Adam-s-tech · September 17, 2024 22:13
diff --git a/translate_transcript_file.py b/translate_transcript_file.py
 import re
 import json
 from tqdm import tqdm
 from time import sleep
 from openai import OpenAI
 import openai

 # Configurez votre clé API OpenAI
 openai_api_key = '<ta-clef-openai>'  # Remplacez par votre clé API OpenAI
 client = OpenAI(api_key=openai_api_key)

 def openai_json_gen(task, model="gpt-4o-mini"):
  valid = False
  messages = [
    {"role": "system", "content": "Tu es un assistant utile"},
    {"role": "user", "content": task}
  ]

  data = {}
  while not valid:
    try:
      response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        response_format={"type": "json_object"},
        messages=messages,
      )

      data = json.loads(response.choices[0].message.content)
      valid = True
    except openai.APIError as e:
      print(f"OpenAI API returned an API Error: {e}")
      sleep(10)
    except openai.AuthenticationError as e:
      print(f"OpenAI API request was not authorized: {e}")
      return None
    except openai.RateLimitError as e:
      print(f"OpenAI API request exceeded rate limit: {e}")
      model = "gpt-3.5-turbo"
      sleep(360)
    except Exception as e:
      print(f"An exception occurred: {type(e).__name__}: {e}")
      sleep(1)

  return data


 # Fonction pour traduire et mettre en forme le texte en utilisant l'API ChatGPT
 def translate_and_format_text(text):
  prompt = (
    f"Ton but est de mettre en forme un transcript de vidéo youtube. "
    f"Si ce transcript est en anglais, tu le ré-écriras en français. "
    f"Si il manque des mots ou si le transcript est mal écris tu le ré-écriras proprement.\n\n"
    f"Voici le transcript : '{text}'\n\n"
    f"Tu me donneras ta réponse en JSON, qui sera un dictionnaire avec une seule clef 'result', qui contiendra le transcript mis en forme."
  )

  while True:
    result = openai_json_gen(prompt)
    if 'result' in result and isinstance(result['result'], str):
      result = result['result']
      break

  return result


 # Lire le contenu du fichier
 with open('final_output.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
  content = file.read()

 # Diviser le contenu en blocs de texte basés sur les liens vidéo YouTube
 blocks = re.split(r'(https://www\.youtube\.com/watch\?v=[^\s]+)', content)

 # Initialiser la barre de progression
 progress_bar = tqdm(total=len(blocks) // 2, desc='Traitement des transcripts', unit='bloc')

 # Réécrire le fichier avec le contenu traduit en français
 with open('final_output_translated.txt', 'w', encoding='utf-8') as file:
  for i in range(1, len(blocks), 2):
    link = blocks[i]
    text = blocks[i + 1].strip() if i + 1 < len(blocks) else ""

    # Vérifier si le bloc de texte n'est pas vide
    if text:
      try:
        # Traduire et mettre en forme le texte
        translated_text = translate_and_format_text(text)
      except Exception as e:
        # En cas d'erreur, on peut gérer l'exception ici
        print(f"Erreur lors de la traduction : {e}")
        translated_text = text  # Utiliser le texte original en cas d'erreur

      # Écrire le lien et le texte (traduit et mis en forme) dans le fichier
      file.write(f"{link}\n{translated_text}\n")

    # Mettre à jour la barre de progression
    progress_bar.update(1)

 # Fermer la barre de progression
 progress_bar.close()

 print("Le fichier a été traduit et réécrit avec succès.")
	import re
	import json
	from tqdm import tqdm
	from time import sleep
	from openai import OpenAI
	import openai

	# Configurez votre clé API OpenAI
	openai_api_key = '<ta-clef-openai>' # Remplacez par votre clé API OpenAI
	client = OpenAI(api_key=openai_api_key)

	def openai_json_gen(task, model="gpt-4o-mini"):
	valid = False
	messages = [
	{"role": "system", "content": "Tu es un assistant utile"},
	{"role": "user", "content": task}
	]

	data = {}
	while not valid:
	try:
	response = client.chat.completions.create(
	model=model,
	response_format={"type": "json_object"},
	messages=messages,
	)

	data = json.loads(response.choices[0].message.content)
	valid = True
	except openai.APIError as e:
	print(f"OpenAI API returned an API Error: {e}")
	sleep(10)
	except openai.AuthenticationError as e:
	print(f"OpenAI API request was not authorized: {e}")
	return None
	except openai.RateLimitError as e:
	print(f"OpenAI API request exceeded rate limit: {e}")
	model = "gpt-3.5-turbo"
	sleep(360)
	except Exception as e:
	print(f"An exception occurred: {type(e).__name__}: {e}")
	sleep(1)

	return data


	# Fonction pour traduire et mettre en forme le texte en utilisant l'API ChatGPT
	def translate_and_format_text(text):
	prompt = (
	f"Ton but est de mettre en forme un transcript de vidéo youtube. "
	f"Si ce transcript est en anglais, tu le ré-écriras en français. "
	f"Si il manque des mots ou si le transcript est mal écris tu le ré-écriras proprement.\n\n"
	f"Voici le transcript : '{text}'\n\n"
	f"Tu me donneras ta réponse en JSON, qui sera un dictionnaire avec une seule clef 'result', qui contiendra le transcript mis en forme."
	)

	while True:
	result = openai_json_gen(prompt)
	if 'result' in result and isinstance(result['result'], str):
	result = result['result']
	break

	return result


	# Lire le contenu du fichier
	with open('final_output.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
	content = file.read()

	# Diviser le contenu en blocs de texte basés sur les liens vidéo YouTube
	blocks = re.split(r'(https://www\.youtube\.com/watch\?v=[^\s]+)', content)

	# Initialiser la barre de progression
	progress_bar = tqdm(total=len(blocks) // 2, desc='Traitement des transcripts', unit='bloc')

	# Réécrire le fichier avec le contenu traduit en français
	with open('final_output_translated.txt', 'w', encoding='utf-8') as file:
	for i in range(1, len(blocks), 2):
	link = blocks[i]
	text = blocks[i + 1].strip() if i + 1 < len(blocks) else ""

	# Vérifier si le bloc de texte n'est pas vide
	if text:
	try:
	# Traduire et mettre en forme le texte
	translated_text = translate_and_format_text(text)
	except Exception as e:
	# En cas d'erreur, on peut gérer l'exception ici
	print(f"Erreur lors de la traduction : {e}")
	translated_text = text # Utiliser le texte original en cas d'erreur

	# Écrire le lien et le texte (traduit et mis en forme) dans le fichier
	file.write(f"{link}\n{translated_text}\n")

	# Mettre à jour la barre de progression
	progress_bar.update(1)

	# Fermer la barre de progression
	progress_bar.close()

	print("Le fichier a été traduit et réécrit avec succès.")