reprise du programme en cas d'erreur ou plantage

main.py

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 import PyPDF2
 import requests
 import json
-from reportlab.lib.pagesizes import letter
-from reportlab.lib.units import inch
-from reportlab.platypus import SimpleDocTemplate, Paragraph, Spacer
-from reportlab.lib.styles import getSampleStyleSheet, ParagraphStyle
-from reportlab.lib.enums import TA_JUSTIFY
-from reportlab.pdfbase import pdfmetrics
-from reportlab.pdfbase.ttfonts import TTFont
 import os
 from datetime import datetime
 
 # Configuration
-PDF_PATH = "TaniaBorecMemoir(Ukr).pdf"  # Fichier original
+PDF_PATH = "TaniaBorecMemoir(Ukr).pdf"
 OLLAMA_MODEL = "traductionUkrainienVersFrancais:latest"
-OLLAMA_URL = "http://localhost:11434/api/generate"  # URL par défaut d'Ollama
+OLLAMA_URL = "http://localhost:11434/api/generate"
-TARGET_LANGUAGE = "français"  # Langue cible (ex: "français", "anglais", "allemand", "espagnol", etc.)
+TARGET_LANGUAGE = "français"
+CHECKPOINT_FILE = "checkpoint.json"
+TEMP_OUTPUT_TXT = "output_temp.txt"
+FINAL_OUTPUT_PDF = PDF_PATH.replace(".pdf",f" ({TARGET_LANGUAGE.upper()[:2]})_V2.pdf")
+FINAL_OUTPUT_TXT = PDF_PATH.replace(".pdf",f" ({TARGET_LANGUAGE.upper()[:2]})_V2.txt")
 
-# Récupère la date et l'heure actuelles au format AAAMMJJ-HHMM
+# Charge ou initialise le checkpoint
-current_datetime = datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M")
+def load_checkpoint():
-# Ajoute la date et la langue cible au nom du fichier PDF de sortie
+    if os.path.exists(CHECKPOINT_FILE):
-# OUTPUT_PDF_PATH = PDF_PATH.replace(".pdf",f" ({TARGET_LANGUAGE.upper()[:2]})_{current_datetime}.pdf")
+        with open(CHECKPOINT_FILE, "r") as f:
-OUTPUT_PDF_PATH = PDF_PATH.replace(".pdf",f" ({TARGET_LANGUAGE.upper()[:2]})_V2.pdf")
+            return json.load(f)
+    return {"last_processed_index": -1, "results": {}}
 
-def extract_parameters_from_template(template_str):
+# Sauvegarde le checkpoint
-    """Extrait les paramètres du modèle à partir du template."""
+def save_checkpoint(last_index, results):
-    import re
+    with open(CHECKPOINT_FILE, "w") as f:
-    
+        json.dump({"last_processed_index": last_index, "results": results}, f)
-    parameters = {}
-    
-    if not template_str or not isinstance(template_str, str):
-        return parameters
-    
-    # Si la chaîne contient "parameters:", récupère ce qui suit
-    if 'parameters:' in template_str:
-        params_section = template_str.split('parameters:', 1)[1]
-    else:
-        # Sinon, utilise la chaîne directement (elle contient déjà les paramètres)
-        params_section = template_str
-    
-    # Parse les lignes de paramètres
-    # Format: "stop                           "<end_of_turn>""
-    #         "temperature                    0.1"
-    lines = params_section.split('\n')
-    
-    for line in lines:
-        if not line.strip():
-            continue
-        
-        # Divise par le premier groupe d'espaces blancs
-        # Cela sépare la clé des valeurs avec leurs espaces
-        parts = line.split(None, 1)  # split() avec maxsplit=1 divise sur les espaces
-        
-        if len(parts) == 2:
-            param_name = parts[0].strip()
-            param_value = parts[1].strip()
-            parameters[param_name] = param_value
-    
-    return parameters
 
-def get_llm_model_info(model=OLLAMA_MODEL):
+# Sauvegarde les résultats temporaires dans un fichier TXT
-    """
+def save_temp_results(results):
-    Extrait les informations du modèle LLM depuis Ollama, y compris le nom depuis la ligne FROM du Modelfile.
+    with open(TEMP_OUTPUT_TXT, "w", encoding="utf-8") as f:
-
+        for idx, translation in results.items():
-    @param model: Nom du modèle à interroger.
+            f.write(f"Paragraphe {idx}:\n{translation}\n\n")
-    @type model: str
-    @return: Dictionnaire contenant les informations du modèle, ou None en cas d'erreur.
-    @rtype: dict | None
-    """
-    try:
-        # Chemin vers le fichier Modelfile (supposé être dans le même répertoire que le script)
-        modelfile_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "Modelfile")
-
-        # Initialisation de model_name
-        model_name = "none"
-
-        # Lecture du fichier Modelfile pour extraire le nom du modèle
-        if os.path.exists(modelfile_path):
-            with open(modelfile_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
-                for line in file:
-                    if line.strip().startswith('FROM '):
-                        model_name = line.strip().split('FROM ')[1].strip()
-                        break
-                    
-        # URL pour obtenir les informations du modèle
-        info_url = OLLAMA_URL.replace("/api/generate", "/api/show")
-        payload = {"name": model}
-
-        response = requests.post(info_url, json=payload)
-
-        if response.status_code == 200:
-            model_data = response.json()
-
-            # Gère le cas où model_data est une chaîne
-            if isinstance(model_data, str):
-                model_data = json.loads(model_data)
-
-            # Extrait les paramètres du template
-            parameters = model_data.get('parameters', '')
-            parsed_params = extract_parameters_from_template(parameters)
-
-            # Extraction du nom depuis la ligne FROM
-            modelfile_content = model_data.get('Modelfile', '')
-
-            # Extraction des informations principales
-            info = {
-                "temperature": parsed_params.get('temperature', model_data.get("temperature", "Not available")),
-                "name": model_name,
-                "num_ctx": parsed_params.get('num_ctx', "Not available"),
-                "top_k": parsed_params.get('top_k', "Not available"),
-                "top_p": parsed_params.get('top_p', "Not available"),
-                "system": model_data.get("system", "Not available"),
-                "modified_at": model_data.get("modified_at", "Not available"),
-            }
-            return info
-        else:
-            print(f"Erreur lors de la récupération du modèle : {response.text}")
-            return None
-    except Exception as e:
-        print(f"Erreur lors de l'accès aux informations du modèle : {e}")
-        return None
-
-def display_llm_info():
-    """Retourne les informations du modèle LLM formatées."""
-    from datetime import datetime
-    
-    info = get_llm_model_info(OLLAMA_MODEL)
-    
-    if info:
-        # Formate la date en jj/mm/AAAA
-        modified_at = info.get('modified_at', 'Not available')
-        if modified_at and modified_at != 'Not available':
-            try:
-                # Parse la date ISO
-                date_obj = datetime.fromisoformat(modified_at.replace('Z', '+00:00'))
-                # Formate en jj/mm/AAAA
-                formatted_date = date_obj.strftime("%d/%m/%Y")
-            except:
-                formatted_date = modified_at
-        else:
-            formatted_date = 'Not available'
-        
-        return f"LLM Modèle: {info['name']}<br//>\nDate de modification: {formatted_date}<br//>\nSystem: {info['system']}<br//>\nTemperature: {info['temperature']}"
-    else:
-        return "Informations du modèle non disponibles"
 
+# Extraction du texte du PDF (inchangée)
 def extract_text_from_pdf(pdf_path):
-    """Extrait le texte page par page d'un PDF sans les numéros de pages."""
-    import re
     text_by_page = []
     with open(pdf_path, "rb") as file:
         reader = PyPDF2.PdfReader(file)
         for page in reader.pages:
             text = page.extract_text()
-            # Supprime les numéros de pages (nombres seuls en début/fin de ligne)
-            text = re.sub(r'^\d+\s*\n', '', text, flags=re.MULTILINE)
-            text = re.sub(r'\n\s*\d+\s*$', '', text, flags=re.MULTILINE)
             text_by_page.append(text)
     return text_by_page
 
+# Découpage en paragraphes (inchangé)
 def split_pages_in_paragraphs(pages_text):
-    """
-    Divise le texte en paragraphes en détectant un point suivi d'un saut de ligne ou d'un retour à la ligne.
-    Conserve les sauts de ligne à l'intérieur des paragraphes.
-    """
     import re
-
-    # Concatène tout le texte
     full_text = "\n".join(pages_text)
-
-    # Remplace les sauts de ligne à l'intérieur des paragraphes par des espaces
-    # (pour éviter les sauts de ligne intempestifs dans un même paragraphe)
     full_text = re.sub(r'(?<![.!?])\n+(?![.!?])', ' ', full_text)
-
-    # Divise le texte en paragraphes : un point suivi d'un saut de ligne
     paragraphs = re.split(r'(?<=[.!?])\s*\n+', full_text.strip())
-
-    # Nettoie chaque paragraphe : remplace les sauts de ligne restants par des espaces
     paragraphs = [re.sub(r'\s+', ' ', p).strip() for p in paragraphs if p.strip()]
-
     return paragraphs
 
-def send_to_ollama(text, target_lang=TARGET_LANGUAGE, model=OLLAMA_MODEL, context_size=128000):
+# Envoi à Ollama (inchangé)
-    """Envoie une requête à Ollama et retourne la réponse traduite."""
+def send_to_ollama(text, target_lang=TARGET_LANGUAGE, model=OLLAMA_MODEL):
-    # Construit le prompt avec les instructions système et la demande de traduction
     full_prompt = f"\n\nTraduis le texte suivant de l'ukrainien vers le {target_lang} :\n{text}"
-    payload = {
+    payload = {"model": model, "prompt": full_prompt, "stream": False}
-        "model": model,
-        "prompt": full_prompt,
-        "stream": False,
-        "options": {"num_ctx": context_size}
-    }
     response = requests.post(OLLAMA_URL, data=json.dumps(payload))
     if response.status_code == 200:
         return response.json()["response"]
     else:
         raise Exception(f"Erreur Ollama: {response.text}")
 
-def register_unicode_font():
+# Création du PDF final (inchangée)
-    """Enregistre une police TrueType qui supporte le cyrilique."""
-    # Recherche une police système qui supporte le cyrilique
-    font_paths = [
-        r"C:\Windows\Fonts\DejaVuSans.ttf",
-        r"C:\Windows\Fonts\Calibri.ttf",
-        r"C:\Windows\Fonts\arial.ttf",
-    ]
-    
-    for font_path in font_paths:
-        if os.path.exists(font_path):
-            try:
-                pdfmetrics.registerFont(TTFont('UnicodeFont', font_path))
-                return 'UnicodeFont'
-            except Exception as e:
-                print(f"Erreur lors de l'enregistrement de {font_path}: {e}")
-    
-    # Si aucune police spéciale trouvée, utilise Helvetica par défaut
-    print("Aucune police Unicode trouvée, utilisation d'Helvetica")
-    return 'Helvetica'
-
 def create_pdf_from_results(results, output_path):
-    """Crée un PDF à partir des résultats de traduction."""
+    from reportlab.lib.pagesizes import letter
-    doc = SimpleDocTemplate(output_path, pagesize=letter, topMargin=inch, bottomMargin=inch)
+    from reportlab.lib.units import inch
+    from reportlab.platypus import SimpleDocTemplate, Paragraph, Spacer
+    from reportlab.lib.styles import getSampleStyleSheet, ParagraphStyle
+    from reportlab.lib.enums import TA_JUSTIFY
+    from reportlab.pdfbase import pdfmetrics
+    from reportlab.pdfbase.ttfonts import TTFont
+
+    doc = SimpleDocTemplate(output_path, pagesize=letter)
     story = []
-    
-    # Enregistre une police qui supporte le cyrilique
-    font_name = register_unicode_font()
-    
-    # Style personnalisé
     styles = getSampleStyleSheet()
-    title_style = ParagraphStyle(
+    body_style = styles["BodyText"]
-        'CustomTitle',
+
-        parent=styles['Heading1'],
+    for idx, translation in results.items():
-        fontSize=16,
+        story.append(Paragraph(translation, body_style))
-        textColor='#1f4788',
+
-        spaceAfter=0.3*inch,
-        alignment=TA_JUSTIFY,
-        fontName=font_name
-    )
-    
-    page_style = ParagraphStyle(
-        'PageHeading',
-        parent=styles['Heading2'],
-        fontSize=12,
-        textColor='#1f4788',
-        spaceAfter=0.2*inch,
-        spaceBefore=0.2*inch,
-        fontName=font_name
-    )
-    
-    body_style = ParagraphStyle(
-        'CustomBody',
-        parent=styles['BodyText'],
-        fontSize=11,
-        alignment=TA_JUSTIFY,
-        spaceAfter=0.2*inch,
-        fontName=font_name
-    )
-    
-    # Titre avec la langue cible
-    story.append(Paragraph(f"Traduction - Ukrainien vers {TARGET_LANGUAGE.capitalize()}", title_style))
-    story.append(Paragraph(f"Document : {PDF_PATH}", title_style))
-    story.append(Spacer(1, 0.2*inch))
-    
-    # Contenu
-    for page_num, translation in results.items():
-        # Préserver la mise en page en convertissant les sauts de ligne
-        formatted_text = translation.replace("\n", "<br/>")
-        story.append(Paragraph(formatted_text, body_style))
-        # story.append(Spacer(1, 0.1*inch))
-    
-    # Infos sur le LLM
-    story.append(Spacer(1, 0.2*inch))
-    story.append(Paragraph(display_llm_info(), page_style))
-    
-    # Construction du PDF
     doc.build(story)
-    print(f"PDF généré avec succès : {output_path}")
+    print(f"PDF final généré : {output_path}")
-
-def create_txt_from_results(results, output_path):
-    """Crée un fichier TXT à partir des résultats de traduction."""
-    OUTPUT_TXT_PATH = output_path.replace(".pdf", f".txt")  # Chemin du fichier TXT de sortie
-    
-    # Titre avec la langue cible
-    title_text = f"Traduction - Ukrainien vers {TARGET_LANGUAGE.capitalize()}"
-    with open(OUTPUT_TXT_PATH, 'w', encoding='utf-8') as txt_file:
-        txt_file.write(title_text + "\n\n")
-        
-        # Contenu
-        for page_num, translation in results.items():
-            # Préserver la mise en page en convertissant les sauts de ligne
-            txt_file.write(translation + "\n\n")
-        
-        # Infos sur le LLM
-        txt_file.write("\n")
-        txt_file.write(display_llm_info() + "\n")
 
+# Fonction principale
 def main():
-    # Affiche les informations du modèle LLM
+    # Charge le checkpoint
-    display_llm_info()
+    checkpoint = load_checkpoint()
-    
+    last_index = checkpoint["last_processed_index"]
-    # Extraction du texte page par page
+    results = checkpoint["results"]
+
+    # Extraction des paragraphes
     pages = extract_text_from_pdf(PDF_PATH)
-    print(f"Nombre de pages extraites : {len(pages)}")
-    
-    # Fusion des paragraphes qui s'étendent sur plusieurs pages
     paragraphs = split_pages_in_paragraphs(pages)
-    print(f"Nombre de paragraphes complets extraits : {len(paragraphs)}")
 
-    # Dictionnaire pour stocker les résultats
+    # Traitement des paragraphes
-    results = {}
+    batch_size = 3
-    
+    for i in range(last_index + 1, len(paragraphs), batch_size):
-    # Traitement des paragraphes complets
+        batch = paragraphs[i:i + batch_size]
-    # for i, paragraph_text in enumerate(paragraphs, start=1):
+        paragraph_cumul = "\n".join(batch)
-    nb_paragraph_cumul = 7
-    for i in range(0, len(paragraphs), nb_paragraph_cumul):
-        batch = paragraphs[i:i + nb_paragraph_cumul]
-        paragraph_cumul = "\n".join(batch)  # Concatène les paragraphes avec un saut de ligne
 
-        start_idx = i + 1
+        print(f"{15 * '-'} Traduction des paragraphes {i+1} à {min(i + batch_size, len(paragraphs))} / {len(paragraphs)}")
-        end_idx = min(i + nb_paragraph_cumul, len(paragraphs))
-        print(f"{15 * '-'} Traduction des paragraphes {start_idx} à {end_idx} / {len(paragraphs)}...")
 
         try:
-            result = send_to_ollama(paragraph_cumul, target_lang=TARGET_LANGUAGE)
+            result = send_to_ollama(paragraph_cumul)
             print(f"{result}")
-
+            results[i] = result
-            # Stocke le résultat pour chaque paragraphe du batch
+            save_checkpoint(i, results)  # Sauvegarde le checkpoint
-            results[i] = result  # Ou `results[idx] = f"Résultat pour {idx}"` si tu veux les séparer
+            save_temp_results(results)   # Sauvegarde les résultats temporaires
         except Exception as e:
-            print(f"Erreur lors du traitement des paragraphes {start_idx} à {end_idx} : {e}")
+            print(f"Erreur : {e}")
-            results[i] = f"Erreur lors du traitement des paragraphes {start_idx} à {end_idx} : {e}"
+            continue
 
-
+    # Génération des fichiers finaux
-    
+    save_temp_results(results)
-    # Création du PDF avec tous les résultats
+    create_pdf_from_results(results, FINAL_OUTPUT_PDF)
-    create_pdf_from_results(results, OUTPUT_PDF_PATH)
+    os.rename(TEMP_OUTPUT_TXT, FINAL_OUTPUT_TXT)
-    create_txt_from_results(results, OUTPUT_PDF_PATH)
+    print("Traduction terminée !")
 
 if __name__ == "__main__":
     main()