项目概述

名字解释 缩写： pdf2tx-MM

pdf file transfer to text content with Multi-threads and Multi-translators

pdf2tx-MM 是一个基于 Flask 的 Web 应用程序，提供将 PDF 文件中的内容提取、翻译并展示。使用者上传 PDF 文件，应用程序将对其进行 OCR 识别，提取文本内容，并使用指定的翻译引擎（如 Google 、Microsoft 翻译）将文本翻译成目标语言(中文简体，与繁体)。处理完成后，用户可以查看原文和译文的对比。

Added on 9oct.24 7pm.  这个项目的的代码有小改动如下：
 

升级 (P8.1)
8oct.24
使用jieba，可以对中文进行自然语言识别
对日文翻译，使用janome库，对日文使用自然语言分割，提高翻译准确
程序可以识别PDF是文本（langdetect），还是图片，图片才调用OCR
翻译过程并行化（ThreadPoolExecutor）
翻译结果加入 传统中文
可以下载翻译的文本
放弃ZhipuAI做为翻译机，因为在测试时，总是出发敏感词检测。
进度算法改为：考虑页数
————————————————

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
                        
原文链接：https://blog.csdn.net/davenian/article/details/142797522

所有代码、有关的Docker安装文件，在下面的文章链接中保存，QNAP Container APP上部署是成功的。

原文链接：Project-8.1 pdf2tx-MM https://blog.csdn.net/davenian/article/details/142797522

原因

P6项目: pdf2tx 运行时间太久，工作在单线程，对大PDF文件会造成运行Container的NAS宕机。所以，对P6： ＜Project-6 pdf2tx＞ Python Flask 应用：图片PDF图书的中文翻译解决方案
使用P7 ipdf2tx 代码提速：＜Project-7 ipdf2tx＞ Python flask应用 在浏览器中提交 PDF图片 转换 文本PDF，同时保留图像 多进程 OCR 详细的安装准备环境
 

目的

缩短执行时间与对系统的占用：
用多任务方法来提升OCR速度
用提供语言范围，使OCR提高识别效率
注册了Azure的账号，建立了一个翻译资源（Pricing Tier free, Limit 5M/月），实现可以翻译机功能
提高翻译质量：
利用NLTK库，对语言进行分割
使用Azure资源(比GoogleTranslator 快了35秒，遇到输出有排版问题...)

功能简介

• PDF 文件上传：用户可以通过网页上传需要处理的 PDF 文件。
• OCR 识别：应用程序使用 Tesseract OCR 将 PDF 文件中的内容转换为可编辑的文本。
• 多语言支持：支持多种 OCR 语言，如英文、简体中文、繁体中文等。
• 文本翻译：集成了多个翻译引擎（如 Google 翻译、Microsoft 翻译），用户可以选择翻译引擎，将提取的文本翻译成目标语言。
• 进度跟踪：在处理过程中，实时显示处理进度，提供友好的用户体验。
• 结果展示：处理完成后，用户可以在网页上查看原文和译文的对比，方便浏览和校对。
• Docker 部署：提供了 Dockerfile，方便应用程序的容器化部署。

 操作与功能展示

注：使用 Windows 11 录屏，用 Acdsee Video Stuido 转为Gif 文件 （用DOS 时，中关村的 CD 带有 acdsee.exe 用来看日本写真，某年的黑五买了这软件包，就一直停留在那一年的版本里，升级要花钱的）

代码结构

目录结构

pdf2tx-MM/
├── app.py
├── config.ini
├── requirements.txt
├── Dockerfile
├── templates/
│   ├── upload.html
│   ├── processing.html
│   └── result.html
└── uploads/  # 用于存储上传的文件

程序的逻辑

多进程方式把PDF转为图像
         -> OCR提取图片中的文字
                ->NLTK 分割段落
                        -> 文字交给翻译器
                                  -> 翻译的结果在网页上显示

同P6, 可能PDF内容未授权，上传代码没有保存内容的功能。

主要组件

1. app.py

应用的主程序，包含了所有的后端逻辑。主要功能有：

• Flask 应用的初始化和配置
• 路由定义：处理文件上传、进度跟踪、结果展示等路由。
• 后台处理函数：包括文件的 OCR 处理和文本翻译。
• 辅助函数：如文件类型检查、OCR 处理、文本翻译等。

2. 模板文件

• templates/upload.html：文件上传，提供选择文件、选择翻译引擎和 OCR 语言的选择。
• templates/processing.html：文件处理的进度页面，实时显示处理进度。
• templates/result.html：结果页面，会有处理时间、使用的翻译引擎、OCR 语言，以及原文和译文的对比。

3. config.ini

用于存储敏感的配置信息，如 API 密钥和区域信息。格式如下：

[translator]
azure_api_key = YOUR_AZURE_API_KEY
azure_region = YOUR_AZURE_REGION

可能会涉及敏感信息，在用GIT时，应该在config.ini目录下，创建一个 .gitignore (文件第一个字符是“点” dot point . )

文件内容是config.ini ， 你不想因Git版本控制，上传的文件。

.gitignore 的使用场景：

• 忽略敏感信息：如密码、API 密钥、配置文件等不应暴露在公共代码库中的文件。
• 忽略临时文件：开发过程中产生的临时文件或日志文件。
• 忽略编译生成文件：如 .exe、.o 等编译生成的文件，这些文件不需要放入版本库，且通常是机器特定的。

4. Dockerfile

应用程序的容器化部署: 基础镜像、依赖项安装、环境变量设置等。

关键功能的实现

1. 文件上传与处理

# 允许的文件类型检查函数
def allowed_file(filename):@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def upload_file():

功能：

• 接收用户上传的 PDF 文件。
• 检查文件类型和有效性。
• 保存上传的文件到指定目录。
• 获取用户选择的翻译引擎和 OCR 语言。
• 生成唯一的任务 ID，启动后台处理线程。
• 重定向到处理进度页面。

2. OCR 识别

def ocr_image(image, lang='eng'):

功能：

• 使用 Tesseract OCR 对图像进行文字识别。
• 支持多种语言，用户可以选择 OCR 语言。

3. 文本翻译

def translate_text(text, engine, progress_callback=None, text_lang='eng')

功能：

• 将提取的文本进行分句处理，以适应翻译引擎的字符限制。
• 支持多种翻译引擎，用户可以选择使用的翻译引擎。
• 根据 OCR 语言，映射到翻译引擎支持的源语言代码。
• 使用线程池并行翻译，提高翻译速度。
• 提供进度回调函数，实时更新处理进度。
• 实现了重试机制和缓存机制，增强了稳定性和性能。

4. 进度跟踪与显示

功能：

• 使用全局字典 progress 和 progress_lock 记录各个任务的处理进度。
• 在处理过程中，定期更新进度信息。
• 前端页面通过 SSE（Server-Sent Events）与后端通信，实时获取进度更新。

5. 结果展示

@app.route('/result/<task_id>')

功能：

• 从全局字典 results 中获取指定任务的处理结果。
• 格式化处理时间为 HH:MM:SS 格式。
• 将原文、译文、处理时间、使用的翻译引擎和 OCR 语言传递给模板。

安装与配置

环境准备

OS	Python	Python必要库	库组件
Windows 11 23H2	3.12.3	NLTK	punkt, popular, punkt_tab
QNAP Container		unstructured	#NLTK需要
		pytesseract	tesseract-ocr-chi-sim
		pdf2image
		werkzeug
#库都为最新版		deep_translator
		Flask

安装 python:3.12.3-slim

安装必要的库和工具：

• Flask（Web 框架）
• pytesseract（OCR 库）
• pdf2image（将 PDF 页面转换为图像）
• NLTK（自然语言分割，为翻译整句提升质量）
• deep_translator（翻译机）
• tesseract-ocr（需要系统安装，还有训练后的语言DATA，参考P7文章）
• unstructured (非结构化 数据处理 nltk调用)
• 先在Windows 11上实现，再实现Linux Docker，以下是在Windows 11上的操作。 Linux 如果有字体、字库问题，在P1里有提及安装 pytz 

因为重复，以下纯引用P7文章内容

＜Project-7 ipdf2tx＞ Python flask应用 在浏览器中提交 PDF图片 转换 文本PDF，同时保留图像 多进程 OCR 详细的安装准备环境-CSDN博客

pytesseract（OCR 库）

项目：https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki  
Windows 11有安装包下载（我写这篇时的最新版本）：https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/releases/download/v5.4.0.20240606/tesseract-ocr-w64-setup-5.4.0.20240606.exe

如果想得到更准确识别，还有训练过的语言包下载：GitHub - tesseract-ocr/tessdata: Trained models with fast variant of the "best" LSTM models + legacy models

我下载了简体中文包：chi_sim.traineddata，这个比安装文件自带的大多了41MB，我又下载了english 包。

下载后，文件放到：C:\Program Files\Tesseract-OCR\tessdata   
                               (如果你安装它在上面目录)

Linux可以用sudo来安装，如：

sudo apt-get update
sudo apt-get install tesseract-ocr
sudo apt-get install tesseract-ocr-chi-sim

添加路径

NLTK 库

参考：https://www.nltk.org/install.html#

安装NLTK后，还要安装 NLTK数据， P8主要用 punkt 

python -m nltk.downloader punkt

我曾以为安装了NLTK后，就有punkt. 但运行时报错:

"INFO:werkzeug:127.0.0.1 - - [07/Oct/2024 18:18:17] "GET /progress/4235df2a-faf3-4b28-a45d-bd94a53fa91b HTTP/1.1" 200 -
ERROR:root:处理失败:
**********************************************************************Resource punkt_tab not found.Please use the NLTK Downloader to obtain the resource:>>> import nltk>>> nltk.download('punkt_tab')For more information see: https://www.nltk.org/data.htmlAttempted to load tokenizers/punkt_tab/english/Searched in:

还学着在code中，加入确保下载：

import nltk
nltk.download('punkt', quiet=True)

还是报类似错误 （报错信息没有存，印象里是）

在网上看了很多篇，以至于总结出：这帮骗子们。直到看到了GitHut上一个讨论：NLTK Error in partition_pdf(): Resource "punkt_tab" not found #3511 

CS50AI Parser - Check50 "nltk.download('punkt_tab')" ERROR

在看完他们的讨论后，我查了我的 Windows 11 上没有 unstructured 库，因为 punkt 调用找不到它，安装unstructured ，还安装了NLTK punkt_tab 数据包， 觉得后者是解决问题的关键。 参数all都放里面打包安装了。

问题解决。

想了解它的，看: unstructured · PyPI

其它没遇到问题，略过...

完整代码

复制代码，环境相同，软件就可以正常工作。这里涉及key，在config.ini文件中填入自己密匙

pdf2tx-MM/
├── app.py
├── config.ini
├── requirements.txt
├── Dockerfile
├── templates/
│   ├── upload.html
│   ├── processing.html
│   └── result.html
└── uploads/  # 用于存储上传的文件

1. app.py

import os
import uuid
import logging
import configparser
from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for, Response
from threading import Thread, Lock
from werkzeug.utils import secure_filename
from pdf2image import convert_from_path
import pytesseract
from deep_translator import GoogleTranslator, MicrosoftTranslator, YandexTranslator
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from collections import defaultdict
import time # 导入 time 模块, 显示处理时间用
from datetime import timedelta #在结果页面显示处理时间，格式为 HH:MM
import nltk
#nltk.download('punkt', quiet=True) # 已经安装，用：python -m nltk.downloader popular  
# ！！！安装NLTK后，还要安装NLTK DATA：python -m nltk.downloader popular 这个示例没有包含 punkt, 需要指定安装。 
# 但运行还会报错！ 还需要安装 unstructured 库，Y TMD在介绍里没说 f!
from functools import lru_cache# 初始化 Flask 应用
app = Flask(__name__)
app.config['ALLOWED_EXTENSIONS'] = {'pdf'}
app.config['UPLOAD_FOLDER'] = 'uploads'
app.config['MAX_CONTENT_LENGTH'] = 50 * 1024 * 1024  # 50MB# 确保上传文件夹存在
os.makedirs(app.config['UPLOAD_FOLDER'], exist_ok=True)# 全局变量
progress = defaultdict(int)
results = {}
progress_lock = Lock()# 设置日志 格式
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')# 读取配置文件
config = configparser.ConfigParser()
config_file = 'config.ini'if not os.path.exists(config_file):raise FileNotFoundError(f"配置文件 {config_file} 未找到，请确保其存在并包含必要的配置。")config.read(config_file)try:AZURE_API_KEY = config.get('translator', 'azure_api_key') # Microsoft Azure 需要KEY, 它给了2个，可以循环使用。用一个就行。AZURE_REGION = config.get('translator','azure_region') # 还需要 copied: This is the location (or region) of your resource. You may need to use this field when making calls to this API.# 如果有其他 API 密钥，例如 Yandex，可以在此添加# YANDEX_API_KEY = config.get('translator', 'yandex_api_key')
except (configparser.NoSectionError, configparser.NoOptionError):raise ValueError("配置文件中缺少必要的配置选项。")# 允许的文件类型检查函数
def allowed_file(filename):return '.' in filename and filename.rsplit('.', 1)[1].lower() in app.config['ALLOWED_EXTENSIONS']# OCR 函数，指定语言
def ocr_image(image, lang='eng'):try:text = pytesseract.image_to_string(image, lang=lang)except Exception as e:logging.error(f"OCR 失败: {e}")text = ''return text# 翻译文本函数，支持分段、并行、进度更新、重试和缓存
def translate_text(text, engine, progress_callback=None, text_lang='eng'):# 定义支持的语言映射# Microsoft 翻译 API 的要求，如果要启用自动检测源语言，应将 source 参数设置为 None 或空字符串 ''，加入 souce_lang_code变量language_mapping = {'eng': 'en','fra': 'fr','deu': 'de','spa': 'es','ita': 'it','jpn': 'ja','kor': 'ko','rus': 'ru','chi_sim': 'zh-Hans','chi_tra': 'zh-Hant',# 添加其他语言}nltk_lang = language_mapping.get(text_lang)source_lang_code = language_mapping.get(text_lang) #获取源语言代码 if nltk_lang:try:sentences = nltk.sent_tokenize(text, language=nltk_lang)except Exception as e:logging.error(f"NLTK 分句失败，使用默认分割方法：{e}")sentences = text.split('\n')else:# 对于不支持的语言，使用简单的分割方法sentences = text.split('\n')# 定义翻译器实例或函数translators = {'google': GoogleTranslator(source='auto', target='zh-CN'),'microsoft': MicrosoftTranslator(source=source_lang_code,target='zh-hans', api_key=AZURE_API_KEY,region=AZURE_REGION),# 如果需要，将 Yandex 的 API 密钥添加到配置文件中，并在此处使用# 'yandex': YandexTranslator(api_key=YANDEX_API_KEY, target='zh'),# 添加其他翻译器}translator = translators.get(engine)if not translator:raise ValueError(f"不支持的翻译引擎: {engine}")max_length = 5000  # 翻译引擎单次请求的最大字符数# 使用 NLTK 按句子分割文本sentences = nltk.sent_tokenize(text)chunks = []current_chunk = ''for sentence in sentences:if len(current_chunk) + len(sentence) + 1 <= max_length:current_chunk += sentence + ' 'else:chunks.append(current_chunk.strip())current_chunk = sentence + ' 'if current_chunk:chunks.append(current_chunk.strip())translated_chunks = [''] * len(chunks)total_chunks = len(chunks)completed_chunks = 0# 缓存翻译结果@lru_cache(maxsize=1000)def translate_text_chunk(chunk):if callable(translator):return translator(chunk)else:return translator.translate(chunk)# 定义翻译单个块的函数，带有重试机制def translate_chunk(index, chunk):nonlocal completed_chunksmax_retries = 3for attempt in range(max_retries):try:translated_chunk = translate_text_chunk(chunk)translated_chunks[index] = translated_chunkbreak  # 成功后跳出循环except Exception as e:logging.error(f"翻译块 {index} 失败，尝试次数 {attempt + 1}: {e}")if attempt == max_retries - 1:translated_chunks[index] = chunk  # 最后一次重试失败，使用原文completed_chunks += 1if progress_callback:# 假设翻译过程占总进度的 40%progress = 60 + int(40 * completed_chunks / total_chunks)progress_callback(progress)# 使用线程池并行翻译with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:for idx, chunk in enumerate(chunks):executor.submit(translate_chunk, idx, chunk)translated_text = ' '.join(translated_chunks)return translated_text.strip()# 后台处理函数 
# 使用 logging.info 在调试模式中输出所使用的翻译引擎和处理时间 
# 在任务开始时，记录开始时间 start_time。
# 在任务结束时，记录结束时间 end_time，计算处理时间 elapsed_time。
# 将 elapsed_time 保存到 results 字典中，以便在结果页面显示
def process_file(task_id, filepath, engine, ocr_lang):global resultstry:start_time = time.time()  # 记录开始时间logging.info(f"任务 {task_id}: 开始处理文件 {filepath}，使用 OCR 语言 {ocr_lang}，翻译引擎 {engine}")  # 输出详细信息with progress_lock:progress[task_id] = 10# 将 PDF 转换为图像images = convert_from_path(filepath)total_pages = len(images)extracted_text = ''for i, image in enumerate(images):text = ocr_image(image, lang=ocr_lang)extracted_text += text + '\n'with progress_lock:progress[task_id] = 10 + int(50 * (i + 1) / total_pages)# 翻译文本，传递 progress_callbackdef progress_callback(p):with progress_lock:progress[task_id] = ptranslated_text = translate_text(extracted_text, engine, progress_callback, text_lang=ocr_lang) #确保正确传递 ocr_langwith progress_lock:progress[task_id] = 100# 计算处理时间end_time = time.time()elapsed_time = end_time - start_time  # 处理所用的时间，单位为秒# 将处理时间保存到结果中result = {'original': extracted_text,'translated': translated_text,'elapsed_time': elapsed_time,  # 添加处理时间'engine': engine,           # 添加翻译引擎'ocr_lang': ocr_lang        # 添加 OCR 语言}results[task_id] = result# 删除上传的文件os.remove(filepath)logging.info(f"任务 {task_id}: 处理完成，耗时 {elapsed_time:.2f} 秒")  # 输出处理时间except Exception as e:logging.error(f"处理失败: {e}")with progress_lock:progress[task_id] = -1# 文件上传路由
@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def upload_file():if request.method == 'POST':# 检查请求中是否有文件if 'file' not in request.files:return '请求中没有文件部分', 400file = request.files['file']if file.filename == '':return '未选择文件', 400if file and allowed_file(file.filename):# 安全地保存文件filename = secure_filename(f"{uuid.uuid4().hex}_{file.filename}")filepath = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], filename)file.save(filepath)# 获取选择的翻译引擎和 OCR 语言，设置默认值engine = request.form.get('engine', 'google')ocr_lang = request.form.get('ocr_lang', 'eng')# 创建唯一的任务 IDtask_id = str(uuid.uuid4())progress[task_id] = 0# 启动后台处理线程thread = Thread(target=process_file, args=(task_id, filepath, engine, ocr_lang))thread.start()# 重定向到进度页面return redirect(url_for('processing', task_id=task_id))else:return '文件类型不被允许', 400return render_template('upload.html')# 处理页面路由
@app.route('/processing/<task_id>')
def processing(task_id):return render_template('processing.html', task_id=task_id)# 进度更新路由
@app.route('/progress/<task_id>')
def progress_status(task_id):def generate():while True:with progress_lock:status = progress.get(task_id, 0)yield f"data: {status}\n\n"if status >= 100 or status == -1:breakreturn Response(generate(), mimetype='text/event-stream')# 结果页面路由
@app.route('/result/<task_id>')
def result(task_id):result_data = results.get(task_id)if not result_data:return '结果未找到', 404# 获取处理时间elapsed_time = result_data.get('elapsed_time', 0)# 将处理时间格式化为 HH:MM:SSelapsed_time_str = str(timedelta(seconds=int(elapsed_time)))return render_template('result.html', original=result_data['original'], translated=result_data['translated'], elapsed_time=elapsed_time_str,engine=result_data['engine'],ocr_lang=result_data['ocr_lang'])if __name__ == '__main__':app.run(host='0.0.0.0', port=9006, debug=True)

2. config.ini

[translator]
azure_api_key = 5abb1abc4_deleted_half
azure_region = southcentralus
#yandex_api_key = YOUR_YANDEX_API_KEY

3. templates 下面的文件

1. upload.html

<!-- templates/upload.html --><!doctype html>
<html lang="zh-CN">
<head><meta charset="UTF-8"><title>上传 PDF 文件</title>
</head>
<body><h1>上传 PDF 文件以进行翻译</h1><form method="post" enctype="multipart/form-data"><label for="fileInput">选择 PDF 文件：</label><input type="file" name="file" accept=".pdf" id="fileInput" required><br><br><label for="engineSelect">选择翻译引擎：</label><select name="engine" id="engineSelect"><option value="google" selected>Google 翻译</option><option value="microsoft">微软翻译</option><!-- 添加其他选项 --></select><br><br><label for="ocrLangSelect">选择 OCR 语言：</label><select name="ocr_lang" id="ocrLangSelect"><option value="eng" selected>英语 (English)</option><option value="chi_sim">简体中文 (Simplified Chinese)</option><option value="chi_tra">繁体中文 (Traditional Chinese)</option><!-- 添加其他语言选项 --></select><br><br><input type="submit" value="上传并开始处理"></form>
</body>
</html>

2. processing.html

<!-- templates/processing.html --><!doctype html>
<html>
<head><title>处理中...</title><style>#progress-bar {width: 50%;background-color: #f3f3f3;margin: 20px 0;}#progress-bar-fill {height: 30px;width: 0%;background-color: #4caf50;text-align: center;line-height: 30px;color: white;}</style>
</head>
<body><h1>文件正在处理中，请稍候...</h1><div id="progress-bar"><div id="progress-bar-fill">0%</div></div><script>var taskId = "{{ task_id }}";var progressBarFill = document.getElementById('progress-bar-fill');var eventSource = new EventSource('/progress/' + taskId);eventSource.onmessage = function(event) {var progress = event.data;if (progress == '-1') {alert('处理失败，请重试。');eventSource.close();window.location.href = '/';} else {progressBarFill.style.width = progress + '%';progressBarFill.innerText = progress + '%';if (progress >= 100) {eventSource.close();window.location.href = '/result/' + taskId;}}};</script>
</body>
</html>

3. result.html

<!-- templates/result.html -->
<!doctype html>
<html>
<head><title>翻译结果</title><style>/* 原有样式保持不变 */.container {display: flex;}.content {width: 50%;padding: 20px;box-sizing: border-box;overflow-y: scroll;height: 80vh;  /* 调整高度，给处理时间留出空间 */}.original {background-color: #f9f9f9;}.translated {background-color: #eef9f1;}pre {white-space: pre-wrap;word-wrap: break-word;}</style>
</head>
<body><h1>翻译结果</h1><p>处理时间：{{ elapsed_time }}</p>  <!-- 显示处理时间 --><p>使用的翻译引擎：{{ engine }}</p>   <!-- 显示翻译引擎 --><p>OCR 语言：{{ ocr_lang }}</p>      <!-- 显示OCR 语言 --><div class="container"><div class="content original"><h2>原文</h2><pre>{{ original }}</pre></div><div class="content translated"><h2>译文</h2><pre>{{ translated }}</pre></div></div>
</body>
</html>

安装与配置

Windows 部署

        参考上面的环境准备

Docker化部署

Dockerfile

# 使用官方的 Python 3.12.3 slim 版本作为基础镜像
FROM python:3.12.3-slim# 设置环境变量
ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1
ENV PYTHONUNBUFFERED=1# 设置工作目录   #从P8开始，项目文件在container中位置: /app/<project name>
WORKDIR /app/pdf2tx-mm# 复制应用程序代码到容器中  #从P8开始，项目文件在container中位置: /app/<project name>
COPY . /app/pdf2tx-mm# 安装系统依赖项
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \tesseract-ocr \libtesseract-dev \poppler-utils \&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*# 如果需要特定的 Tesseract 语言包，例如中文简体
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \tesseract-ocr-chi-sim \tesseract-ocr-chi-tra \&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*# 安装 Python 依赖项
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt# 下载 NLTK 数据
RUN python -m nltk.downloader all# 暴露应用程序运行的端口
EXPOSE 9006# 设置环境变量以指定Flask运行的主机和端口
ENV FLASK_RUN_HOST=0.0.0.0
ENV FLASK_RUN_PORT=9006# 运行应用程序
CMD ["python", "app.py"]

注：#从P8开始，项目文件在container中位置: /app/<project name>
       目录要小写   所以系统中 项目名： pdf2tx-mm

requirements.txt

Flask
werkzeug
pdf2image
pytesseract
deep_translator
nltk
unstructured

创建与运行Docker镜像

创建Docker镜像

在项目文件目录，运行下面的命令：

[/share/Multimedia/2024-MyProgramFiles/8.pdf2tx-MM] # docker build -t pdf2tx-mm .

这个安装过程比较长，有2-3分钟。

运行Docker容器

如以下命令：

[/share/Multimedia/2024-MyProgramFiles/8.pdf2tx-MM] # docker run -d -p 9006:9006 --name pdf2tx-mm_container pdf2tx-mm

成功后会看到：

这时Container已经运行，可以用浏览器访问 http://localhost:9006，如演示动图：

总结：

P8是对P6的升级，也是全新的替代，但P8还有更新的地方，比添加更多的翻译机器选项，语言双向翻译，糟糕的界面等。

P6：＜Project-6 pdf2tx＞ Python Flask 应用：图片PDF图书的中文翻译解决方案 链接 给了我解决问题的想法，实践的动力。第一次用到OCR，第一次监控进程，还有见识到了自己的代码是怎么干掉NAS的。

本来新代码中添加 ZhipuAI 做为翻译机，但是：8oct24 Zhipu 对输出的结果敏感词太复杂，比如 国家名 新疆  宗教名 民族名 这种组合就会看到 "系统检测到输入或生成内容可能包含不安全或敏感内容，请您避免输入易产生敏感内容的提 示语，感谢您的配合。"

所以放弃 ZhipuAi 智谱AI   updated on 8oct.24 pm