前に SCI 文献の PDF を Markdown 形式に変換するツールを書きましたが、今度はそのツールを補完するために作成されたもので、変換が完了したらすぐに文献を中国語に翻訳できます。
まず依存関係をインストールします。
pip install openai
業務コードは以下の通りです：
import openai
import json
import logging
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
# ログ記録の設定
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
class MarkdownTranslator:
def __init__(self, config_file):
self.config = self.load_config(config_file)
openai.api_key = self.config.get('OPENAI_API_KEY')
openai.base_url = self.config.get('OPENAI_API_BASE')
openai.default_headers = {"x-foo": "true"}
# 設定ファイルからOpenAI APIキーとカスタムサーバーアドレスを取得
def load_config(self, config_file):
try:
with open(config_file, 'r', encoding='utf-8') as file:
config = json.load(file)
return config
except Exception as e:
logging.error(f"設定ファイル {config_file} の読み込みエラー: {e}")
raise
# Markdownファイルを読み込む
def read_markdown(self, file_path):
try:
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
return file.read()
except Exception as e:
logging.error(f"ファイル {file_path} の読み込みエラー: {e}")
raise
# 翻訳された内容を新しいMarkdownファイルに書き込む
def write_markdown(self, file_path, content):
try:
with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as file:
file.write(content)
except Exception as e:
logging.error(f"ファイル {file_path} の書き込みエラー: {e}")
raise
# 翻訳関数
def translate_text(self, text, source_lang='en', target_lang='zh'):
try:
response = openai.chat.completions.create(
model="gpt-4o-mini",
messages=[
{
"role": "user",
"content": f"以下の{source_lang}のテキストを{target_lang}に翻訳してください：\n{text}"
}
]
)
return response.choices[0].message.content.strip()
except Exception as e:
logging.error(f"テキスト翻訳エラー: {e}")
return text # 翻訳失敗時に原文を返す
# Markdown内容を処理する
def process_markdown_content(self, content, source_lang, target_lang):
lines = content.split('\n')
translated_lines = []
def translate_line(index, line):
if line.strip(): # 空行を無視
translated_line = self.translate_text(line, source_lang, target_lang)
translated_lines.append((index, translated_line))
else:
translated_lines.append((index, '')) # 空行を保持
with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
futures = [executor.submit(translate_line, i, line) for i, line in enumerate(lines)]
for future in as_completed(futures):
future.result() # すべてのスレッドの完了を待つ
# 元の順序でソート
translated_lines.sort(key=lambda x: x[0])
return '\n'.join(line for _, line in translated_lines)
# ファイルを翻訳する
def translate_file(self, input_file, output_file, source_lang='en', target_lang='zh'):
# パラメータを表示
logging.info(f"{source_lang}から{target_lang}へのファイル翻訳中...")
logging.info(f"OpenAi_key: {openai.api_key}")
logging.info(f"OpenAi_base: {openai.base_url}")
# 元のMarkdownファイルを読み込む
markdown_content = self.read_markdown(input_file)
# 内容を処理して翻訳
translated_content = self.process_markdown_content(markdown_content, source_lang, target_lang)
# 新しいMarkdownファイルに書き込む
self.write_markdown(output_file, translated_content)
if __name__ == "__main__":
# 入力と出力ファイルのパス
input_file_path = 'input.md' # 入力のMarkdownファイル
output_file_path = 'output.md' # 出力のMarkdownファイル
# オプションの源言語と目標言語
source_language = 'en' # 源言語（デフォルトは英語）
target_language = 'zh' # 目標言語（デフォルトは中国語）
translator = MarkdownTranslator('config.json')
translator.translate_file(input_file_path, output_file_path, source_language, target_language)
config.json ファイルの内容は以下の通りです：
{
"OPENAI_API_KEY": "your_openai_api_key",
"OPENAI_API_BASE": "https://api.openai.com" # OpenAI API形式に適合するカスタムサーバーアドレスを使用できます
}
このツールの使い方も非常に簡単で、入力の Markdown ファイルのパスと出力の Markdown ファイルのパス、さらにオプションの源言語と目標言語を指定するだけで、Markdown ファイル内の英語の内容を中国語に翻訳できます。