"""
translate5.py - AI翻訳・校正ツール
このスクリプトは、OpenAI, Google Gemini, DeepLなどのAIモデルを利用して、
各種ドキュメント（.docx, .pptx, .pdf, .html, .md, .txt）の翻訳または校正を行います。
コマンドライン引数または設定ファイル（translate5.ini）を通じて、翻訳モード、使用するAPI、
モデル、プロンプトなどの詳細な設定が可能です。翻訳結果は新しいファイルとして保存され、
オプションで比較用のHTMLレポートも生成されます。
関連リンク:
:doc:`translate5_usage`
"""
import os
import sys
import argparse
import time
import re
from pathlib import Path
from types import SimpleNamespace
from urllib.parse import urlparse
from configparser import ConfigParser
missing = []
for lib in [
"chardet",
"bs4",
"jinja2",
"html2text",
"pdf2docx",
"docx",
"pptx",
"markitdown",
]:
try:
__import__(lib)
except ImportError:
missing.append(lib)
if missing:
print(f"Error: Missing libraries:\n{', '.join(missing)}")
input("\nPress ENTER to terminate>>\n")
sys.exit(1)
import chardet
from bs4 import BeautifulSoup
from jinja2 import Environment, FileSystemLoader
import html2text
from pdf2docx import Converter
from docx import Document
from pptx import Presentation
from pptx.enum.shapes import MSO_SHAPE_TYPE
from markitdown import MarkItDown
from tkai_lib import read_ai_config
from tkai_lib import query_openai4, openai_response_to_json
from tkai_lib import query_openai5, extract_openai5_text
from tkai_lib import query_google2, google_response_to_json
from tkai_lib import query_deepl, extract_deepl_text
import openai
#=========================================================
# 初期化
#=========================================================
parser = None
[ドキュメント]
def initialize():
"""
アプリケーションの初期設定を行い、コマンドライン引数パーサーを構築します。
APIキーや共通設定は`translate5.env`および`ai.env`から読み込まれ、
翻訳モード、入力ファイル、使用するAPI、モデル、プロンプトなどの
各種設定のためのコマンドライン引数を定義します。
Returns:
tuple[types.SimpleNamespace, argparse.ArgumentParser]:
- `cfg`: 設定値を保持するSimpleNamespaceオブジェクト。
- `p`: コマンドライン引数を解析するためのArgumentParserオブジェクト。
"""
cfg = SimpleNamespace()
cfg.config_path = "translate5.env"
cfg.common_config_path = "ai.env"
# APIキーや共通設定は従来どおり .env / ai.env から
read_ai_config(cfg.config_path, read_account_inf=False)
read_ai_config(cfg.common_config_path)
p = argparse.ArgumentParser(description="Translate/Revise .docx/.pptx/.pdf/.html/.md")
p.add_argument("--mode", default="je", help="Translation mode (je, ej, jj, etc.)")
p.add_argument(
"--infile", "-i",
default="translate_test.docx",
help="Input file (.docx/.pptx/.pdf/.html/.md/.txt)",
)
p.add_argument(
"--output_html_path",
default=None,
help="Path for the output HTML file (comparison report, optional)",
)
p.add_argument(
"--html_template_path",
default="template_translate.html",
help="Path to the HTML template file for comparison report",
)
p.add_argument(
"--api",
default="openai5",
choices=["openai5", "openai", "google", "gemini", "deepl"],
help="Translation API to use",
)
p.add_argument("--model", default=None, help="Override API model")
p.add_argument("--endpoint", default=os.getenv("endpoint"), help="API endpoint")
p.add_argument(
"--max_tokens",
type=int,
default=int(os.getenv("max_tokens", "2000")),
help="Maximum number of tokens / output length",
)
p.add_argument(
"--openai_api_key",
default=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
help="OpenAI API key",
)
p.add_argument(
"--openai_model",
default=os.getenv("openai_model", "gpt-4o"),
help="OpenAI model to use",
)
p.add_argument(
"--temperature",
type=float,
default=float(os.getenv("temperature", "0.3")),
help="Sampling temperature",
)
p.add_argument(
"--openai_model5",
default=os.getenv("openai_model5", "gpt-5.2"),
help="OpenAI GPT-5 model",
)
p.add_argument(
"--reasoning_effort",
default=os.getenv("reasoning_effort", "low"),
help="Reasoning effort level for GPT-5",
)
p.add_argument(
"--google_api_key",
default=os.getenv("GOOGLE_API_KEY"),
help="Google API key",
)
p.add_argument(
"--google_model",
default=os.getenv("google_model", "gemini-2.5-flash"),
help="Google/Gemini model to use",
)
p.add_argument(
"--deepl_api_key",
default=os.getenv("DEEPL_API_KEY"),
help="DeepL API key",
)
p.add_argument(
"--force_server_charcode",
default=os.getenv("force_server_charcode", "utf-8"),
help="force_server_charcode",
)
p.add_argument(
"--tsleep_rpm",
type=float,
default=0.5,
help="Sleep time to avoid rpm (seconds)",
)
p.add_argument("--use_md", action="store_true", help="Convert to markdown and process")
p.add_argument(
"--limit_to_multibyte_str",
action="store_true",
help="When set, only translate text containing multibyte chars (e.g. Japanese)",
)
p.add_argument(
"--process_unit",
default="paragraph",
choices=["paragraph", "run"],
help="Unit of processing for docx/pptx/html",
)
p.add_argument(
"--min_translate_length",
type=int,
default=int(os.getenv("min_translate_length", "5")),
help="Minimum length of text to translate",
)
p.add_argument(
"--allowed_translation_length_ratio",
type=float,
default=float(os.getenv("allowed_translation_length_ratio", "5.0")),
help="Max allowed ratio (translated_len / original_len)",
)
# ★ CLI からは prompt 本文のみ上書き可能（roleは統合済み）
p.add_argument(
"--translate_prompt",
type=str,
default="",
help="Override translation prompt (full instructions incl. 'あなたは〜').",
)
p.add_argument(
"--reformat_prompt",
type=str,
default="",
help="Override reformat prompt (full instructions).",
)
return cfg, p
[ドキュメント]
def load_prompt_config_from_ini(args, cfg):
"""
`translate5.ini`ファイルから翻訳および整形プロンプトを読み込み、設定オブジェクトに格納します。
INIファイルは以下の順序で探索されます:
1. カレントディレクトリ
2. 入力ファイルが存在するディレクトリ
3. スクリプトが実行されているディレクトリ
INIファイル内で`[translate]`または`[reformat]`セクションに`role`と`prompt`が定義されている場合、
これらは結合されて一つのプロンプトとして扱われます。
コマンドライン引数（`--translate_prompt`, `--reformat_prompt`）が最優先され、
次にINIファイルからの設定、最後に組み込みのデフォルトプロンプトが適用されます。
Parameters:
:param args: argparse.Namespace: コマンドライン引数を格納するオブジェクト。
:param cfg: types.SimpleNamespace: 設定値を保持するSimpleNamespaceオブジェクト。
Returns:
types.SimpleNamespace: プロンプト設定が更新されたSimpleNamespaceオブジェクト。
"""
ini_name = "translate5.ini"
candidate_paths = []
# 1. 作業ディレクトリ
candidate_paths.append(os.path.join(os.getcwd(), ini_name))
# 2. 入力ファイルディレクトリ
if getattr(args, "infile", None):
infile_abs = os.path.abspath(args.infile)
infile_dir = os.path.dirname(infile_abs)
candidate_paths.append(os.path.join(infile_dir, ini_name))
# 3. スクリプトディレクトリ
script_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
candidate_paths.append(os.path.join(script_dir, ini_name))
ini_path = None
for p in candidate_paths:
if os.path.isfile(p):
ini_path = p
break
translate_prompt_ini = None
reformat_prompt_ini = None
if ini_path:
print(f" Using prompt config file: {ini_path}")
cp = ConfigParser()
cp.read(ini_path, encoding="utf-8")
# [translate]
if cp.has_section("translate"):
role_val = cp.get("translate", "role", fallback="").strip()
prompt_val = cp.get("translate", "prompt", fallback="")
prompt_val = prompt_val.lstrip("\n")
if role_val and prompt_val:
translate_prompt_ini = (role_val + "\n" + prompt_val).strip()
elif prompt_val:
translate_prompt_ini = prompt_val.strip()
elif role_val:
translate_prompt_ini = role_val
# [reformat]
if cp.has_section("reformat"):
role_val = cp.get("reformat", "role", fallback="").strip()
prompt_val = cp.get("reformat", "prompt", fallback="")
prompt_val = prompt_val.lstrip("\n")
if role_val and prompt_val:
reformat_prompt_ini = (role_val + "\n" + prompt_val).strip()
elif prompt_val:
reformat_prompt_ini = prompt_val.strip()
elif role_val:
reformat_prompt_ini = role_val
else:
print(" translate5.ini not found. Using built-in default prompts.")
# ---- 組込みデフォルト (role+prompt一体型) ----
if not translate_prompt_ini:
translate_prompt_ini = (
"あなたは専門的な英語を正確かつプロフェッショナルに翻訳・校正するアシスタントです。\n"
"*#翻訳してほしいテキスト*以降のテキストは学会プレゼンテーション等の一部です。\n"
"以下の条件を守り、自然な米国英語に翻訳してください。\n"
"条件1：元の意味を変えない。テキストに書かれていない解釈・内容は追加しない。\n"
"条件2：文字数を大きく増やさない（目安 ±30%）。\n"
"条件3：動詞を含まない短いフレーズはスライド見出しとして扱い、完全な文にしない。\n"
"条件4：数式・記号・固有名詞は可能な限り保持する。\n"
"{{additional_prompt}}\n\n"
"#翻訳してほしいテキスト\n{{text}}"
)
if not reformat_prompt_ini:
reformat_prompt_ini = (
"あなたは専門的な英語文書を、内容を変えずに読みやすく整形するアシスタントです。\n"
"以下の*＃テキスト*以降は PDF やスライドから抽出したテキストであり、"
"改行位置や段落順が乱れたり、文が途中で分断されている可能性があります。\n"
"元の意味・情報を一切削除・要約・追加せず、文や段落のつながりが自然になるように"
"並び替えと改行のみを調整してください。\n"
"箇条書きや見出しらしき部分は、その構造を保ってください。\n"
"出力はプレーンテキストのみとし、余計な説明文は付けないでください。\n\n"
"＃テキスト\n{{ text }}"
)
# ---- 優先順位適用: CLI > ini/結合 > デフォルト ----
cfg.translate_prompt = args.translate_prompt if args.translate_prompt else translate_prompt_ini
cfg.reformat_prompt = args.reformat_prompt if args.reformat_prompt else reformat_prompt_ini
# role は内部的には空文字で扱う（全部入りプロンプトで運用）
cfg.translate_role = ""
cfg.reformat_role = ""
return cfg
[ドキュメント]
def update_variables(cfg, p):
"""
コマンドライン引数を解析し、設定オブジェクト（cfg）を更新します。
モデルの上書き、翻訳モード（例: 'je'）からのソース言語とターゲット言語の決定、
多バイト文字のみを翻訳する設定（日本語ソースの場合）などを処理します。
また、INIファイルからのプロンプト読み込みも行い、最終的な設定を`cfg`オブジェクトに格納します。
Parameters:
:param cfg: types.SimpleNamespace: 更新前の設定値を保持するSimpleNamespaceオブジェクト。
:param p: argparse.ArgumentParser: コマンドライン引数を解析するためのArgumentParserオブジェクト。
Returns:
types.SimpleNamespace: コマンドライン引数とINIファイル設定で更新されたSimpleNamespaceオブジェクト。
"""
args = p.parse_args()
# モデル上書き
if args.model is not None:
if args.api == "openai5":
args.openai_model5 = args.model
elif args.api == "openai":
args.openai_model = args.model
elif args.api in ("google", "gemini"):
args.google_model = args.model
# mode から言語方向
if args.mode[0] == "j":
args.source_lang = "JA"
# GUI側で既に設定済みでも、CLI/デフォルトロジックに合わせて再度設定
if not args.limit_to_multibyte_str:
args.limit_to_multibyte_str = True
else:
args.source_lang = "EN"
if args.mode[0] != "j":
# 英語ソースの場合は明示的にFalseにする
args.limit_to_multibyte_str = False
if args.mode[1] == "j":
args.target_lang = "JA"
else:
args.target_lang = "EN"
# cfg に基本情報コピー
cfg.infile = args.infile
cfg.api = args.api
cfg.openai_model = args.openai_model
cfg.openai_model5 = args.openai_model5
cfg.google_model = args.google_model
cfg.deepl_api_key = args.deepl_api_key
cfg.endpoint = args.endpoint
cfg.max_tokens = args.max_tokens
cfg.temperature = args.temperature
cfg.reasoning_effort = args.reasoning_effort
cfg.tsleep_rpm = args.tsleep_rpm
cfg.use_md = args.use_md
cfg.limit_to_multibyte_str = args.limit_to_multibyte_str
cfg.process_unit = args.process_unit
cfg.min_translate_length = args.min_translate_length
cfg.allowed_translation_length_ratio = args.allowed_translation_length_ratio
cfg.mode = args.mode
cfg.source_lang = args.source_lang
cfg.target_lang = args.target_lang
cfg.html_template_path = args.html_template_path
cfg.openai_api_key = args.openai_api_key
cfg.google_api_key = args.google_api_key
# ini + デフォルト + CLI 上書きで prompt を確定（roleは内部で空）
cfg = load_prompt_config_from_ini(args, cfg)
return cfg
[ドキュメント]
def usage():
"""
コマンドライン引数パーサーのヘルプメッセージ（使い方）を表示します。
"""
global parser
if parser:
parser.print_usage()
# ------------------------------------------------------
# ユーティリティ
# ------------------------------------------------------
[ドキュメント]
def process_template(template: str, context: dict) -> str:
"""
テンプレート文字列内の特殊文字（\\t, \\n, \\r）を展開し、
`{{ key }}`形式のプレースホルダーをコンテキスト辞書の値で置換します。
Parameters:
:param template: str: 処理対象のテンプレート文字列。
:param context: dict: プレースホルダー置換に使用するキーと値の辞書。
Returns:
str: プレースホルダーが置換され、特殊文字が展開された文字列。
"""
template = template.replace(r"\t", "\t")
template = template.replace(r"\n", "\n")
template = template.replace(r"\r", "\r")
def replace_placeholder(match):
key = match.group(1).strip()
return str(context.get(key, f"{{{{ {key} }}}}"))
return re.sub(r"\{\{\s*(.*?)\s*\}\}", replace_placeholder, template)
[ドキュメント]
def save(path, text):
"""
指定されたパスにテキストコンテンツをUTF-8エンコーディングで保存します。
Parameters:
:param path: str: ファイルを保存するパス。
:param text: str: 保存するテキストコンテンツ。
"""
with open(path, "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(text)
[ドキュメント]
def read_file(path):
"""
指定されたパスからファイルの全内容をUTF-8エンコーディングで読み込みます。
ファイルが存在しない場合はエラーメッセージを表示し、プログラムを終了します。
Parameters:
:param path: str: 読み込むファイルのパス。
Returns:
str: ファイルの内容。
"""
if not os.path.exists(path):
print(f"\nError in read_file(): File [{path}] does not exist\n")
sys.exit(1)
with open(path, "r", encoding="utf-8") as fp:
return fp.read()
[ドキュメント]
def replace_path(path, ext):
"""
指定されたファイルのパスの拡張子を新しいものに置き換えます。
Parameters:
:param path: str: 元のファイルのパス。
:param ext: str: 新しい拡張子（例: ".docx", ".md"）。
Returns:
str: 拡張子が置き換えられた新しいパス。
"""
return os.path.splitext(path)[0] + ext
[ドキュメント]
def check_multibyte_str(text, limit_to_multibyte_str):
"""
テキストに多バイト文字が含まれているか、または多バイト文字のチェックが不要かを判断します。
`limit_to_multibyte_str`がFalseの場合、常にTrueを返します。
Trueの場合、Unicodeの多バイト文字範囲（U+0800からU+FFFF）に一致する文字を検索します。
Parameters:
:param text: str: チェックするテキスト。
:param limit_to_multibyte_str: bool: 多バイト文字のみを対象とするかどうかのフラグ。
Returns:
bool: テキストが多バイト文字を含んでいるか、または多バイト文字のチェックが不要な場合にTrue。
多バイト文字のチェックが有効で、テキストに多バイト文字が含まれない場合はFalse。
"""
if not limit_to_multibyte_str:
return True
pattern = re.compile(r"[\u0800-\uFFFF]")
return bool(pattern.search(text))
[ドキュメント]
def html_to_markdown(html_file_path):
"""
HTMLファイルを読み込み、その内容をMarkdown形式に変換します。
Parameters:
:param html_file_path: str: HTMLファイルのパス。
Returns:
str: 変換されたMarkdownテキスト。
"""
with open(html_file_path, "r", encoding="utf-8") as html_file:
html_content = html_file.read()
return html2text.html2text(html_content)
[ドキュメント]
def convert_to_md(infile):
"""
指定された入力ファイルをMarkdown形式に変換します。
入力ファイルがHTMLの場合、`html_to_markdown`を使用します。
その他の形式の場合、MarkItDownライブラリを使用して変換を試みます。
Parameters:
:param infile: str: 変換する入力ファイルのパス。
Returns:
str: 変換されたMarkdownテキスト。
"""
if ".html" in infile.lower():
return html_to_markdown(infile)
else:
print(f"Convert {infile} to markdown")
md = MarkItDown()
result = md.convert(infile)
return result.text_content
[ドキュメント]
def n_leading_chars(s, c="#"):
"""
文字列の先頭にある指定された文字の数を数えます。
Parameters:
:param s: str: 処理対象の文字列。
:param c: str: 数える対象の文字（デフォルトは'#'）。
Returns:
int: 文字列の先頭にある指定された文字の数。
"""
return len(s) - len(s.lstrip(c))
[ドキュメント]
def pdf_to_docx(pdf_file, docx_file):
"""
PDFファイルをDOCX形式に変換します。
Parameters:
:param pdf_file: str: 入力PDFファイルのパス。
:param docx_file: str: 出力DOCXファイルのパス。
"""
cv = Converter(pdf_file)
cv.convert(docx_file, start=0, end=None)
cv.close()
print(f"Converted '{pdf_file}' to '{docx_file}' successfully.")
[ドキュメント]
def get_filetype(path):
"""
ファイルパスからファイルタイプ（拡張子に基づいたカテゴリ）を判定します。
Parameters:
:param path: str: 判定するファイルのパス。
Returns:
str or None: ファイルタイプ（"pdf", "docx", "pptx", "html", "txt", "md"）
または不明な場合はNone。
"""
ext = os.path.splitext(path)[1].lower()
if ext == ".pdf":
return "pdf"
if ext == ".docx":
return "docx"
if ext == ".pptx":
return "pptx"
if ext in (".html", ".htm"):
return "html"
if ext in (".txt", ".text"):
return "txt"
if ext == ".md":
return "md"
return None
[ドキュメント]
def to_translate(text, min_translate_length, limit_to_multibyte_str):
"""
与えられたテキストが翻訳の対象となるべきかを判断します。
以下の条件をチェックします:
- テキストがNoneでないこと。
- テキストが空文字列でないこと。
- テキストの長さが最小翻訳長以上であること。
- `limit_to_multibyte_str`がTrueの場合、多バイト文字を含むこと。
- `limit_to_multibyte_str`がFalseの場合、または多バイト文字を含まない場合でもアルファベットを含むこと。
Parameters:
:param text: str: 翻訳対象としてチェックするテキスト。
:param min_translate_length: int: 翻訳対象とする最小のテキスト長。
:param limit_to_multibyte_str: bool: 多バイト文字のみを翻訳対象とするかのフラグ。
Returns:
bool: テキストが翻訳対象と判断される場合にTrue、そうでない場合にFalse。
"""
if text is None:
return False
text0 = text.strip()
if text0 == "":
return False
if len(text0) < min_translate_length:
return False
is_mb = check_multibyte_str(text0, limit_to_multibyte_str)
if not is_mb and not bool(re.search("[a-zA-Z]", text0)):
return False
return is_mb if limit_to_multibyte_str else True
# ------------------------------------------------------
# 翻訳系ラッパ
# ------------------------------------------------------
[ドキュメント]
def revise_with_openai4(text, openai_model, prompt, temperature, max_tokens, cfg):
"""
OpenAI GPT-4系モデル（tkai_lib.query_openai4）を使用してテキストを翻訳/校正します。
Parameters:
:param text: str: 翻訳/校正する元のテキスト。
:param openai_model: str: 使用するOpenAIモデル名（例: "gpt-4o"）。
:param prompt: str: 翻訳/校正指示のプロンプト。
:param temperature: float: サンプリングの温度設定。
:param max_tokens: int: 生成される最大トークン数。
:param cfg: types.SimpleNamespace: 設定オブジェクト。OpenAI APIキーなどを保持。
Returns:
str: 翻訳/校正されたテキスト。APIからの応答がない場合は空文字列。
"""
prompt_text = process_template(prompt, {"text": text, "additional_prompt": ""})
response = query_openai4(
prompt_text,
openai_model,
role="", # roleは統合済み。必要ならprompt側に書く。
temperature=temperature,
max_tokens=max_tokens,
openai_api_key=cfg.openai_api_key,
)
if not response or response == {}:
return ""
usage = response.usage
print(f" prompt_tokens : {usage.prompt_tokens}")
print(f" completion_tokens: {usage.completion_tokens}")
if cfg.tsleep_rpm > 0:
time.sleep(cfg.tsleep_rpm)
return response.choices[0].message.content.strip()
[ドキュメント]
def revise_with_openai5(text, openai_model5, prompt, effort, max_output_tokens, cfg):
"""
OpenAI GPT-5系モデル（tkai_lib.query_openai5）を使用してテキストを翻訳/校正します。
Parameters:
:param text: str: 翻訳/校正する元のテキスト。
:param openai_model5: str: 使用するOpenAI GPT-5系モデル名。
:param prompt: str: 翻訳/校正指示のプロンプト。
:param effort: str: GPT-5の推論努力レベル（例: "low"）。
:param max_output_tokens: int: 生成される最大出力トークン数。
:param cfg: types.SimpleNamespace: 設定オブジェクト。OpenAI APIキーなどを保持。
Returns:
str: 翻訳/校正されたテキスト。APIからの応答がない場合は空文字列。
"""
prompt_text = process_template(prompt, {"text": text, "additional_prompt": ""})
response = query_openai5(
prompt_text,
openai_model5,
role="", # 統合済み
effort=effort,
max_output_tokens=max_output_tokens,
openai_api_key=cfg.openai_api_key,
)
if not response or response == {}:
return ""
text_out = extract_openai5_text(response)
print(f" text: {text_out}")
if cfg.tsleep_rpm > 0:
time.sleep(cfg.tsleep_rpm)
return text_out
[ドキュメント]
def revise_with_google(text, google_model, prompt, temperature, max_tokens, cfg):
"""
Google Geminiモデル（tkai_lib.query_google2）を使用してテキストを翻訳/校正します。
Parameters:
:param text: str: 翻訳/校正する元のテキスト。
:param google_model: str: 使用するGoogle Geminiモデル名。
:param prompt: str: 翻訳/校正指示のプロンプト。
:param temperature: float: サンプリングの温度設定。
:param max_tokens: int: 生成される最大出力トークン数。
:param cfg: types.SimpleNamespace: 設定オブジェクト。Google APIキーなどを保持。
Returns:
str: 翻訳/校正されたテキスト。APIからの応答が無効な場合（安全フィルターなど）は空文字列。
"""
if cfg.google_api_key is None:
cfg.google_api_key = os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
if not cfg.google_api_key:
print(
"\nError in tkai_lib.query_google(): Can not get GOOGLE_API_KEY"
"\n define the environment variable GOOGLE_API_KEY\n"
)
raise RuntimeError("GOOGLE_API_KEY is not set")
prompt_text = process_template(
prompt,
{
"text": text,
"additional_prompt": "翻訳結果のみを出力してください。前置きや後付けのメッセージは不要です。",
},
)
generation_config = {
"temperature": temperature,
"top_p": getattr(cfg, "top_p", 0.8),
"top_k": getattr(cfg, "top_k", 40),
"max_output_tokens": max_tokens,
"candidate_count": 1,
}
messages = [
{
"role": "user",
"parts": [prompt_text],
}
]
safety_settings = [
{"category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT", "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"},
{"category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH", "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"},
{
"category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT",
"threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE",
},
{
"category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
"threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE",
},
]
response = query_google2(
messages,
google_model=google_model,
generation_config=generation_config,
safety_settings=safety_settings,
google_api_key=None,
)
if cfg.tsleep_rpm > 0:
time.sleep(cfg.tsleep_rpm)
try:
return response.text.strip()
except ValueError as e:
print("\n--- [WARNING] Google API returned invalid response (safety filter etc.).")
print("--- Skipping this text. Error:", e)
print(f"--- Original: '{text[:80]}...'")
return ""
[ドキュメント]
def translate_with_deepl(text, deepl_api_key, endpoint, source_lang="JA", target_lang="EN", cfg = None):
"""
DeepL API（tkai_lib.query_deepl）を使用してテキストを翻訳します。
Parameters:
:param text: str: 翻訳する元のテキスト。
:param deepl_api_key: str: DeepL APIキー。
:param endpoint: str: DeepL APIのエンドポイントURL。
:param source_lang: str: ソース言語のISO 639-1コード（例: "JA"）。デフォルトは"JA"。
:param target_lang: str: ターゲット言語のISO 639-1コード（例: "EN"）。デフォルトは"EN"。
:param cfg: types.SimpleNamespace: 設定オブジェクト。APIコール間の待機時間などを保持。
Returns:
str: 翻訳されたテキスト。DeepL APIがエラーを返した場合は元のテキスト。
"""
response = query_deepl(
text,
source_lang,
target_lang,
deepl_api_key=deepl_api_key,
endpoint=endpoint,
)
if cfg.tsleep_rpm > 0:
time.sleep(cfg.tsleep_rpm)
if response.status_code == 200:
return extract_deepl_text(response)
else:
print(f"Error: {response.status_code}, {response.text}")
return text
[ドキュメント]
def translate(text, api, prompt, cfg):
"""
指定されたAPIと設定に基づいてテキストを翻訳または校正します。
Parameters:
:param text: str: 翻訳/校正する元のテキスト。
:param api: str: 使用するAPIの種類（"openai5", "openai", "google", "gemini", "deepl"）。
:param prompt: str: 翻訳/校正指示のプロンプト。
:param cfg: types.SimpleNamespace: 設定オブジェクト。APIキー、モデル名、温度などを保持。
Returns:
str: 翻訳/校正されたテキスト。
Raises:
SystemExit: サポートされていないAPIが指定された場合。
"""
if api == "openai5":
return revise_with_openai5(
text,
cfg.openai_model5,
prompt,
cfg.reasoning_effort,
cfg.max_tokens,
cfg,
)
elif api == "openai":
return revise_with_openai4(
text,
cfg.openai_model,
prompt,
cfg.temperature,
cfg.max_tokens,
cfg,
)
elif api in ("google", "gemini"):
return revise_with_google(
text,
cfg.google_model,
prompt,
cfg.temperature,
cfg.max_tokens,
cfg,
)
elif api == "deepl":
return translate_with_deepl(
text,
cfg.deepl_api_key,
cfg.endpoint,
cfg.source_lang,
cfg.target_lang,
cfg,
)
else:
print(f"\nError in translate(): Invalid API [{api}]\n")
sys.exit(1)
# ------------------------------------------------------
# 翻訳結果チェック
# ------------------------------------------------------
[ドキュメント]
def check_translation(text, translated, allowed_translation_length_ratio):
"""
翻訳結果が適切かどうかを検証します。
以下の条件で翻訳を不適切と判断します:
- 翻訳結果がNoneである。
- 翻訳結果がMarkdownコードブロックの開始（`'''`または````）で始まる。
- 翻訳結果が元のテキストより多くの先頭ハッシュ（#）を持つ。
- 翻訳結果が元のテキストより1つだけ多くの先頭アスタリスク（*）を持つ。
- 翻訳結果の長さが元のテキストの長さに対して`allowed_translation_length_ratio`倍を超える。
Parameters:
:param text: str: 元のテキスト。
:param translated: str: 翻訳されたテキスト。
:param allowed_translation_length_ratio: float: 翻訳されたテキストの長さが元のテキストの長さの最大何倍まで許容されるか。
Returns:
bool: 翻訳結果が適切であると判断された場合にTrue、そうでない場合にFalse。
"""
if translated is None:
return False
if translated.startswith("'''"):
return False
if translated.startswith("```"):
return False
ntranslated = n_leading_chars(translated, "#")
ntext = n_leading_chars(text, "#")
if ntranslated > ntext:
return False
ntranslated = n_leading_chars(translated, "*")
ntext = n_leading_chars(text, "*")
if ntranslated == ntext + 1:
return False
if len(text) > 0 and len(translated) > len(text) * allowed_translation_length_ratio:
return False
return True
# ------------------------------------------------------
# 各フォーマット別処理
# ------------------------------------------------------
[ドキュメント]
def translate_html(text, api, api_model, prompt, cfg):
"""
HTMLコンテンツ内の翻訳可能なテキスト要素をAIで翻訳します。
BeautifulSoupを使用してHTMLを解析し、各テキストノードを翻訳対象として処理します。
翻訳に失敗した場合や、`check_translation`で不適切と判断された場合は、元のテキストが保持されます。
翻訳されたすべてのオリジナルと翻訳のペアをリストに記録します。
Parameters:
:param text: str: 翻訳対象のHTMLコンテンツ文字列。
:param api: str: 使用するAPIの種類。
:param api_model: str: 使用するAPIのモデル名（DeepLの場合は不要だが引数として存在）。
:param prompt: str: 翻訳指示のプロンプト。
:param cfg: types.SimpleNamespace: 設定オブジェクト。最小翻訳長、多バイト文字制限、RPM待機時間などを保持。
Returns:
tuple[str, list[dict]]:
- str: 翻訳されたHTMLコンテンツ文字列。
- list[dict]: 翻訳されたオリジナルテキストと翻訳結果のペアを格納した辞書のリスト。
"""
data = []
print()
print(">>> Analyzing html...")
soup = BeautifulSoup(text, "html.parser")
print("Translating content...")
for element in soup.find_all(string=True):
if to_translate(element, cfg.min_translate_length, cfg.limit_to_multibyte_str):
original_text = element
try:
revised_text = translate(original_text, api, prompt, cfg)
except Exception as e:
print(f" *** Translation failed for this element. Skipping. Error: {e}")
revised_text = original_text # 失敗時は元のテキストを保持
continue
print(f"[Original] {original_text}")
print(f" -> [Revised] {revised_text}")
if check_translation(original_text, revised_text, cfg.allowed_translation_length_ratio):
element.replace_with(revised_text)
data.append({"original": original_text, "translated": revised_text})
else:
print(" *** This translation is rejected")
return str(soup), data
[ドキュメント]
def translate_pptx(ppt, api, api_model, prompt, cfg):
"""
PowerPointプレゼンテーション（.pptx）ファイル内の翻訳可能なテキスト要素をAIで翻訳します。
スライド、図形、グループ、テーブル、ノート、チャートのタイトルや軸ラベルのテキストフレームを走査し、
`process_unit`（"paragraph"または"run"）に基づいて翻訳を行います。
翻訳に失敗した場合や、`check_translation`で不適切と判断された場合は、元のテキストが保持されます。
オプションでスライドマスターとレイアウトの静的テキストも翻訳します。
翻訳されたすべてのオリジナルと翻訳のペアをリストに記録します。
Parameters:
:param ppt: pptx.Presentation: 翻訳対象のPresentationオブジェクト。
:param api: str: 使用するAPIの種類。
:param api_model: str: 使用するAPIのモデル名（DeepLの場合は不要だが引数として存在）。
:param prompt: str: 翻訳指示のプロンプト。
:param cfg: types.SimpleNamespace: 設定オブジェクト。最小翻訳長、多バイト文字制限、RPM待機時間などを保持。
Returns:
tuple[pptx.Presentation, list[dict]]:
- pptx.Presentation: 翻訳されたPresentationオブジェクト。
- list[dict]: 翻訳されたオリジナルテキストと翻訳結果のペアを格納した辞書のリスト。
"""
cfg.translate_master = False
data = []
print()
print(">>> Translating PPTX (shapes, groups, tables, notes, charts)...")
def translate_paragraph(paragraph):
nonlocal data
if cfg.process_unit == "paragraph":
text = paragraph.text
if to_translate(text, cfg.min_translate_length, cfg.limit_to_multibyte_str):
original_text = text
try:
revised_text = translate(text, api, prompt, cfg)
except Exception as e:
print(f" *** Translation failed for this paragraph. Skipping. Error: {e}")
return # 失敗時は元のテキストを保持
print(f"[Original] {original_text}")
print(f" -> [Revised] {revised_text}")
if check_translation(original_text, revised_text, cfg.allowed_translation_length_ratio):
paragraph.text = revised_text
data.append({"original": original_text, "translated": revised_text})
else:
print(" *** This translation is rejected")
else:
for run in paragraph.runs:
if to_translate(run.text, cfg.min_translate_length, cfg.limit_to_multibyte_str):
original_text = run.text
try:
revised_text = translate(run.text, api, prompt, cfg)
except Exception as e:
print(f" *** Translation failed for this run. Skipping. Error: {e}")
continue # 失敗時は元のテキストを保持
print(f"[Original] {original_text}")
print(f" -> [Revised] {revised_text}")
if check_translation(original_text, revised_text, cfg.allowed_translation_length_ratio):
run.text = revised_text
data.append({"original": original_text, "translated": revised_text})
else:
print(" *** This translation is rejected")
def translate_shape(shape):
if shape.has_text_frame:
for paragraph in shape.text_frame.paragraphs:
translate_paragraph(paragraph)
if shape.has_table:
for row in shape.table.rows:
for cell in row.cells:
for paragraph in cell.text_frame.paragraphs:
translate_paragraph(paragraph)
if shape.shape_type == MSO_SHAPE_TYPE.GROUP:
for shp in shape.shapes:
translate_shape(shp)
if hasattr(shape, "has_chart") and shape.has_chart:
chart = shape.chart
if chart.has_title and chart.chart_title.has_text_frame:
for paragraph in chart.chart_title.text_frame.paragraphs:
translate_paragraph(paragraph)
if hasattr(chart, "category_axis"):
ax = chart.category_axis
if getattr(ax, "has_title", False) and ax.axis_title.has_text_frame:
for paragraph in ax.axis_title.text_frame.paragraphs:
translate_paragraph(paragraph)
if hasattr(chart, "value_axis"):
ax = chart.value_axis
if getattr(ax, "has_title", False) and ax.axis_title.has_text_frame:
for paragraph in ax.axis_title.text_frame.paragraphs:
translate_paragraph(paragraph)
for series in chart.series:
for pt in getattr(series, "points", []):
lbl = getattr(pt, "data_label", None)
if lbl is not None and getattr(lbl, "has_text_frame", False):
for paragraph in lbl.text_frame.paragraphs:
translate_paragraph(paragraph)
for slide_idx, slide in enumerate(ppt.slides, start=1):
print(f"\n--- Slide {slide_idx} ---")
for shape in slide.shapes:
translate_shape(shape)
if slide.has_notes_slide:
notes_slide = slide.notes_slide
ntf = getattr(notes_slide, "notes_text_frame", None)
if ntf is not None:
print(" Translating notes...")
for paragraph in ntf.paragraphs:
translate_paragraph(paragraph)
# マスタースライド翻訳フラグ（無指定時は従来通り True 扱い）
if getattr(cfg, "translate_master", True):
print("\n>>> Translating slide masters and layouts (static text)...")
for master in ppt.slide_masters:
for shape in master.shapes:
translate_shape(shape)
for layout in master.slide_layouts:
for shape in layout.shapes:
translate_shape(shape)
else:
print("\n>>> Skipping translation of slide masters and layouts (static text).")
return ppt, data
[ドキュメント]
def translate_docx(doc, api, api_model, prompt, cfg):
"""
Wordドキュメント（.docx）ファイル内の翻訳可能なテキスト要素をAIで翻訳します。
ドキュメントの段落とテーブルセル内のテキストを走査し、`process_unit`
（"paragraph"または"run"）に基づいて翻訳を行います。
翻訳に失敗した場合や、`check_translation`で不適切と判断された場合は、元のテキストが保持されます。
翻訳されたすべてのオリジナルと翻訳のペアをリストに記録します。
Parameters:
:param doc: docx.Document: 翻訳対象のDocumentオブジェクト。
:param api: str: 使用するAPIの種類。
:param api_model: str: 使用するAPIのモデル名（DeepLの場合は不要だが引数として存在）。
:param prompt: str: 翻訳指示のプロンプト。
:param cfg: types.SimpleNamespace: 設定オブジェクト。最小翻訳長、多バイト文字制限、RPM待機時間などを保持。
Returns:
tuple[docx.Document, list[dict]]:
- docx.Document: 翻訳されたDocumentオブジェクト。
- list[dict]: 翻訳されたオリジナルテキストと翻訳結果のペアを格納した辞書のリスト。
"""
data = []
print()
print(">>> Processing paragraphs/runs...")
if cfg.process_unit == "paragraph":
for paragraph in doc.paragraphs:
if to_translate(paragraph.text, cfg.min_translate_length, cfg.limit_to_multibyte_str):
original_text = paragraph.text
try:
revised_text = translate(paragraph.text, api, prompt, cfg)
except Exception as e:
print(f" *** Translation failed for this paragraph. Skipping. Error: {e}")
continue
print(f"[Original] {original_text}")
print(f" -> [Revised] {revised_text}")
if check_translation(original_text, revised_text, cfg.allowed_translation_length_ratio):
paragraph.text = revised_text
data.append({"original": original_text, "translated": revised_text})
else:
print(" *** This translation is rejected")
else:
for paragraph in doc.paragraphs:
for run in paragraph.runs:
if to_translate(run.text, cfg.min_translate_length, cfg.limit_to_multibyte_str):
original_text = run.text
try:
revised_text = translate(run.text, api, prompt, cfg)
except Exception as e:
print(f" *** Translation failed for this run. Skipping. Error: {e}")
continue
print(f"[Original] {original_text}")
print(f" -> [Revised] {revised_text}")
if check_translation(original_text, revised_text, cfg.allowed_translation_length_ratio):
run.text = revised_text
data.append({"original": original_text, "translated": revised_text})
else:
print(" *** This translation is rejected")
print(">>> Processing tables...")
for table in doc.tables:
for row in table.rows:
for cell in row.cells:
for paragraph in cell.paragraphs:
if cfg.process_unit == "paragraph":
if to_translate(paragraph.text, cfg.min_translate_length, cfg.limit_to_multibyte_str):
original_text = paragraph.text
try:
revised_text = translate(paragraph.text, api, prompt, cfg)
except Exception as e:
print(f" *** Translation failed for this table cell (paragraph). Skipping. Error: {e}")
continue
print(f"[Original] {original_text}")
print(f" -> [Revised] {revised_text}")
if check_translation(original_text, revised_text, cfg.allowed_translation_length_ratio):
paragraph.text = revised_text
data.append({"original": original_text, "translated": revised_text})
else:
print(" *** This translation is rejected")
else:
for run in paragraph.runs:
if to_translate(run.text, cfg.min_translate_length, cfg.limit_to_multibyte_str):
original_text = run.text
try:
revised_text = translate(run.text, api, prompt, cfg)
except Exception as e:
print(f" *** Translation failed for this table cell (run). Skipping. Error: {e}")
continue
print(f"[Original] {original_text}")
print(f" -> [Revised] {revised_text}")
if check_translation(original_text, revised_text, cfg.allowed_translation_length_ratio):
run.text = revised_text
data.append({"original": original_text, "translated": revised_text})
else:
print(" *** This translation is rejected")
return doc, data
[ドキュメント]
def translate_text(text, api, api_model, prompt, cfg):
"""
プレーンテキストをAIで翻訳します。
単一のテキストブロック全体を翻訳対象として処理します。
翻訳に失敗した場合、元のテキストが保持されます。
翻訳されたオリジナルテキストと翻訳結果のペアをリストに記録します。
Parameters:
:param text: str: 翻訳対象のプレーンテキスト文字列。
:param api: str: 使用するAPIの種類。
:param api_model: str: 使用するAPIのモデル名（DeepLの場合は不要だが引数として存在）。
:param prompt: str: 翻訳指示のプロンプト。
:param cfg: types.SimpleNamespace: 設定オブジェクト。最小翻訳長、多バイト文字制限などを保持。
Returns:
tuple[str, list[dict]]:
- str: 翻訳されたテキスト文字列。
- list[dict]: 翻訳されたオリジナルテキストと翻訳結果のペアを格納した辞書のリスト。
"""
data = []
print(">>> Translating plain text...")
revised_text = text
if to_translate(text, cfg.min_translate_length, cfg.limit_to_multibyte_str):
original_text = text
try:
revised_text = translate(text, api, prompt, cfg)
except Exception as e:
print(f" *** Translation failed for the entire text block. Skipping. Error: {e}")
revised_text = original_text # 失敗時は元のテキストを保持
print(f"[Original] {original_text}")
print(f" -> [Revised] {revised_text}")
data.append({"original": original_text, "translated": revised_text})
return revised_text, data
# ------------------------------------------------------
# メイン実行
# ------------------------------------------------------
[ドキュメント]
def execute(cfg):
"""
設定オブジェクトに基づき、ファイルの翻訳または校正の主要な処理を実行します。
入力ファイルのタイプを判定し、PDFのDOCX変換、Markdownへの変換、
または各ドキュメントタイプ（HTML, DOCX, PPTX, TXT, MD）に応じた
翻訳処理を呼び出します。翻訳中にエラーが発生した場合でも、
部分的にでも翻訳されたドキュメントの保存を試み、
最終的に翻訳結果の比較HTMLレポートを生成します。
Parameters:
:param cfg: types.SimpleNamespace: アプリケーションのすべての設定を保持するオブジェクト。
"""
filetype = get_filetype(cfg.infile)
if filetype is None:
print(f"\nError in execute(): Invalid extension in [{cfg.infile}]\n")
sys.exit(1)
# ------------------ ファイルパス設定 ------------------
# NOTE: GUI側のロジックと重複するが、ここではCUI実行時のパスを決定する
if filetype == "md":
outfile = replace_path(cfg.infile, "_revised.md")
elif cfg.use_md:
mdfile = replace_path(cfg.infile, ".md")
outfile = replace_path(cfg.infile, "_revised.md")
elif filetype == "pdf":
outfile = replace_path(cfg.infile, "_revised.md" if cfg.use_md else "_revised.docx")
elif filetype == "docx":
outfile = replace_path(cfg.infile, "_revised.docx")
elif filetype == "html":
outfile = replace_path(cfg.infile, "_revised.html")
elif filetype == "pptx":
outfile = replace_path(cfg.infile, "_revised.pptx")
elif filetype == "txt":
outfile = replace_path(cfg.infile, "_revised.txt")
else:
print(f"\nError in execute(): Unsupported extension in [{cfg.infile}]\n")
sys.exit(1)
output_comparison_html_path = replace_path(cfg.infile, "_compare.html")
output_reformat_md = replace_path(cfg.infile, "_reformat.md")
output_docx = replace_path(cfg.infile, ".docx")
print("=== Translate and revise file ===")
print(f" Input file : {cfg.infile}")
# ... (設定情報の出力は省略) ...
print(f" Output file : {outfile}")
if not os.path.isfile(cfg.infile):
print(f"Error: File [{cfg.infile}] does not exist")
usage()
sys.exit(1)
data = []
translated_document = None # 翻訳済みドキュメントオブジェクト/テキストを保持する変数
# ------------------ 翻訳処理本体 (Tryブロックで囲む) ------------------
try:
# ---- md/txt ----
if filetype in ("md", "txt"):
print(f"Read [{cfg.infile}]")
text = read_file(cfg.infile)
text, data = translate_text(text, cfg.api, cfg.openai_model, cfg.translate_prompt, cfg)
translated_document = text
if text is None:
print(f"Error for filetype = {filetype}: Could not get text")
# ---- use_md モード ----
elif cfg.use_md:
print(f"Read [{cfg.infile}] and convert to markdown")
text = convert_to_md(cfg.infile)
if text is None:
print("Error for md: Could not get text")
print(f"=== Saving markdown to {mdfile} ===")
save(mdfile, text)
if filetype == "pdf":
print(f"Reformatting [{mdfile}] by API...")
# reformat → translate
text2 = translate(text, cfg.api, cfg.reformat_prompt, cfg)
if not text2:
print("Error: Could not get reformatted text")
else:
print(f"Reformatted MD file is saved to [{output_reformat_md}]")
save(output_reformat_md, text2)
text = text2
text, data = translate_text(text, cfg.api, cfg.openai_model, cfg.translate_prompt, cfg)
translated_document = text
if text is None:
print("Error in getting translated text: Could not get text")
# ---- 通常モード (docx, pptx, html, pdf -> docx) ----
else:
if filetype == "pdf":
print(f"Converting [{cfg.infile}] to [{output_docx}]")
pdf_to_docx(cfg.infile, output_docx)
print(f"Read [{output_docx}]")
doc = Document(output_docx)
translated_document, data = translate_docx(doc, cfg.api, cfg.openai_model, cfg.translate_prompt, cfg)
elif filetype == "pptx":
ppt = Presentation(cfg.infile)
translated_document, data = translate_pptx(ppt, cfg.api, cfg.openai_model, cfg.translate_prompt, cfg)
elif filetype == "docx":
print(f"Read [{cfg.infile}]")
doc = Document(cfg.infile)
translated_document, data = translate_docx(doc, cfg.api, cfg.openai_model, cfg.translate_prompt, cfg)
elif filetype == "html":
print(f"Read [{cfg.infile}]")
html = read_file(cfg.infile)
translated_document, data = translate_html(html, cfg.api, cfg.openai_model, cfg.translate_prompt, cfg)
except Exception as e:
# 翻訳中にエラーが発生した場合、メッセージを出力して保存処理へ進む
print(f"\n[ERROR] Translation process interrupted by an exception: {e}")
# スタックトレースはGUI側で表示されるため、ここでは簡易的なメッセージに留める
# ここで処理を終了せずに、以下の保存処理に進むのが重要
# ------------------ 翻訳結果の保存 (エラーに関わらず実行) ------------------
print()
if translated_document is not None:
try:
if filetype in ("md", "txt") or cfg.use_md:
# md, txt, または use_mdモードの場合
print(f"=== Saving revised text to {outfile} ===")
save(outfile, translated_document)
elif filetype == "html" and not cfg.use_md:
# html の場合
print(f"=== Saving revised html to {outfile} ===")
save(outfile, translated_document)
elif filetype in ("docx", "pdf", "pptx") and not cfg.use_md:
# docx, pdf (docx), pptx のドキュメントオブジェクトの場合
save_doc_type = "docx" if filetype in ("docx", "pdf") else "pptx"
print(f"=== Saving revised {save_doc_type} to {outfile} ===")
translated_document.save(outfile)
except Exception as save_e:
print(f"[ERROR] Failed to save the partially translated file to {outfile}: {save_e}")
# ------------------------------------------------------
# 比較HTML生成
# ------------------------------------------------------
print()
print(f"Creating comparison HTML file from template [{cfg.html_template_path}]")
if not data and translated_document is None:
print("--- [WARNING] No translation data or document object available. Skipping HTML report.")
return # 保存対象がないためここで終了
context = cfg.__dict__.copy()
context["data"] = data
current_dir = os.getcwd()
script_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
# テンプレートファイルの探索ロジック（そのまま維持）
if not os.path.isfile(cfg.html_template_path):
template_filename = os.path.basename(cfg.html_template_path)
cand = os.path.join(current_dir, template_filename)
if os.path.isfile(cand):
cfg.html_template_path = cand
if not os.path.isfile(cfg.html_template_path):
template_filename = os.path.basename(cfg.html_template_path)
cand = os.path.join(script_dir, template_filename)
if os.path.isfile(cand):
cfg.html_template_path = cand
print(f" Template path: [{cfg.html_template_path}]")
if os.path.isfile(cfg.html_template_path):
try:
template_dir = os.path.dirname(cfg.html_template_path)
template_file = os.path.basename(cfg.html_template_path)
env = Environment(loader=FileSystemLoader(template_dir))
template = env.get_template(template_file)
rendered_html = template.render(context)
print()
print(f"Save translation data to [{output_comparison_html_path}]")
with open(output_comparison_html_path, "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(rendered_html)
print(f" Finished.\n")
except Exception as html_e:
print(f"[ERROR] Failed to generate comparison HTML report: {html_e}")
else:
print()
print(f"--- [WARNING] Template file '{cfg.html_template_path}' not found.")
print(f"--- Looked in current and script directories.")
print("--- Skipping generation of comparison HTML report.")
print()
[ドキュメント]
def main():
"""
スクリプトのメインエントリポイントです。
初期化、設定の更新、および翻訳実行の各フェーズを順に呼び出します。
"""
global parser
cfg, parser = initialize()
cfg = update_variables(cfg, parser)
execute(cfg)
if __name__ == "__main__":
main()
print()
usage()
input("\nPress ENTER to terminate>>\n")