523 lines
23 KiB
Markdown
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23 KiB
Markdown
<p align="center">
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<img src="./DocuTranslate.png" alt="项目Logo" style="width: 150px">
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</p>
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<h1 align="center">DocuTranslate</h1>
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<p align="center">
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<a href="https://github.com/xunbu/docutranslate/stargazers"><img src="https://img.shields.io/github/stars/xunbu/docutranslate?style=flat-square&logo=github&color=blue" alt="GitHub stars"></a>
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||
<a href="https://github.com/xunbu/docutranslate/releases"><img src="https://img.shields.io/github/downloads/xunbu/docutranslate/total?logo=github&style=flat-square" alt="GitHub Downloads"></a>
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<a href="https://pypi.org/project/docutranslate/"><img src="https://img.shields.io/pypi/v/docutranslate?style=flat-square" alt="PyPI version"></a>
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||
<a href="https://www.python.org/"><img src="https://img.shields.io/badge/Python-3.11+-3776AB?logo=python&logoColor=white&style=flat-square" alt="Python Version"></a>
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||
<a href="./LICENSE"><img src="https://img.shields.io/github/license/xunbu/docutranslate?style=flat-square" alt="License"></a>
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</p>
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<p align="center">
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<a href="/README_ZH.md"><strong>简体中文</strong></a> / <a href="/README.md"><strong>English</strong></a> / <a href="/README_JP.md"><strong>日本語</strong></a>
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</p>
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<p align="center">
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一个基于大语言模型的轻量级本地文件翻译工具
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</p>
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- ✅ **支持多种格式**：能翻译 `pdf`、`docx`、`xlsx`、`md`、`txt`、`json`、`epub`、`srt` 等多种文件。
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- ✅ **自动生成术语表**：支持自动生成术语表实现术语的对齐。
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- ✅ **PDF表格、公式、代码识别**：凭借`docling`、`mineru`pdf解析引擎实现对学术论文中经常出现的表格、公式、代码的识别与翻译
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- ✅ **json翻译**：支持通过json路径(`jsonpath-ng`语法规范)指定json中需要被翻译的值。
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- ✅ **Word/Excel保持格式翻译**：支持`docx`、`xlsx`文件（暂不支持`doc`、`xls`文件）保持原格式进行翻译。
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- ✅ **多ai平台支持**：支持绝大部分的ai平台，可以实现自定义提示词的并发高性能ai翻译。
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||
- ✅ **异步支持**：专为高性能场景设计，提供完整的异步支持，实现了可以多任务并行的服务接口。
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- ✅ **局域网、多人使用支持**：支持在局域网中多人同时使用。
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- ✅ **交互式Web界面**：提供开箱即用的 Web UI 和 RESTful API，方便集成与使用。
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- ✅ **小体积、多平台懒人包支持**：不到40M的windows、mac懒人包（不使用`docling`本地解析pdf的版本）。
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> 在翻译`pdf`时会先转换为markdown，这会**丢失**原先的排版，对排版有要求的用户请注意
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> QQ交流群：1047781902
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**UI界面**：
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**论文翻译**：
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**小说翻译**：
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## 整合包
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对于希望快速上手的用户，我们在 [GitHub Releases](https://github.com/xunbu/docutranslate/releases) 上提供整合包。您只需下载、解压，并填入您的
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AI 平台 API-Key 即可开始使用。
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- **DocuTranslate**: 标准版，使用在线的 `minerU` 引擎解析PDF文档，如果不需要本地解析pdf选这个版本（推荐）。
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- **DocuTranslate_full**: 完整版，内置 `docling` 本地PDF解析引擎，需要本地解析pdf选这个版本。
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## 安装
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### 使用 pip
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```bash
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# 基础安装
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pip install docutranslate
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# 如需使用 docling 本地解析PDF
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pip install docutranslate[docling]
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```
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### 使用 uv
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```bash
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# 初始化环境
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uv init
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# 基础安装
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uv add docutranslate
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# 安装 docling 扩展
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uv add docutranslate[docling]
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```
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### 使用 git
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```bash
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# 初始化环境
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git clone https://github.com/xunbu/docutranslate.git
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cd docutranslate
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uv sync
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```
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## 核心概念：工作流 (Workflow)
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新版 DocuTranslate 的核心是 **工作流 (Workflow)**。每个工作流都是一个专门为特定类型文件设计的、完整的端到端翻译管道。您不再与一个庞大的类交互，而是根据您的文件类型选择并配置一个合适的工作流。
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**基本使用流程如下：**
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1. **选择工作流**：根据您的输入文件类型（例如，PDF/Word 或 TXT）选择一个工作流，如 `MarkdownBasedWorkflow` 或 `TXTWorkflow`。
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2. **构建配置**：为所选工作流创建相应的配置对象（如 `MarkdownBasedWorkflowConfig`）。此配置对象包含了所有需要的子配置，例如：
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* **转换器配置 (Converter Config)**: 定义如何将原始文件（如PDF）转换为 Markdown。
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* **翻译器配置 (Translator Config)**: 定义使用哪个 LLM、API-Key、目标语言等。
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* **导出器配置 (Exporter Config)**: 定义输出格式（如HTML）的特定选项。
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3. **实例化工作流**：使用配置对象创建工作流实例。
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4. **执行翻译**：调用工作流的 `.read_*()` 和 `.translate()` / `.translate_async()` 方法。
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5. **导出/保存结果**：调用 `.export_to_*()` 或 `.save_as_*()` 方法获取或保存翻译结果。
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## 可用工作流
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| 工作流 | 适用场景 | 输入格式 | 输出格式 | 核心配置类 |
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|:----------------------------|:--------------------------------------------------------|:-----------------------------------------|:-----------------------|:------------------------------|
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| **`MarkdownBasedWorkflow`** | 处理富文本文档，如PDF、Word、图片等。流程为：`文件 -> Markdown -> 翻译 -> 导出`。 | `.pdf`, `.docx`, `.md`, `.png`, `.jpg` 等 | `.md`, `.zip`, `.html` | `MarkdownBasedWorkflowConfig` |
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| **`TXTWorkflow`** | 处理纯文本文档。流程为：`txt -> 翻译 -> 导出`。 | `.txt` 及其他纯文本格式 | `.txt`, `.html` | `TXTWorkflowConfig` |
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| **`JsonWorkflow`** | 处理json文件。流程为：`json -> 翻译 -> 导出`。 | `.json` | `.json`, `.html` | `JsonWorkflowConfig` |
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| **`DocxWorkflow`** | 处理docx文件。流程为：`docx -> 翻译 -> 导出`。 | `.docx` | `.docx`, `.html` | `docxWorkflowConfig` |
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| **`XlsxWorkflow`** | 处理xlsx文件。流程为：`xlsx -> 翻译 -> 导出`。 | `.xlsx`、`.csv` | `.xlsx`, `.html` | `XlsxWorkflowConfig` |
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| **`SrtWorkflow`** | 处理srt文件。流程为：`srt -> 翻译 -> 导出`。 | `.srt` | `.srt`, `.html` | `SrtWorkflowConfig` |
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| **`EpubWorkflow`** | 处理epub文件。流程为：`epub -> 翻译 -> 导出`。 | `.epub` | `.epub`, `.html` | `EpubWorkflowConfig` |
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| **`HtmlWorkflow`** | 处理html文件。流程为：`html -> 翻译 -> 导出`。 | `.html`, `.htm` | `.html` | `HtmlWorkflowConfig` |
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> 在交互式界面中可以导出pdf格式
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## 启动 Web UI 和 API 服务
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为了方便使用，DocuTranslate 提供了一个功能齐全的 Web 界面和 RESTful API。
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**启动服务:**
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```bash
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# 启动服务，默认监听 8010 端口
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docutranslate -i
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# 指定端口启动
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docutranslate -i -p 8011
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# 也可以通过环境变量指定端口
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export DOCUTRANSLATE_PORT=8011
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||
docutranslate -i
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```
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||
- **交互式界面**: 启动服务后，请在浏览器中访问 `http://127.0.0.1:8010` (或您指定的端口)。
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- **API 文档**: 完整的 API 文档（Swagger UI）位于 `http://127.0.0.1:8010/docs`。
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## 使用方式
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### 示例 1: 翻译一个 PDF 文件 (使用 `MarkdownBasedWorkflow`)
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这是最常见的用例。我们将使用 `minerU` 引擎将 PDF 转换为 Markdown，然后使用 LLM 进行翻译。这里以异步方式为例。
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```python
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import asyncio
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from docutranslate.workflow.md_based_workflow import MarkdownBasedWorkflow, MarkdownBasedWorkflowConfig
|
||
from docutranslate.converter.x2md.converter_mineru import ConverterMineruConfig
|
||
from docutranslate.translator.ai_translator.md_translator import MDTranslatorConfig
|
||
from docutranslate.exporter.md.md2html_exporter import MD2HTMLExporterConfig
|
||
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||
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||
async def main():
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||
# 1. 构建翻译器配置
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||
translator_config = MDTranslatorConfig(
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||
base_url="https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4", # AI 平台 Base URL
|
||
api_key="YOUR_ZHIPU_API_KEY", # AI 平台 API Key
|
||
model_id="glm-4-air", # 模型 ID
|
||
to_lang="English", # 目标语言
|
||
chunk_size=3000, # 文本分块大小
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||
concurrent=10, # 并发数
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# glossary_generate_enable=True, # 启用自动生成术语表
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# glossary_dict={"Jobs":"乔布斯"} # 传入术语表
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||
)
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# 2. 构建转换器配置 (使用 minerU)
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converter_config = ConverterMineruConfig(
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||
mineru_token="YOUR_MINERU_TOKEN", # 你的 minerU Token
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||
formula_ocr=True # 开启公式识别
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||
)
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||
|
||
# 3. 构建主工作流配置
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||
workflow_config = MarkdownBasedWorkflowConfig(
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||
convert_engine="mineru", # 指定解析引擎
|
||
converter_config=converter_config, # 传入转换器配置
|
||
translator_config=translator_config, # 传入翻译器配置
|
||
html_exporter_config=MD2HTMLExporterConfig(cdn=True) # HTML 导出配置
|
||
)
|
||
|
||
# 4. 实例化工作流
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||
workflow = MarkdownBasedWorkflow(config=workflow_config)
|
||
|
||
# 5. 读取文件并执行翻译
|
||
print("开始读取和翻译文件...")
|
||
workflow.read_path("path/to/your/document.pdf")
|
||
await workflow.translate_async()
|
||
# 或者使用同步的方式
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||
# workflow.translate()
|
||
print("翻译完成！")
|
||
|
||
# 6. 保存结果
|
||
workflow.save_as_html(name="translated_document.html")
|
||
workflow.save_as_markdown_zip(name="translated_document.zip")
|
||
workflow.save_as_markdown(name="translated_document.md") # 嵌入图片的markdown
|
||
print("文件已保存到 ./output 文件夹。")
|
||
|
||
# 或者直接获取内容字符串
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||
html_content = workflow.export_to_html()
|
||
html_content = workflow.export_to_markdown()
|
||
# print(html_content)
|
||
|
||
|
||
if __name__ == "__main__":
|
||
asyncio.run(main())
|
||
```
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||
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||
### 示例 2: 翻译一个 TXT 文件 (使用 `TXTWorkflow`)
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||
对于纯文本文件，流程更简单，因为它不需要文档解析（转换）步骤。这里以异步方式为例。
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|
||
```python
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||
import asyncio
|
||
from docutranslate.workflow.txt_workflow import TXTWorkflow, TXTWorkflowConfig
|
||
from docutranslate.translator.ai_translator.txt_translator import TXTTranslatorConfig
|
||
from docutranslate.exporter.txt.txt2html_exporter import TXT2HTMLExporterConfig
|
||
|
||
|
||
async def main():
|
||
# 1. 构建翻译器配置
|
||
translator_config = TXTTranslatorConfig(
|
||
base_url="https://api.openai.com/v1/",
|
||
api_key="YOUR_OPENAI_API_KEY",
|
||
model_id="gpt-4o",
|
||
to_lang="中文",
|
||
)
|
||
|
||
# 2. 构建主工作流配置
|
||
workflow_config = TXTWorkflowConfig(
|
||
translator_config=translator_config,
|
||
html_exporter_config=TXT2HTMLExporterConfig(cdn=True)
|
||
)
|
||
|
||
# 3. 实例化工作流
|
||
workflow = TXTWorkflow(config=workflow_config)
|
||
|
||
# 4. 读取文件并执行翻译
|
||
workflow.read_path("path/to/your/notes.txt")
|
||
await workflow.translate_async()
|
||
# 或者使用同步的方法
|
||
# workflow.translate()
|
||
|
||
# 5. 保存结果
|
||
workflow.save_as_txt(name="translated_notes.txt")
|
||
print("TXT 文件已保存。")
|
||
|
||
# 也可以导出翻译后的纯文本
|
||
text = workflow.export_to_txt()
|
||
|
||
|
||
if __name__ == "__main__":
|
||
asyncio.run(main())
|
||
```
|
||
|
||
### 示例 3: 翻译一个 json 文件 (使用 `JsonWorkflow`)
|
||
|
||
这里以异步方式为例。其中JsonTranslatorConfig的json_paths项需要指明要翻译的json路径(满足jsonpath-ng语法规范)
|
||
，仅与json路径匹配的值会被翻译。
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||
```python
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||
import asyncio
|
||
|
||
from docutranslate.exporter.js.json2html_exporter import Json2HTMLExporterConfig
|
||
from docutranslate.translator.ai_translator.json_translator import JsonTranslatorConfig
|
||
from docutranslate.workflow.json_workflow import JsonWorkflowConfig, JsonWorkflow
|
||
|
||
|
||
async def main():
|
||
# 1. 构建翻译器配置
|
||
translator_config = JsonTranslatorConfig(
|
||
base_url="https://api.openai.com/v1/",
|
||
api_key="YOUR_OPENAI_API_KEY",
|
||
model_id="gpt-4o",
|
||
to_lang="中文",
|
||
json_paths=["$.*", "$.name"] # 满足jsonpath-ng路径语法,匹配路径的值都会被翻译
|
||
)
|
||
|
||
# 2. 构建主工作流配置
|
||
workflow_config = JsonWorkflowConfig(
|
||
translator_config=translator_config,
|
||
html_exporter_config=Json2HTMLExporterConfig(cdn=True)
|
||
)
|
||
|
||
# 3. 实例化工作流
|
||
workflow = JsonWorkflow(config=workflow_config)
|
||
|
||
# 4. 读取文件并执行翻译
|
||
workflow.read_path("path/to/your/notes.json")
|
||
await workflow.translate_async()
|
||
# 或者使用同步的方法
|
||
# workflow.translate()
|
||
|
||
# 5. 保存结果
|
||
workflow.save_as_json(name="translated_notes.json")
|
||
print("json文件已保存。")
|
||
|
||
# 也可以导出翻译后的json文本
|
||
text = workflow.export_to_json()
|
||
|
||
|
||
if __name__ == "__main__":
|
||
asyncio.run(main())
|
||
```
|
||
|
||
### 示例 4: 翻译一个 docx 文件 (使用 `DocxWorkflow`)
|
||
|
||
这里以异步方式为例。
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||
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||
```python
|
||
import asyncio
|
||
|
||
from docutranslate.exporter.docx.docx2html_exporter import Docx2HTMLExporterConfig
|
||
from docutranslate.translator.ai_translator.docx_translator import DocxTranslatorConfig
|
||
from docutranslate.workflow.docx_workflow import DocxWorkflowConfig, DocxWorkflow
|
||
|
||
|
||
async def main():
|
||
# 1. 构建翻译器配置
|
||
translator_config = DocxTranslatorConfig(
|
||
base_url="https://api.openai.com/v1/",
|
||
api_key="YOUR_OPENAI_API_KEY",
|
||
model_id="gpt-4o",
|
||
to_lang="中文",
|
||
insert_mode="replace", # 备选项 "replace", "append", "prepend"
|
||
separator="\n", # "append", "prepend"模式时使用的分隔符
|
||
)
|
||
|
||
# 2. 构建主工作流配置
|
||
workflow_config = DocxWorkflowConfig(
|
||
translator_config=translator_config,
|
||
html_exporter_config=Docx2HTMLExporterConfig(cdn=True)
|
||
)
|
||
|
||
# 3. 实例化工作流
|
||
workflow = DocxWorkflow(config=workflow_config)
|
||
|
||
# 4. 读取文件并执行翻译
|
||
workflow.read_path("path/to/your/notes.docx")
|
||
await workflow.translate_async()
|
||
# 或者使用同步的方法
|
||
# workflow.translate()
|
||
|
||
# 5. 保存结果
|
||
workflow.save_as_docx(name="translated_notes.docx")
|
||
print("docx文件已保存。")
|
||
|
||
# 也可以导出翻译后的docx的二进制
|
||
text_bytes = workflow.export_to_docx()
|
||
|
||
|
||
if __name__ == "__main__":
|
||
asyncio.run(main())
|
||
```
|
||
|
||
### 示例 5: 翻译一个 xlsx 文件 (使用 `XlsxWorkflow`)
|
||
|
||
这里以异步方式为例。
|
||
|
||
```python
|
||
import asyncio
|
||
|
||
from docutranslate.exporter.xlsx.xlsx2html_exporter import Xlsx2HTMLExporterConfig
|
||
from docutranslate.translator.ai_translator.xlsx_translator import XlsxTranslatorConfig
|
||
from docutranslate.workflow.xlsx_workflow import XlsxWorkflowConfig, XlsxWorkflow
|
||
|
||
|
||
async def main():
|
||
# 1. 构建翻译器配置
|
||
translator_config = XlsxTranslatorConfig(
|
||
base_url="https://api.openai.com/v1/",
|
||
api_key="YOUR_OPENAI_API_KEY",
|
||
model_id="gpt-4o",
|
||
to_lang="中文",
|
||
insert_mode="replace", # 备选项 "replace", "append", "prepend"
|
||
separator="\n", # "append", "prepend"模式时使用的分隔符
|
||
)
|
||
|
||
# 2. 构建主工作流配置
|
||
workflow_config = XlsxWorkflowConfig(
|
||
translator_config=translator_config,
|
||
html_exporter_config=Xlsx2HTMLExporterConfig(cdn=True)
|
||
)
|
||
|
||
# 3. 实例化工作流
|
||
workflow = XlsxWorkflow(config=workflow_config)
|
||
|
||
# 4. 读取文件并执行翻译
|
||
workflow.read_path("path/to/your/notes.xlsx")
|
||
await workflow.translate_async()
|
||
# 或者使用同步的方法
|
||
# workflow.translate()
|
||
|
||
# 5. 保存结果
|
||
workflow.save_as_xlsx(name="translated_notes.xlsx")
|
||
print("xlsx文件已保存。")
|
||
|
||
# 也可以导出翻译后的xlsx的二进制
|
||
text_bytes = workflow.export_to_xlsx()
|
||
|
||
|
||
if __name__ == "__main__":
|
||
asyncio.run(main())
|
||
```
|
||
|
||
## 前置条件与配置详解
|
||
|
||
### 1. 获取大模型 API Key
|
||
|
||
翻译功能依赖于大型语言模型，您需要从相应的 AI 平台获取 `base_url`, `api_key` 和 `model_id`。
|
||
|
||
> 推荐模型：火山引擎的`doubao-seed-1-6-250615`、`doubao-seed-1-6-flash-250715`、智谱的`glm-4-flash`，阿里云的 `qwen-plus`、
|
||
`qwen-turbo`，deepseek的`
|
||
> deepseek-chat`等。
|
||
|
||
| 平台名称 | 获取APIkey | baseurl |
|
||
|------------|---------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------|
|
||
| ollama | | http://127.0.0.1:11434/v1 |
|
||
| lm studio | | http://127.0.0.1:1234/v1 |
|
||
| openrouter | [点击获取](https://openrouter.ai/settings/keys) | https://openrouter.ai/api/v1 |
|
||
| openai | [点击获取](https://platform.openai.com/api-keys) | https://api.openai.com/v1/ |
|
||
| gemini | [点击获取](https://aistudio.google.com/u/0/apikey) | https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/ |
|
||
| deepseek | [点击获取](https://platform.deepseek.com/api_keys) | https://api.deepseek.com/v1 |
|
||
| 智谱ai | [点击获取](https://open.bigmodel.cn/usercenter/apikeys) | https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 |
|
||
| 腾讯混元 | [点击获取](https://console.cloud.tencent.com/hunyuan/api-key) | https://api.hunyuan.cloud.tencent.com/v1 |
|
||
| 阿里云百炼 | [点击获取](https://bailian.console.aliyun.com/?tab=model#/api-key) | https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 |
|
||
| 火山引擎 | [点击获取](https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/apiKey?apikey=%7B%7D) | https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3 |
|
||
| 硅基流动 | [点击获取](https://cloud.siliconflow.cn/account/ak) | https://api.siliconflow.cn/v1 |
|
||
| DMXAPI | [点击获取](https://www.dmxapi.cn/token) | https://www.dmxapi.cn/v1 |
|
||
|
||
### 2. PDF解析引擎（不需要翻译PDF的无需关心此处）
|
||
|
||
### 2.1 获取 minerU Token (在线解析PDF，免费，推荐)
|
||
|
||
如果您选择 `mineru`作为文档解析引擎（`convert_engine="mineru"`），则需要申请一个免费的 Token。
|
||
|
||
1. 访问 [minerU 官网](https://mineru.net/apiManage/docs) 注册并申请 API。
|
||
2. 在 [API Token 管理界面](https://mineru.net/apiManage/token) 创建一个新的 API Token。
|
||
|
||
> **注意**: minerU Token 有 14 天有效期，过期后请重新创建。
|
||
|
||
### 2.2. docling 引擎配置 (本地解析PDF)
|
||
|
||
如果您选择 `docling` 作为文档解析引擎（`convert_engine="docling"`），它会在首次使用时从 Hugging Face 下载所需的模型。
|
||
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> 更好的选择是在[github releases](https://github.com/xunbu/docutranslate/releases)下载`docling_artifact.zip`解压到工作目录下。
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**下载`docling`模型网络问题解决方案:**
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1. **设置 Hugging Face 镜像 (推荐)**:
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* **方法 A (环境变量)**: 设置系统环境变量 `HF_ENDPOINT` 并重启您的IDE或终端。
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```
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HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
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```
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* **方法 B (代码中设置)**: 在您的 Python 脚本开头添加以下代码。
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```python
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import os
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os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'
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```
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2. **离线使用 (提前下载模型包)**:
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* 从 [GitHub Releases](https://github.com/xunbu/docutranslate/releases) 下载 `docling_artifact.zip`。
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* 将其解压到您的项目目录中。
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* 在配置中指定模型路径（若模型不在脚本同级目录里）：
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```python
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from docutranslate.converter.x2md.converter_docling import ConverterDoclingConfig
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converter_config = ConverterDoclingConfig(
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artifact="./docling_artifact", # 指向解压后的文件夹
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code_ocr=True,
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formula_ocr=True
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)
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```
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## FAQ
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**Q: 8010 端口被占用了怎么办？**
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A: 使用 `-p` 参数指定一个新端口，或设置 `DOCUTRANSLATE_PORT` 环境变量。
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**Q: 支持PDF扫描件的翻译吗？**
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A: 支持。请使用 `mineru` 解析引擎，它具备强大的 OCR 能力。
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**Q: 第一次翻译PDF为什么很慢？**
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A: 如果您使用 `docling` 引擎，它首次运行时需要从 Hugging Face 下载模型。请参考上文的“网络问题解决方案”来加速此过程。
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**Q: 如何在内网（离线）环境使用？**
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A: 完全可以。您需要满足以下条件：
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1. **本地 LLM**: 使用 [Ollama](https://ollama.com/) 或 [LM Studio](https://lmstudio.ai/) 等工具在本地部署语言模型，并在
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`TranslatorConfig` 中填入本地模型的 `base_url`。
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2. **本地PDF解析引擎**（仅解析pdf需要）: 使用 `docling` 引擎，并按照上文“离线使用”的指引提前下载模型包。
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**Q: PDF解析缓存机制是如何工作的？**
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A: `MarkdownBasedWorkflow` 会自动缓存文档解析（文件到Markdown的转换）的结果，以避免重复解析消耗时间和资源。缓存默认保存在内存中，并会记录最近的10次解析。您可以通过
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`DOCUTRANSLATE_CACHE_NUM` 环境变量来修改缓存数量。
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**Q: 如何让软件可以经过代理**
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A: 软件默认不使用代理，可以通过设置环境变量`DOCUTRANSLATE_PROXY_ENABLED`为`true`让软件通过代理。
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## Star History
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<a href="https://www.star-history.com/#xunbu/docutranslate&Date">
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<picture>
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<source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset="https://api.star-history.com/svg?repos=xunbu/docutranslate&type=Date&theme=dark" />
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<source media="(prefers-color-scheme: light)" srcset="https://api.star-history.com/svg?repos=xunbu/docutranslate&type=Date" />
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<img alt="Star History Chart" src="https://api.star-history.com/svg?repos=xunbu/docutranslate&type=Date" />
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</picture>
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</a>
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## 赞赏支持
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欢迎支持作者，烦请在备注中说明一下赞赏原因哟
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<p align="center">
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<img src="./images/赞赏码.jpg" alt="赞赏码" style="width: 50vw">
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