import_translate2master.py

@@ -1,68 +0,0 @@
-import pandas as pd
-import os
-import re
-import logging
-from manejoArchivos import select_file
-
-def configurar_logger(ruta_log):
-    logger = logging.getLogger('importacion_logger')
-    logger.setLevel(logging.INFO)
-    fh = logging.FileHandler(ruta_log, encoding='utf-8')
-    fh.setLevel(logging.INFO)
-    formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(message)s')
-    fh.setFormatter(formatter)
-    logger.addHandler(fh)
-    return logger
-
-def revertir_transformaciones(texto, digitos, secciones):
-    # Revertir <> a [[digits]]
-    for digito in digitos:
-        texto = texto.replace('<>', digito, 1)
-    # Revertir <#> a <...> usando las secciones originales
-    for seccion in secciones:
-        texto = texto.replace('<#>', f'<{seccion}>', 1)
-    return texto
-
-def importar_traduccion(archivo_maestro, archivo_traduccion):
-    if not os.path.exists(archivo_maestro):
-        print("El archivo maestro no existe.")
-        return
-
-    df_maestro = pd.read_excel(archivo_maestro)
-    df_traduccion = pd.read_excel(archivo_traduccion)
-
-    # Configurar el logger
-    directorio = os.path.dirname(archivo_maestro)
-    nombre_log = os.path.join(directorio, 'importacion_traduccion.log')
-    logger = configurar_logger(nombre_log)
-
-    # Iterar sobre las filas del archivo de traducción para revertir transformaciones y actualizar el maestro
-    for index, fila in df_traduccion.iterrows():
-        clave = fila[df_maestro.columns[0]]
-        if clave in df_maestro[df_maestro.columns[0]].values:
-            # Obtener los dígitos y secciones originales de la clave
-            digitos = re.findall(r'\d+', str(clave))
-            secciones = re.findall(r'<(.*?)>', str(clave))
-            
-            # Actualizar solo las columnas que existen en df_maestro y df_traduccion
-            for columna in df_traduccion.columns[1:]:
-                if columna in df_maestro.columns:
-                    valor_traducido = fila[columna]
-                    if pd.isnull(valor_traducido):
-                        continue  # Omitir celdas vacías
-                    valor_original = df_maestro.loc[df_maestro[df_maestro.columns[0]] == clave, columna].values[0]
-                    valor_revertido = revertir_transformaciones(valor_traducido, digitos, secciones)
-                    
-                    if pd.notnull(valor_original) and str(valor_original) != valor_revertido:
-                        df_maestro.loc[df_maestro[df_maestro.columns[0]] == clave, columna] = valor_revertido
-                        logger.info(f'Fila {index}, Columna {columna}: "{valor_original}" actualizado a "{valor_revertido}"')
-
-    # Guardar el archivo maestro actualizado
-    df_maestro.to_excel(archivo_maestro, index=False)
-    print(f"Traducciones importadas y archivo maestro actualizado: {archivo_maestro}. Detalles de los cambios en {nombre_log}")
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    archivo_maestro = "hmi_master_translates.xlsx"
-    archivo_traduccion = "master_export2translate.xlsx"
-    importar_traduccion(archivo_maestro, archivo_traduccion)

llm_translate_text.py

@@ -1,169 +0,0 @@
-import pandas as pd
-from openai import OpenAI
-import os
-import re
-import logging
-from openai_api_key import api_key
-from master_export2translate import transformar_texto
-
-client = OpenAI(api_key=api_key())
-
-# Diccionario de idiomas
-IDIOMAS = {
-    1: ("English", "en"),
-    2: ("Portuguese", "pt"),
-    3: ("Spanish", "es"),
-    4: ("Russian", "ru"),
-    5: ("French", "fr"),
-    6: ("German", "de"),
-}
-
-
-def configurar_logger():
-    logger = logging.getLogger("translate_logger")
-    logger.setLevel(logging.DEBUG)  # Cambiado a DEBUG para más información
-    fh = logging.FileHandler("translate_log.log", encoding="utf-8")
-    fh.setLevel(logging.DEBUG)
-    formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")
-    fh.setFormatter(formatter)
-    logger.addHandler(fh)
-    return logger
-
-
-logger = configurar_logger()
-
-
-def mostrar_idiomas():
-    print("Selecciona el idioma de destino:")
-    for numero, (nombre, _) in IDIOMAS.items():
-        print(f"{numero}: {nombre}")
-
-
-def translate_text(text, source_lang, target_lang):
-    logger.info(
-        f"Solicitando traducción de {source_lang} a {target_lang} para el texto: {text}"
-    )
-    response = client.chat.completions.create(
-        model="gpt-3.5-turbo",
-        messages=[
-            {"role": "system", "content": f"You are a translator."},
-            {
-                "role": "user",
-                "content": f"Translate the following text from {source_lang} to {target_lang} while preserving special fields like <> and <#>. This texts are for an HMI industrial machine: {text}",
-            },
-        ],
-        max_tokens=150,
-        temperature=0.3,
-    )
-    translated_text = response.choices[0].message.content.strip()
-    logger.info(f"Respuesta recibida: {translated_text}")
-    return translated_text
-
-
-def translate_batch(texts, source_lang, target_lang):
-    joined_text = "\n".join(texts)
-    logger.info(
-        f"Solicitando traducción de {source_lang} a {target_lang} para el lote de textos:\n{joined_text}"
-    )
-    response = client.chat.completions.create(
-        model="gpt-3.5-turbo",
-        messages=[
-            {"role": "system", "content": f"You are a translator."},
-            {
-                "role": "user",
-                "content": f"Translate the following texts from {source_lang} to {target_lang} while preserving special fields like <> and <#>:\n\n{joined_text}",
-            },
-        ],
-        max_tokens=1500,
-        temperature=0.3,
-    )
-    translations = response.choices[0].message.content.strip().split("\n")
-    logger.info(f"Respuestas recibidas:\n{translations}")
-    return translations
-
-
-def texto_requiere_traduccion(texto):
-    palabras = re.findall(r"\b\w{4,}\b", texto)
-    campos_especiales = re.findall(r"<.*?>", texto)
-    requiere_traduccion = len(palabras) > 0 or len(campos_especiales) != len(
-        re.findall(r"<#>", texto)
-    )
-    logger.debug(
-        f"Decisión de traducción para texto '{texto}': {'Sí' if requiere_traduccion else 'No'} (palabras > 3 letras: {len(palabras) > 0}, solo campos especiales: {len(campos_especiales) == len(re.findall(r'<#>', texto))})"
-    )
-    return requiere_traduccion
-
-
-def main(file_path, target_lang_code, traducir_todo, batch_size=10):
-    df = pd.read_excel(file_path)
-    source_col = "it-IT"
-    target_col = f"{target_lang_code} Translated"
-
-    if target_col in df.columns and not traducir_todo:
-        df[target_col] = df[target_col]
-    else:
-        df[target_col] = None
-
-    texts_to_translate = []
-    indices_to_translate = []
-
-    if traducir_todo:
-        for index, text in df[source_col].astype(str).items():
-            processed_text = transformar_texto(text)
-            if texto_requiere_traduccion(processed_text):
-                texts_to_translate.append(text)
-                indices_to_translate.append(index)
-    else:
-        for index, text in (
-            df.loc[df[target_col].isnull(), source_col].astype(str).items()
-        ):
-            processed_text = transformar_texto(text)
-            if texto_requiere_traduccion(processed_text):
-                texts_to_translate.append(text)
-                indices_to_translate.append(index)
-
-    num_texts = len(texts_to_translate)
-    logger.info(f"Número total de textos a traducir: {num_texts}")
-
-    translations = []
-    for start_idx in range(0, num_texts, batch_size):
-        end_idx = min(start_idx + batch_size, num_texts)
-        batch_texts = texts_to_translate[start_idx:end_idx]
-        batch_translations = translate_batch(batch_texts, "Italian", target_lang_code)
-        translations.extend(batch_translations)
-
-    logger.info(f"Número total de traducciones recibidas: {len(translations)}")
-
-    if len(translations) != len(indices_to_translate):
-        logger.warning(
-            f"Desajuste entre el número de traducciones ({len(translations)}) y el número de índices ({len(indices_to_translate)})"
-        )
-
-    for i, index in enumerate(indices_to_translate):
-        if i < len(translations):
-            df.at[index, target_col] = translations[i]
-        else:
-            logger.error(f"No hay traducción disponible para el índice {index}")
-
-    output_path = os.path.join(
-        os.path.dirname(file_path), "master_export2translate_translated.xlsx"
-    )
-    df.to_excel(output_path, index=False)
-    logger.info(f"Archivo traducido guardado en: {output_path}")
-    print(f"Archivo traducido guardado en: {output_path}")
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    batch_size = 10
-    translate_file = "master_export2translate.xlsx"
-
-    mostrar_idiomas()
-    seleccion_idioma = int(input("Introduce el número del idioma de destino: "))
-    if seleccion_idioma not in IDIOMAS:
-        print("Selección inválida.")
-    else:
-        _, target_lang_code = IDIOMAS[seleccion_idioma]
-        traducir_todo = (
-            input("¿Desea traducir todas las celdas (s/n)? ").strip().lower() == "s"
-        )
-        main(translate_file, target_lang_code, traducir_todo, batch_size)

master_export2translate.py

@@ -1,37 +0,0 @@
-import pandas as pd
-import os
-import re
-from manejoArchivos import select_file
-
-def transformar_texto(texto):
-    # Sustituir [[digits]] por <>
-    texto_transformado = re.sub(r'\[\[digits\]\]', '<>', texto)
-    # Sustituir cualquier <...> por <#>
-    texto_transformado = re.sub(r'<.*?>', '<#>', texto_transformado)
-    return texto_transformado
-
-def exportar_para_traduccion(archivo_maestro):
-    if not os.path.exists(archivo_maestro):
-        print("El archivo maestro no existe.")
-        return
-
-    df_maestro = pd.read_excel(archivo_maestro)
-
-    # Crear un nuevo DataFrame para la exportación
-    df_export = pd.DataFrame()
-
-    # Copiar la primera columna tal cual
-    df_export[df_maestro.columns[0]] = df_maestro[df_maestro.columns[0]]
-
-    # Transformar las demás columnas
-    for columna in df_maestro.columns[1:]:
-        df_export[columna] = df_maestro[columna].apply(lambda x: transformar_texto(str(x)) if pd.notnull(x) else x)
-
-    # Guardar el archivo exportado
-    ruta_export = os.path.join(os.path.dirname(archivo_maestro), 'master_export2translate.xlsx')
-    df_export.to_excel(ruta_export, index=False)
-    print(f"Archivo exportado para traducción: {ruta_export}")
-
-if __name__ == "__main__":
-    archivo_maestro = "hmi_master_translates.xlsx"
-    exportar_para_traduccion(archivo_maestro)

openai_api_key.py

@@ -1,3 +0,0 @@
-# Configura tu clave API de OpenAI
-def api_key():
-  return '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'