修正txt翻译时line模式的错误

docutranslate/translator/ai_translator/txt_translator.py

@@ -1,6 +1,7 @@
 # SPDX-FileCopyrightText: 2025 QinHan
 # SPDX-License-Identifier: MPL-2.0
 import asyncio
+import re
 from dataclasses import dataclass
 from typing import Self, Literal, List
 
@@ -17,18 +18,24 @@ class TXTTranslatorConfig(AiTranslatorConfig):
     Attributes:
         insert_mode (Literal["replace", "append", "prepend"]):
             指定如何插入翻译文本的模式。
-            - "replace": 用译文替换原文。
+            ▪ "replace": 用译文替换原文。
-            - "append": 将译文追加到原文后面。
+
-            - "prepend": 将译文前置到原文前面。
+            ▪ "append": 将译文追加到原文后面。
+
+            ▪ "prepend": 将译文前置到原文前面。
+
             默认为 "replace"。
         separator (str):
             在 "append" 或 "prepend" 模式下，用于分隔原文和译文的字符串。
             默认为换行符 "\n"。
         segment_mode (Literal["line", "paragraph", "none"]):
             分段模式。
-            - "line": 按行分段（每行独立翻译）
+            ▪ "line": 按行分段（每行独立翻译）
-            - "paragraph": 按段落分段（连续非空行合并为段落）
+
-            - "none": 不分段（全文视为一个段落）
+            ▪ "paragraph": 按段落分段（连续非空行合并为段落）
+
+            ▪ "none": 不分段（全文视为一个段落）
+
             默认为 "line"。
     """
     insert_mode: Literal["replace", "append", "prepend"] = "replace"
@@ -93,7 +100,7 @@ class TXTTranslator(AiTranslator):
 
         if self.segment_mode == "line":
             return self._segment_by_line(txt_content)
-        elif self.segment_mode == "paragraph":  # paragraph mode
+        elif self.segment_mode == "paragraph":
             return self._segment_by_paragraph(txt_content)
         else:
             return [txt_content]
@@ -101,86 +108,40 @@ class TXTTranslator(AiTranslator):
     def _segment_by_line(self, txt_content: str) -> List[str]:
         """
         按行分段模式：每行作为独立分段。
-
-        Args:
-            txt_content (str): 文本内容
-
-        Returns:
-            List[str]: 按行分段的文本列表
         """
-        # 简单按行分割，保留所有行（包括空行）
         return txt_content.splitlines()
 
     def _segment_by_paragraph(self, txt_content: str) -> List[str]:
         """
-        按段落分段模式：连续非空行合并为段落，空行单独处理。
+        按段落分段模式：使用正则表达式按空行分割，并保留分隔符。
-
-        Args:
-            txt_content (str): 文本内容
-
-        Returns:
-            List[str]: 按段落分段的文本列表
         """
-        lines = txt_content.splitlines()
+        segments = re.split(r'(\n\s*\n)', txt_content)
-        segments = []  # 每个元素要么是文本段落，要么是空行标记
+        return [s for s in segments if s]
-
-        i = 0
-        while i < len(lines):
-            if lines[i].strip():  # 非空行 → 文本段落
-                # 收集连续的非空行
-                paragraph_lines = []
-                while i < len(lines) and lines[i].strip():
-                    paragraph_lines.append(lines[i])
-                    i += 1
-                segments.append("\n".join(paragraph_lines))
-            else:  # 空行 → 空行标记
-                # 收集连续的空行
-                empty_lines = []
-                while i < len(lines) and not lines[i].strip():
-                    empty_lines.append(lines[i])
-                    i += 1
-                # 用特殊标记表示空行组（保持数量信息）
-                segments.append(f"@@EMPTY_LINES_{len(empty_lines)}@@")
-
-        return segments
 
     def _after_translate(self, translated_texts: List[str], original_texts: List[str]) -> bytes:
         """
         翻译后处理步骤：根据分段模式重建文档。
-
+        此函数现在接收两个长度完全相同的对齐列表。
-        Args:
-            translated_texts (List[str]): 翻译后的文本列表。
-            original_texts (List[str]): 原始文本列表。
-
-        Returns:
-            bytes: 新的TXT文件内容的字节流。
         """
         if self.segment_mode == "line":
             return self._reconstruct_by_line(translated_texts, original_texts)
-        elif self.segment_mode == "paragraph":  # paragraph mode
+        elif self.segment_mode == "paragraph":
             return self._reconstruct_by_paragraph(translated_texts, original_texts)
         else:
             return self._reconstruct_none(translated_texts, original_texts)
 
-    def _reconstruct_by_line(self, translated_texts: List[str], original_lines: List[str]) -> bytes:
+    def _reconstruct_by_line(self, translated_lines: List[str], original_lines: List[str]) -> bytes:
         """
         按行模式重建文档。
-
-        Args:
-            translated_texts (List[str]): 翻译后的行列表
-            original_lines (List[str]): 原始行列表
-
-        Returns:
-            bytes: 重建的文档内容
         """
         processed_lines = []
         for i, original_line in enumerate(original_lines):
-            # 如果是空行，直接保留
+            # 如果原文是空行或仅包含空白字符，则直接保留
             if not original_line.strip():
                 processed_lines.append(original_line)
                 continue
 
-            translated_line = translated_texts[i]
+            translated_line = translated_lines[i]
 
             # 根据插入模式更新内容
             if self.insert_mode == "replace":
@@ -195,57 +156,34 @@ class TXTTranslator(AiTranslator):
 
         return "\n".join(processed_lines).encode('utf-8')
 
-    def _reconstruct_by_paragraph(self, translated_texts: List[str], original_segments: List[str]) -> bytes:
+    def _reconstruct_by_paragraph(self, translated_segments: List[str], original_segments: List[str]) -> bytes:
         """
         按段落模式重建文档。
-
-        Args:
-            translated_texts (List[str]): 翻译后的段落列表
-            original_segments (List[str]): 原始分段列表
-
-        Returns:
-            bytes: 重建的文档内容
         """
-        result_lines = []
+        result_parts = []
-        translated_index = 0
+        for i, original_segment in enumerate(original_segments):
-
+            # 如果 segment 是纯空白（即空行分隔符），直接保留
-        for segment in original_segments:
+            if not original_segment.strip():
-            # 处理空行组
+                result_parts.append(original_segment)
-            if segment.startswith("@@EMPTY_LINES_"):
-                empty_count = int(segment.split('_')[-2])  # 提取空行数量
-                result_lines.extend([""] * empty_count)
                 continue
 
-            # 处理文本段落
+            translated_segment = translated_segments[i]
-            if translated_index < len(translated_texts):
-                translated_text = translated_texts[translated_index]
-                translated_index += 1
 
-                # 根据插入模式处理
+            # 根据插入模式处理
-                if self.insert_mode == "replace":
+            if self.insert_mode == "replace":
-                    result_lines.append(translated_text)
+                result_parts.append(translated_segment)
-                elif self.insert_mode == "append":
+            elif self.insert_mode == "append":
-                    result_lines.append(segment + self.separator + translated_text)
+                result_parts.append(original_segment + self.separator + translated_segment)
-                elif self.insert_mode == "prepend":
+            elif self.insert_mode == "prepend":
-                    result_lines.append(translated_text + self.separator + segment)
+                result_parts.append(translated_segment + self.separator + original_segment)
-                else:
-                    result_lines.append(translated_text)
             else:
-                # 理论上不会发生，但安全处理
+                result_parts.append(translated_segment)
-                result_lines.append(segment)
 
-        return "\n".join(result_lines).encode('utf-8')
+        return "".join(result_parts).encode('utf-8')
 
     def _reconstruct_none(self, translated_texts: List[str], original_texts: List[str]) -> bytes:
         """
         不分段模式重建文档。
-
-        Args:
-            translated_texts (List[str]): 翻译后的文本列表（应只包含一个元素）
-            original_texts (List[str]): 原始文本列表（应只包含一个元素）
-
-        Returns:
-            bytes: 重建的文档内容
         """
         if not translated_texts or not original_texts:
             return b""
@@ -253,7 +191,6 @@ class TXTTranslator(AiTranslator):
         original_text = original_texts[0]
         translated_text = translated_texts[0]
 
-        # 根据插入模式处理
         if self.insert_mode == "replace":
             result_text = translated_text
         elif self.insert_mode == "append":
@@ -269,12 +206,6 @@ class TXTTranslator(AiTranslator):
     def translate(self, document: Document) -> Self:
         """
         同步翻译TXT文档。
-
-        Args:
-            document (Document): 待翻译的文档对象。
-
-        Returns:
-            Self: 返回翻译器实例，以支持链式调用。
         """
         original_segments = self._pre_translate(document)
 
@@ -282,99 +213,50 @@ class TXTTranslator(AiTranslator):
             self.logger.info("\n文件中没有找到需要翻译的文本内容。")
             return self
 
-        # 过滤出需要翻译的文本段（非空行标记）
+        texts_to_translate = [text for text in original_segments if text.strip()]
-        if self.segment_mode == "line":
-            texts_to_translate = [text for text in original_segments if text.strip()]
-        else:  # paragraph mode
-            texts_to_translate = [text for text in original_segments if not text.startswith("@@EMPTY_LINES_")]
 
-        # --- 步骤 1: (可选) 术语提取 ---
         if self.glossary_agent and texts_to_translate:
             self.glossary_dict_gen = self.glossary_agent.send_segments(texts_to_translate, self.chunk_size)
             if self.translate_agent:
                 self.translate_agent.update_glossary_dict(self.glossary_dict_gen)
 
-        # --- 步骤 2: 调用翻译Agent ---
         translated_texts_map = {}
         if self.translate_agent and texts_to_translate:
             translated_segments = self.translate_agent.send_segments(texts_to_translate, self.chunk_size)
             translated_texts_map = dict(zip(texts_to_translate, translated_segments))
 
-        # 将翻译结果映射回原始分段列表
+        # 【核心逻辑】创建与原始分段列表等长的、完全对齐的最终翻译列表
-        final_translated_texts = []
+        final_translated_texts = [translated_texts_map.get(text, text) for text in original_segments]
-        for segment in original_segments:
-            if self.segment_mode == "line":
-                # 行模式：空行保留，非空行翻译
-                if segment.strip() and segment in translated_texts_map:
-                    final_translated_texts.append(translated_texts_map[segment])
-                else:
-                    final_translated_texts.append(segment)
-            else:
-                # 段落模式：空行标记保留，文本段落翻译
-                if segment.startswith("@@EMPTY_LINES_"):
-                    final_translated_texts.append(segment)  # 空行标记原样保留
-                elif segment in translated_texts_map:
-                    final_translated_texts.append(translated_texts_map[segment])
-                else:
-                    final_translated_texts.append(segment)
 
-        # --- 步骤 3: 后处理并更新文档内容 ---
         document.content = self._after_translate(final_translated_texts, original_segments)
         return self
 
     async def translate_async(self, document: Document) -> Self:
         """
         异步翻译TXT文档。
-
-        Args:
-            document (Document): 待翻译的文档对象。
-
-        Returns:
-            Self: 返回翻译器实例，以支持链式调用。
         """
-        # I/O密集型操作在线程中运行
         original_segments = await asyncio.to_thread(self._pre_translate, document)
 
         if not original_segments:
             self.logger.info("\n文件中没有找到需要翻译的文本内容。")
             return self
 
-        # 过滤出需要翻译的文本段
+        texts_to_translate = [text for text in original_segments if text.strip()]
-        if self.segment_mode == "line":
-            texts_to_translate = [text for text in original_segments if text.strip()]
-        else:  # paragraph mode
-            texts_to_translate = [text for text in original_segments if not text.startswith("@@EMPTY_LINES_")]
 
-        # --- 步骤 1: (可选) 术语提取 (异步) ---
         if self.glossary_agent and texts_to_translate:
             self.glossary_dict_gen = await self.glossary_agent.send_segments_async(texts_to_translate, self.chunk_size)
             if self.translate_agent:
                 self.translate_agent.update_glossary_dict(self.glossary_dict_gen)
 
-        # --- 步骤 2: 调用翻译Agent (异步) ---
         translated_texts_map = {}
         if self.translate_agent and texts_to_translate:
             translated_segments = await self.translate_agent.send_segments_async(texts_to_translate, self.chunk_size)
             translated_texts_map = dict(zip(texts_to_translate, translated_segments))
 
-        # 将翻译结果映射回原始分段列表
+        # 【核心逻辑】创建与原始分段列表等长的、完全对齐的最终翻译列表
-        final_translated_texts = []
+        final_translated_texts = [translated_texts_map.get(text, text) for text in original_segments]
-        for segment in original_segments:
-            if self.segment_mode == "line":
-                if segment.strip() and segment in translated_texts_map:
-                    final_translated_texts.append(translated_texts_map[segment])
-                else:
-                    final_translated_texts.append(segment)
-            else:
-                if segment.startswith("@@EMPTY_LINES_"):
-                    final_translated_texts.append(segment)
-                elif segment in translated_texts_map:
-                    final_translated_texts.append(translated_texts_map[segment])
-                else:
-                    final_translated_texts.append(segment)
 
-        # --- 步骤 3: 后处理并更新文档内容 (I/O密集型) ---
         document.content = await asyncio.to_thread(
             self._after_translate, final_translated_texts, original_segments
         )
-        return self
+        return self