本项目志在制作一个全能的翻译,现在由于功能不是很全,于是先把名字叫做不太全能的翻译。
本项目完全由 Python
+ Qt
进行编写,至于为什么用 Python
,这是因为作者只会 Python
不会 Typescript
等语言。
(v3.0.0) 已经进行大幅度更新,成功重构代码,减少大量依赖,程序压缩至 30MB 左右。
目前支持 Google DeepL Baidu OpenAI
的翻译引擎。
- Google 翻译:需要科学上网,设置 Proxy,(默认引擎)
- Baidu 翻译:不需要科学上网,需要去百度官网获取相应的API。
- DeepL 翻译:也许需要科学上网
- OpenAI 翻译:需要 API key。
如果运行 Python 工程需要先进行环境配置。另外可以直接运行使用 pyinstaller
打包好的可执行文件(30MB)
直接在输入框中输入中/英文,按下 Enter 键进行翻译,可在输入框上方的输出框输出结果。要在输入框中按下回车可以使用 Shift + Enter
来代替。
支持划词翻译,但考虑到基本都是英文文献或者网页翻译成中文,所以就只支持了英文翻译成中文的划词翻译。该功能可手动关闭。
支持中文翻译结果直接复制到剪贴板中,该功能可手动关闭。
可支持截图翻译,但对于多屏的支持不是很好,需要将翻译工具移动至相应屏幕截图
这个界面做的相对简洁,总共可以看到四个框,为左右结构,上面两个框对应左边中文输入,右边英文输出,下面两个框对应左边英文输入,右边中文输出。默认只展示英文输入到中文输出的两个框,可在下拉框中更改。
- 提供了
Google
,DeepL
Baidu
和ChatGPT
三个选项,在下拉框中选择即可 - 截图翻译按钮,点击即可进行截图翻译
Exit
按钮则是对应退出程序。- 可选框
界面置顶
,勾选即可将界面进行置顶 - 可选框
启用划词
,默认勾选开启划词翻译 复制中文
按钮,点击复制英文翻译的中文
-
截图后需要等待翻译过程完成才可出现图片,默认出现的图片是截图得到的原图片,点击转换按钮即可转换原图和译图
-
截图翻译会在本地留存两张图片分别为原图和翻译后图像,为
screenshot.png
和screenshot_text.png
-
若翻译失败则会出现之前翻译的图像
(既然都失败了,还看干嘛,重新截图呗) -
点击关闭按钮即可关闭图像展示界面
-
截图翻译完后会在相应的输入输出框中得到原文和译文
-
目前截图翻译默认为英文翻译为中文
(总不会有人还要中文翻译成英文吧,2333)
在 Operation 中设置了几个选项,分别为
Auto Copy EN
:可选选项,选中即可自动翻译中文翻译成英文的输出结果,无需人为去复制,默认选中ChatGPT Stream
: 可选选项,使用 ChatGPT 引擎时是否采用流式输出,默认开启流式输出Cancel Mouse Backstage
: 可选选项,选中意味着在后台(最小化)时关闭鼠标划词翻译,默认选中
在 Settings 中设置了两个选项
Proxy
: 手动设置代理,默认使用 http 代理,输入时只需要输入地址:端口
即可Check Proxy
: 查看当前使用的代理,没有代理就是默认系统代理Modify Baidu API
: 更改百度翻译的 API,需要输入APPID
和Key
在 View 中设置了多个选项
Font
: 用于设置字体,可单独设置中文和英文输入/输出框的字体,注意:打开会有几秒钟的卡顿- 其他选项: 暂无用处,保留选项
使用过程中可执行程序会在当前目录下生成 settings.json
文件。用于记录和读取百度和 OPENAI
的 API 信息,以及代理信息。settings.json
中内容可自行更改,软件中也要相应接口进行更改
在选择到 OPENAI
的翻译引擎时,如果 settings.json
中没有 OEPNAI_API_KEY
和 OPENAI_API_BASE
的记录,则会弹出窗口等待用户输入相关信息,输入完毕后点击 Submit
提交并将其记录在文件中。
目前兼容了其他平台的 API,如 closeai
,只需要按照官网上的内容在环境变量中设置相应的 OPENAI_API_KEY
和 OPENAI_API_BASE
即可。
在选择到 Baidu
的翻译引擎时,如果 settings.json
中没有 BAIDU_APP_ID
和 BAIDU_KEY
的记录,则会弹出窗口等待用户输入相关信息,输入完毕后点击 Submit
提交并将其记录在文件中。
Windows 下如果使用截图翻译功能,还需要配置 OCR 库,对应库下载链接在这里,需要将 tesseract-ocr 库安装好后到系统中添加到环境变量 PATH
中,默认为 C:\Program Files\Tesseract-OCR
,随后便可进行截图翻译,截图翻译也支持四种类型的翻译。
Linux 下只需要执行如下命令安装依赖即可
sudo apt-get install tesseract-ocr libtesseract-dev
环境配置极其简单,直接 clone 本项目后运行如下命令,当然你最好是新建一个虚拟环境来完成这个操作,但考虑到本项目所依赖的包较少,直接在原来的 Python 环境中安装包对原 Python 环境并无影响。详细可到 requirements.txt
中去看。
pip install -r requirements.txt