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import os
import json
import platform
import locale
import logging
import tempfile
import shutil
import torch
from transformers import MarianMTModel, MarianTokenizer
from langdetect import detect
import fitz # PyMuPDF
from reportlab.pdfgen import canvas
from reportlab.lib.pagesizes import A4
from reportlab.pdfbase import pdfmetrics
from reportlab.pdfbase.ttfonts import TTFont
import gradio as gr
import numpy as np
# Configuración del logger
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
# Definición inicial de los modelos de traducción
MODELOS_TRADUCCION = {
'Inglés a Español': 'Helsinki-NLP/opus-mt-en-es',
'Español a Inglés': 'Helsinki-NLP/opus-mt-es-en',
'Inglés a Francés': 'Helsinki-NLP/opus-mt-en-fr',
'Francés a Inglés': 'Helsinki-NLP/opus-mt-fr-en',
'Inglés a Alemán': 'Helsinki-NLP/opus-mt-en-de',
'Alemán a Inglés': 'Helsinki-NLP/opus-mt-de-en',
'Inglés a Italiano': 'Helsinki-NLP/opus-mt-en-it',
'Italiano a Inglés': 'Helsinki-NLP/opus-mt-it-en',
'Inglés a Portugués': 'Helsinki-NLP/opus-mt-en-pt',
'Portugués a Inglés': 'Helsinki-NLP/opus-mt-pt-en',
}
# Mapeo de nombres completos de idiomas a códigos de idioma
LANGUAGE_MAP = {
'english': 'en',
'spanish': 'es',
'french': 'fr',
'german': 'de',
'italian': 'it',
'portuguese': 'pt',
# Agrega más idiomas según sea necesario
}
def detectar_idioma_sistema():
"""
Detecta el idioma del sistema operativo utilizando locale.
Retorna el código del idioma (e.g., 'en', 'es').
"""
try:
# Establecer la configuración regional para evitar DeprecationWarning
locale.setlocale(locale.LC_ALL, '')
idioma, _ = locale.getlocale()
if idioma:
idioma = idioma.split('_')[0]
idioma_lower = idioma.lower()
idioma_code = LANGUAGE_MAP.get(idioma_lower, 'es') # Predeterminado a 'es' si no se encuentra
else:
idioma_code = 'es' # Predeterminado a español si no se detecta
logger.info(f"Idioma del sistema detectado: {idioma_code}")
return idioma_code
except Exception as e:
logger.warning(f"No se pudo detectar el idioma del sistema: {e}")
return 'es' # Predeterminado a español en caso de error
def detectar_idioma_texto(texto):
"""
Detecta el idioma predominante del texto utilizando langdetect.
Retorna el código del idioma (e.g., 'en', 'es').
"""
try:
idioma = detect(texto)
logger.info(f"Idioma detectado del texto: {idioma}")
return idioma
except Exception as e:
logger.error(f"Error al detectar el idioma: {e}")
return 'en' # Predeterminado a inglés si falla la detección
def actualizar_modelos_traduccion(idioma_origen, idioma_destino):
"""
Actualiza dinámicamente los modelos de traducción disponibles basado en el par de idiomas.
Retorna una tupla (clave, modelo_nombre) si existe el modelo, de lo contrario (None, None).
"""
mapa_idiomas = {
'en': 'Inglés',
'es': 'Español',
'fr': 'Francés',
'de': 'Alemán',
'it': 'Italiano',
'pt': 'Portugués',
# Agrega más idiomas según sea necesario
}
clave_origen = mapa_idiomas.get(idioma_origen, idioma_origen.capitalize())
clave_destino = mapa_idiomas.get(idioma_destino, idioma_destino.capitalize())
clave = f"{clave_origen} a {clave_destino}"
modelo = MODELOS_TRADUCCION.get(clave)
if modelo:
logger.info(f"Modelo de traducción encontrado para {clave}: {modelo}")
return clave, modelo
else:
logger.warning(f"No se encontró modelo de traducción para {clave}")
return None, None
def cargar_modelo_traduccion(origen, destino):
"""
Carga el modelo de traducción basado en los idiomas de origen y destino.
Retorna una tupla (tokenizer, model, dispositivo).
"""
clave, modelo_nombre = actualizar_modelos_traduccion(origen, destino)
if not modelo_nombre:
raise ValueError(f"No hay modelo de traducción disponible para {origen} a {destino}")
logger.info(f"Cargando el modelo de traducción: {clave}...")
tokenizer = MarianTokenizer.from_pretrained(modelo_nombre)
model = MarianMTModel.from_pretrained(modelo_nombre)
dispositivo = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(dispositivo)
logger.info(f"Modelo '{clave}' cargado en: {dispositivo}\n")
return tokenizer, model, dispositivo
def traducir_texto(tokenizer, model, textos, dispositivo, batch_size=8):
"""
Traduce una lista de textos utilizando el modelo y tokenizer proporcionados.
"""
if not textos: # Add a check for empty text list
logger.warning("Lista de textos vacía. Saltando traducción.")
return []
traducciones = []
try:
for i in range(0, len(textos), batch_size):
batch = textos[i:i+batch_size]
# Skip empty texts within the batch
batch = [texto for texto in batch if texto and texto.strip()]
if not batch:
continue
inputs = tokenizer(batch, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
inputs = {k: v.to(dispositivo) for k, v in inputs.items()} # Mover inputs al dispositivo
with torch.no_grad():
traduccion = model.generate(**inputs)
traducciones += [tokenizer.decode(t, skip_special_tokens=True) for t in traduccion]
except Exception as e:
logger.error(f"Error en traducción de texto: {e}")
# Fallback: devolver textos originales si la traducción falla
traducciones = textos
return traducciones
def obtener_rutas_fuentes():
"""
Obtiene las rutas de las fuentes del sistema operativo.
"""
sistema = platform.system()
rutas_fuentes = []
if sistema == 'Windows':
rutas_fuentes = [
os.path.join(os.environ.get('WINDIR', 'C:\\Windows'), 'Fonts'),
os.path.expanduser('~\\AppData\\Local\\Microsoft\\Windows\\Fonts'),
os.path.join(os.path.expanduser('~'), 'AppData', 'Local', 'Microsoft', 'Windows', 'Fonts')
]
elif sistema == 'Darwin': # macOS
rutas_fuentes = [
'/System/Library/Fonts',
'/Library/Fonts',
os.path.expanduser('~/Library/Fonts')
]
elif sistema == 'Linux':
rutas_fuentes = [
'/usr/share/fonts',
'/usr/local/share/fonts',
os.path.expanduser('~/.fonts')
]
else:
logger.warning(f"Sistema operativo no soportado: {sistema}")
return rutas_fuentes
def cachear_fuentes():
"""
Cachea las fuentes disponibles en el sistema en un archivo JSON.
"""
rutas_fuentes = obtener_rutas_fuentes()
fuentes = {}
for ruta in rutas_fuentes:
if os.path.exists(ruta):
for root, dirs, files in os.walk(ruta):
for file in files:
if file.lower().endswith(('.ttf', '.otf')):
nombre_fuente = os.path.splitext(file)[0]
path_fuente = os.path.join(root, file)
# Evitar sobrescribir fuentes con el mismo nombre
if nombre_fuente not in fuentes:
fuentes[nombre_fuente] = path_fuente
cache_path = os.path.join(tempfile.gettempdir(), 'fuentes_sistema.json')
with open(cache_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(fuentes, f, ensure_ascii=False, indent=4)
logger.info(f"Fuentes cacheadas en: {cache_path}")
return fuentes
def cargar_fuentes_cache():
"""
Carga las fuentes desde el caché o crea una nueva caché si no existe.
"""
cache_path = os.path.join(tempfile.gettempdir(), 'fuentes_sistema.json')
if not os.path.exists(cache_path):
logger.info("Cache de fuentes no encontrado. Creando cache...")
return cachear_fuentes()
with open(cache_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
fuentes = json.load(f)
logger.info("Fuentes cargadas desde el cache.")
return fuentes
def registrar_fuentes(fuentes_sistema):
"""
Registra las fuentes disponibles en ReportLab.
Solo registra fuentes .ttf compatibles.
"""
fuentes_registradas = set(pdfmetrics.getRegisteredFontNames())
for nombre, path in fuentes_sistema.items():
# Verificar si el archivo es .ttf
if not path.lower().endswith('.ttf'):
logger.warning(f"Fuente {nombre} no es .ttf. Se omite su registro.")
continue
# Crear un nombre único para la fuente
nombre_registro = nombre
if nombre_registro not in fuentes_registradas:
try:
pdfmetrics.registerFont(TTFont(nombre_registro, path))
fuentes_registradas.add(nombre_registro)
logger.info(f"Fuente registrada: {nombre_registro}")
except Exception as e:
logger.warning(f"No se pudo registrar la fuente {nombre}: {e}")
def buscar_fuente_similar(nombre_fuente_pdf, fuentes_sistema):
"""
Busca una fuente similar en las fuentes del sistema.
Si no encuentra una, retorna 'Helvetica'.
"""
nombre_fuente_pdf_lower = nombre_fuente_pdf.lower()
for nombre, path in fuentes_sistema.items():
if nombre_fuente_pdf_lower in nombre.lower():
return nombre # Retorna el nombre registrado en ReportLab
logger.warning(f"No se encontró una fuente similar para '{nombre_fuente_pdf}'. Usando 'Helvetica'.")
return "Helvetica"
def ajustar_tamano_fuente(texto, bbox, c, max_width, tamaño_fuente_original):
"""
Ajusta el tamaño de la fuente para que el texto se ajuste al ancho máximo.
"""
# Prevent division by zero
if not texto or max_width <= 0 or tamaño_fuente_original <= 0:
return tamaño_fuente_original
try:
width_texto = c.stringWidth(texto, c._fontname, tamaño_fuente_original)
if width_texto > max_width:
nuevo_tamaño = tamaño_fuente_original * (max_width / width_texto)
return max(min(nuevo_tamaño, tamaño_fuente_original), 6)
return tamaño_fuente_original
except Exception as e:
logger.warning(f"Error al ajustar tamaño de fuente: {e}")
return tamaño_fuente_original
def extraer_y_traducir_pdf_generador(archivo_pdf, tokenizer, model, dispositivo, idioma_destino):
"""
Extrae el contenido del PDF, traduce el texto y crea un nuevo PDF traducido.
Esta versión utiliza 'yield' para emitir actualizaciones.
"""
try:
documento = fitz.open(archivo_pdf.name)
pdf_traducido_path = os.path.splitext(archivo_pdf.name)[0] + f"_traducido_{idioma_destino}.pdf"
fuentes_sistema = cargar_fuentes_cache()
registrar_fuentes(fuentes_sistema)
# Crear un canvas ReportLab con el tamaño de la primera página
primera_pagina = documento.load_page(0)
rect = primera_pagina.rect
ancho, alto = rect.width, rect.height
c = canvas.Canvas(pdf_traducido_path, pagesize=(ancho, alto))
textos = []
posiciones = []
# Extraer todos los textos y sus posiciones
for numero_pagina in range(len(documento)):
pagina = documento.load_page(numero_pagina)
bloques = pagina.get_text("dict")["blocks"]
for bloque in bloques:
if bloque['type'] == 0: # texto
for linea in bloque["lines"]:
for span in linea["spans"]:
# Filtrar textos no vacíos y que no sean solo espacios o caracteres especiales
texto_limpio = span["text"].strip()
if texto_limpio and len(texto_limpio) > 1:
textos.append(texto_limpio)
posiciones.append((span["bbox"], span["font"], span["size"], numero_pagina))
# Verificar si hay textos para traducir
if not textos:
logger.warning("No se encontraron textos válidos para traducir en el PDF.")
documento.close()
yield ("No se encontraron textos para traducir.", None)
return pdf_traducido_path
# Traducir texto
try:
traducciones = traducir_texto(tokenizer, model, textos, dispositivo)
except Exception as e:
logger.error(f"Error en traducción: {e}")
traducciones = textos # Fallback a textos originales
# Asegurar que el número de traducciones coincida con el número de textos originales
if len(traducciones) != len(textos):
logger.warning(f"Discrepancia en traducciones. Textos: {len(textos)}, Traducciones: {len(traducciones)}")
# Rellenar con textos originales si es necesario
traducciones = traducciones + textos[len(traducciones):]
# Dibujar el texto traducido
idx_texto = 0
total_paginas = len(documento)
for numero_pagina in range(total_paginas):
pagina = documento.load_page(numero_pagina)
rect = pagina.rect
ancho_pagina, alto_pagina = rect.width, rect.height
# Ajustar el tamaño de página al tamaño original del PDF
c.setPageSize((ancho_pagina, alto_pagina))
# Definir márgenes dinámicos en base al tamaño de la página, ej: 5% de ancho y alto
margen_x = ancho_pagina * 0.05
margen_y = alto_pagina * 0.05
# Procesar texto de esta página
pagina_bloques = pagina.get_text("dict")["blocks"]
for bloque in pagina_bloques:
if bloque['type'] == 0:
for linea in bloque["lines"]:
for span in linea["spans"]:
texto_original = span["text"].strip()
# Saltar textos vacíos o muy cortos
if not texto_original or len(texto_original) <= 1:
continue
# Obtener el texto traducido correspondiente
if idx_texto < len(traducciones):
texto_traducido = traducciones[idx_texto]
bbox, font, size, span_pagina = posiciones[idx_texto]
idx_texto += 1
else:
# Fallback si se agotan las traducciones
texto_traducido = texto_original
bbox, font, size, span_pagina = posiciones[idx_texto - 1]
x0, y0, x1, y1 = bbox
# Ajustar coordenadas al sistema de ReportLab (y invertida)
x = x0
y = alto_pagina - y1
# Buscar fuente similar
fuente_encontrada = buscar_fuente_similar(font, fuentes_sistema)
# Intentar establecer la fuente encontrada
try:
c.setFont(fuente_encontrada, size)
except:
logger.warning(f"Fuente '{fuente_encontrada}' no registrada. Usando 'Helvetica'.")
fuente_encontrada = "Helvetica"
c.setFont(fuente_encontrada, size)
# Ajustar el tamaño del texto si excede el ancho disponible
max_width = (x1 - x0) - margen_x if (x1 - x0) > 0 else (ancho_pagina - 2 * margen_x)
nuevo_tamaño = ajustar_tamano_fuente(texto_traducido, bbox, c, max_width, size)
# Establecer el nuevo tamaño de fuente
try:
c.setFont(fuente_encontrada, nuevo_tamaño)
except:
logger.warning(f"No se pudo ajustar el tamaño de la fuente para '{fuente_encontrada}'. Usando 'Helvetica'.")
fuente_encontrada = "Helvetica"
c.setFont(fuente_encontrada, nuevo_tamaño)
# Dibujar texto
try:
c.drawString(x, y, texto_traducido)
except Exception as e:
logger.error(f"Error al dibujar texto: {e}")
# Intentar con Helvetica por defecto
c.setFont("Helvetica", nuevo_tamaño)
c.drawString(x, y, texto_traducido)
# Procesar imágenes
imagenes = [b for b in pagina_bloques if b['type'] == 1]
for imagen in imagenes:
if 'xref' not in imagen:
continue
try:
x0, y0, x1, y1 = imagen["bbox"]
ancho_img, alto_img = x1 - x0, y1 - y0
img = fitz.Pixmap(documento, imagen["xref"])
if img.n > 4:
img = fitz.Pixmap(fitz.csRGB, img)
imagen_path = os.path.join(tempfile.gettempdir(), f"imagen_{numero_pagina}.png")
img.save(imagen_path)
img.close()
c.drawImage(imagen_path, x0, alto_pagina - y1 - alto_img, width=ancho_img, height=alto_img)
except Exception as e:
logger.error(f"Error al procesar imagen: {e}")
continue
# Emitir estado y vista previa de la página actual
yield (f"Traduciendo página {numero_pagina + 1} de {total_paginas} al idioma {idioma_destino}...", pdf_preview(archivo_pdf.name, numero_pagina))
c.showPage()
c.save()
documento.close()
yield ("Traducción completada exitosamente.", pdf_preview(pdf_traducido_path, pagina=0))
return pdf_traducido_path
except Exception as e:
logger.error(f"Error al extraer y traducir pdf: {e}")
def pdf_preview(file_path, pagina=0):
"""
Previsualiza una página específica del PDF como una imagen.
"""
try:
doc = fitz.open(file_path)
if pagina >= len(doc):
pagina = 0 # Fallback a la primera página si el número es inválido
page = doc[pagina]
pix = page.get_pixmap()
image = np.frombuffer(pix.samples, np.uint8).reshape(pix.height, pix.width, pix.n)
if pix.n == 4:
image = image[:, :, :3]
return image
except Exception as e:
logger.error(f"Error al previsualizar el PDF: {e}")
return None
def boton_actualizar_fuentes(files):
"""
Actualiza las fuentes del sistema subiendo nuevas fuentes.
"""
try:
if files:
fuentes_cache = cargar_fuentes_cache()
# Definir el subdirectorio para fuentes subidas
subdir_fuentes = os.path.join(tempfile.gettempdir(), 'fuentes_subidas')
os.makedirs(subdir_fuentes, exist_ok=True)
for file in files:
if file.name.lower().endswith('.ttf'):
# Obtener solo el nombre del archivo sin el path completo
nombre_archivo = os.path.basename(file.name)
destino = os.path.join(subdir_fuentes, nombre_archivo)
# Verificar si el archivo ya existe para evitar sobrescritura
if os.path.exists(destino):
# Puedes optar por sobrescribir, renombrar o saltar
# Aquí optamos por renombrar añadiendo un sufijo numérico
base, ext = os.path.splitext(nombre_archivo)
contador = 1
while os.path.exists(os.path.join(subdir_fuentes, f"{base}_{contador}{ext}")):
contador += 1
destino = os.path.join(subdir_fuentes, f"{base}_{contador}{ext}")
# Copiar el archivo al subdirectorio
shutil.copyfile(file.name, destino)
nombre_fuente = os.path.splitext(nombre_archivo)[0]
fuentes_cache[nombre_fuente] = destino
logger.info(f"Fuente '{nombre_archivo}' subida y guardada en {destino}")
else:
logger.warning(f"Archivo '{file.name}' no es una fuente .ttf y será omitido.")
# Actualizar el caché
cache_path = os.path.join(tempfile.gettempdir(), 'fuentes_sistema.json')
with open(cache_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(fuentes_cache, f, ensure_ascii=False, indent=4)
# Volver a registrar fuentes
registrar_fuentes(fuentes_cache)
else:
cachear_fuentes()
return "Fuentes actualizadas exitosamente."
except Exception as e:
logger.error(f"Error al actualizar fuentes: {e}")
return f"Error al actualizar fuentes: {e}"
def procesar_pdf(archivo_pdf, fuentes_subidas):
"""
Función generadora para procesar y traducir el PDF.
Emite actualizaciones de estado y vista previa durante el proceso.
"""
try:
if not archivo_pdf:
yield ("No se ha subido ningún archivo PDF.", None, None)
return
# Emitir estado inicial
yield ("Iniciando traducción...", pdf_preview(archivo_pdf.name, pagina=0), None)
# Extraer texto para detectar el idioma
documento = fitz.open(archivo_pdf.name)
texto_completo = ""
for pagina in documento:
texto_completo += pagina.get_text()
idioma_origen = detectar_idioma_texto(texto_completo)
idioma_sistema = detectar_idioma_sistema()
# Si el idioma de origen y destino son iguales, no realizar traducción
if idioma_origen == idioma_sistema:
logger.info("El idioma de origen y destino son iguales. No se realizará la traducción.")
yield ("El idioma de origen y destino son iguales. No se realizó la traducción.", pdf_preview(archivo_pdf.name, pagina=0), None)
return
# Cargar el modelo de traducción automáticamente
tokenizer, model, dispositivo = cargar_modelo_traduccion(idioma_origen, idioma_sistema)
# Realizar la traducción y emitir actualizaciones
generator = extraer_y_traducir_pdf_generador(
archivo_pdf, tokenizer, model, dispositivo, idioma_sistema
)
for update in generator:
status, imagen = update
yield (status, imagen, None)
# Emitir estado final
pdf_traducido_path = os.path.splitext(archivo_pdf.name)[0] + f"_traducido_{idioma_sistema}.pdf"
yield ("Traducción completada exitosamente.", pdf_preview(pdf_traducido_path, pagina=0), pdf_traducido_path)
except Exception as e:
logger.error(f"Error en procesar_pdf: {e}")
yield (f"Error en la traducción: {e}", None, None)
# Interfaz de usuario con Gradio
with gr.Blocks(
title="Traductor de PDF Multilenguaje",
theme=gr.themes.Default(
primary_hue="blue", spacing_size="md", radius_size="lg"
)
) as iface:
with gr.Row():
with gr.Column(scale=1):
gr.Markdown("# Traductor de PDF Multilenguaje")
pdf_input = gr.File(label="Sube tu PDF", file_types=['.pdf'])
# Eliminamos el Dropdown de selección manual del modelo de traducción
fuentes_subidas = gr.File(label="Sube fuentes faltantes (opcional)", file_count="multiple", file_types=['.ttf'])
actualizar_fuentes_btn = gr.Button("Actualizar Fuentes del Sistema")
actualizar_fuentes_output = gr.Textbox(label="Actualización de Fuentes", interactive=False)
actualizar_fuentes_btn.click(
fn=boton_actualizar_fuentes,
inputs=fuentes_subidas,
outputs=actualizar_fuentes_output
)
with gr.Column(scale=1):
gr.Markdown("## Vista Previa")
preview = gr.Image(label="Vista Previa", visible=True)
status_md = gr.Markdown("**Estado:** Esperando traducción...")
traducir_btn = gr.Button("Traducir PDF")
traducir_output = gr.File(label="Descargar PDF traducido", visible=True)
# Configurar el botón para usar la función generadora
traducir_btn.click(
fn=procesar_pdf,
inputs=[pdf_input, fuentes_subidas],
outputs=[status_md, preview, traducir_output],
show_progress=True # Opcional: muestra una barra de progreso
)
# Vista previa del PDF
def actualizar_preview(file):
return pdf_preview(file.name, pagina=0) if file else None
pdf_input.change(
fn=actualizar_preview,
inputs=pdf_input,
outputs=preview
)
# Ejecutar la interfaz de usuario con la opción de compartir públicamente
iface.launch(share=True)