python.traduction/main.py

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

# Configuration
PDF_PATH = "TaniaBorecMemoir(Ukr).pdf"  # Fichier original
OLLAMA_MODEL = "traductionUkrainienVersFrancais:latest"
OLLAMA_URL = "http://localhost:11434/api/generate"  # URL par défaut d'Ollama
TARGET_LANGUAGE = "français"  # Langue cible (ex: "français", "anglais", "allemand", "espagnol", etc.)
OUTPUT_PDF_PATH = PDF_PATH.replace(".pdf", f" ({TARGET_LANGUAGE.upper()[:2]}).pdf")  # Chemin du PDF de sortie

def extract_parameters_from_template(template_str):
    """Extrait les paramètres du modèle à partir du template."""
    import re
    
    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):
    """
    Extrait les informations du modèle LLM depuis Ollama, y compris le nom depuis la ligne FROM du Modelfile.

    @param model: Nom du modèle à interroger.
    @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"

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

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):
    """Envoie une requête à Ollama et retourne la réponse traduite."""
    # 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 = {
        "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():
    """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."""
    doc = SimpleDocTemplate(output_path, pagesize=letter, topMargin=inch, bottomMargin=inch)
    story = []
    
    # Enregistre une police qui supporte le cyrilique
    font_name = register_unicode_font()
    
    # Style personnalisé
    styles = getSampleStyleSheet()
    title_style = ParagraphStyle(
        'CustomTitle',
        parent=styles['Heading1'],
        fontSize=16,
        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
    title_text = f"Traduction - Ukrainien vers {TARGET_LANGUAGE.capitalize()}"
    story.append(Paragraph(title_text, 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}")

def main():
    # Affiche les informations du modèle LLM
    display_llm_info()
    
    # Extraction du texte page par page
    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
    results = {}
    
    # Traitement des paragraphes complets
    for i, paragraph_text in enumerate(paragraphs, start=1):
        print(f"{15 * '-'} Traduction du paragraphe {i}/{len(paragraphs)}...")
        try:
            result = send_to_ollama(paragraph_text, target_lang=TARGET_LANGUAGE)
            print(f"{result}.")
            results[i] = result
        except Exception as e:
            print(f"Erreur lors du traitement du paragraphe {i} : {e}")
            results[i] = f"Erreur lors du traitement du paragraphe {i} : {e}"
    
    # Création du PDF avec tous les résultats
    create_pdf_from_results(results, OUTPUT_PDF_PATH)

if __name__ == "__main__":
    main()