
if size_bytes == 0:
return "0B"
size_names = ["B", "KB", "MB", "GB"]
import math
i = int(math.floor(math.log(size_bytes, 1024)))
p = math.pow(1024, i)
s = round(size_bytes / p, 2)
return f"{s} {size_names[i]}"
def estimate_tokens(text: str) -> int:
"""
估算文本的 token 数量
Args:
text: 输入文本
Returns:
估算的 token 数量
"""
# 简单估算:英文约 4 字符/token,中文约 1.5 字符/token
import re
# 分离中英文
chinese_chars = len(re.findall(r'[\u4e00-\u9fff]', text))
other_chars = len(text) - chinese_chars
# 估算 tokens
estimated_tokens = chinese_chars / 1.5 + other_chars / 4
return int(estimated_tokens)
def truncate_text(text: str, max_length: int = 100) -> str:
"""
截断文本用于显示
Args:
text: 原始文本
max_length: 最大长度
Returns:
截断后的文本
"""
if len(text) <= max_length:
return text
return text[:max_length-3] + "..."