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修正txt翻译时line模式的错误

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2025-11-09 23:19:52 +08:00
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162
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2
docutranslate/static/index.html
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194
docutranslate/translator/ai_translator/txt_translator.py
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@@ -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。
- "append": 将译文追加到原文后面。
- "prepend": 将译文前置到原文前面。
▪ "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。
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）
- "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）
▪ "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）
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。
Args:
txt_content (str): 文本内容
Returns:
List[str]: 按段落分段的文本列表
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。
"""
lines = txt_content.splitlines()
segments = [] # 每个元素要么是文本段落，要么是空行标记
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
segments = re.split(r'(\n\s*\n)', txt_content)
return [s for s in segments if s]
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。
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。
此函数现在接收两个长度完全相同的对齐列表。
"""
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 = []
translated_index = 0
for segment in original_segments:
# 处理空行组
if segment.startswith("@@EMPTY_LINES_"):
empty_count = int(segment.split('_')[-2]) # 提取空行数量
result_lines.extend([""] * empty_count)
result_parts = []
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
if not original_segment.strip():
result_parts.append(original_segment)
continue
# 处理文本段落
if translated_index < len(translated_texts):
translated_text = translated_texts[translated_index]
translated_index += 1
translated_segment = translated_segments[i]
# 根据插入模式处理
if self.insert_mode == "replace":
result_lines.append(translated_text)
result_parts.append(translated_segment)
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":
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_lines.append(segment)
result_parts.append(translated_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)
@@ -282,98 +213,49 @@ 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）
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
final_translated_texts = []
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)
# 【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 = [translated_texts_map.get(text, text) for text in original_segments]
# --- 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
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
final_translated_texts = []
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)
# 【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 = [translated_texts_map.get(text, text) for text in original_segments]
# --- 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
)