fsoc

Честно говоря, познакомился с KDE Plasma 4 году в 2015м при установке очередного дебианообразного дистрибутива. На первый взгляд как человеку только познавший Linux , студенту с огромный количеством времени ,под настройку которого было пару уютных чайных вечеров. Сказать что было все по-людски - сложно , изх коробки определенное кол-во твиков , открываешь виджет с погодой - крашится plasma , открыл приложение - крашится plasma , долго не крашится plasma - надо бы крашнутся. Довольно обширный выбор тем , работали процентов 30 не вызывая проблем , касмомизация на уровне , можно все настроить под себя , в отличие от GNOME она была достаточно лёгкая , на моей старой печке , она работала довольно быстро .
Запомнилась мне в общем она довольно позитивно , хоть и имела множество проблем.

Не так давно , я решил пересесть на Fedora , выбор DE - это вечно сложный выбор , и я решил по старой памяти выбрать дистрибутив с KDE Plasma 5 , предварительно посмотрел ролики с обзорами пятой плазмы что бы понимать что я пропустил( Оказалось очень много ) .

Плазма 5 из коробки выглядит довольно приятно , убогая стандартная панель , которую я выкидываю в замену Cairo-Dock или Latte-Dock ( о нём узнал от самого сообщества KDE ).
KDE Connect очень нравится , очень крутая вещь . Особенно вывести уведомления с телефона , и получать коды авторизации где-либо не отходя от пк.

К чему я придираюсь:
Во первых , тот же визуал , да выглядит приятно, кастомизация осталась на уроне plasma 4, тот же родной твик с погодой не умеет в российские города , только одна Москва ( Москвичам в этом плане повезло!) Уродливая панель которая бросается в глаза , была жуткая еще в 4-ке , в пятерке все то же самое.
И моё удивление Plasma точно так же падает.
Буфер обмена - не умеет копировать картинки , о как же это взбесило , как это возможно из коробки .. Приходится так же допиливать.
Темы - абсолютно не адаптированы ко всем приложениям , если вы нашли красивую тему , не факт что в приложении будет все отображаться адекватно , к примеру я часто использую vmware horizon client , при первом запуске мне пришлось редачить конфиги что бы она завелась нормально , т.к были ошибки , после чего я понял что графический интерфейс в по зависим от темы , и при выборе светлой темы перекрываются белые шрифты , идёшь сам в шрифты , ставишь  тест потемнее .. и так во многих вещах . Я все таких очень люблю когда из коробки все работает без дополнительных допиливаний , т.к пыл уже не тот как был в 2015-м когда я всем этим яростно интересовался.

В общем ровно месяц как я устроился на KDE , впечатления двухзначные .. , подумываю посмотреть, как сейчас, поживает GNOME.. , тот же GSconnect + очень большой выбор расширений меня сильно привлекают .. Если кто-то сталкивался , какие можно получить грабли из коробки ?

Знаю, каждый Python программист уже создавал сотню разных Tg-ботов, тема уже заезженная, не актуальная, но этот бот писался для себя, имею под рукой vds сервер, есть возможность развернуть, так что… Могу и буду!

И так, есть задача:

1. Мониторить погоду с какого-нибудь хорошего источника

2.Получать инфу через запрос

3.Хочу знать погоду на конкретной геолокации

4.Выводить погоду в телегу в "нескучном виде" ( текст глаза режет )

Код :

https://github.com/tagunzet/tg_weatherbot

Расписывать смысла не вижу , так как информация не заходит , расскажу что было сделано .

1.Получил информацию с помощью сервиса openweather.

2.Далее указал параметры в которых меня интересует погода

3.Вывел запрос , обработал данные , положил в массив .

4.Вывожу эту информацию через Telegram бота , обработав предварительно и вставив смешные картинки под погодную температуру .

И так :

И снова добрый день мои читатели. И вот я закончил начатое , сразу скажу , проект я закончил , ТЗ - выполнено и приложение заработало .

Работает - палкой и смекалкой , но все же , возможно когда-нибудь пригодится человечеству ( вероятность = 0 )

Остановились в прошлой части мы на том , что извлекли видео и отдельно звуковую дорожку .

Проблема сразу меня атаковала и отняла 4 часа моего времени на её решение ( диванные эксперты справились бы за 1 минуту но я еще молод и глуп что бы просить помощи у великих .. )
Так вот , аудиофайл с youtube скачивается хоть и как mp3 файл , но mimetype у него webm , для этого пришлось скачать еще 3 файла с ffmpeg и закинуть в мою директорию указав в python .

import speech_recognition as sr

from os import path

from pydub import AudioSegment

AudioSegment.converter = "ffmpeg.exe"

AudioSegment.ffmpeg = "ffmpeg.exe"

AudioSegment.ffprobe ="ffprobe.exe"


с помощью библиотеки AudioSegment я импортирую исходный трек
sound = AudioSegment.from_file(namefile+".mp3")
beginning = sound + 1
Прибавляю 1db громкости ## мне помогло немного повысить точность распознания , если криво распознает убрать .

И теперь, сохраняет файл в wav формате со всеми изменениями .
beginning.export("outputfile.wav", format="wav")


Далее переходим к блоку распознания и так :

Импортируем библиотеки , да где то выше я уже импортировал их , но НУЖНО БОЛЬШЕ ИМПОРТОВ .
import speech_recognition
from speech_recognition import *

sample_audio = speech_recognition.AudioFile('outputfile.wav')

r = sr.Recognizer()

with sr.AudioFile('outputfile.wav') as source:

audio = r.record(source) чтение объекта ( аудиофайла)

print(type(audio)) выводим тип аудиофайла , удостоверяемся что он объект своими глазами

massslov = [] - сюда будут выводиться слова которые нашел sphinx

try:

out = r.recognize_sphinx(audio, language="en-US")

massslov.append(out)

## далее идут исключения если ничего не нашел или невозможно найти .

except sr.UnknownValueError:

print("Sphinx could not understand audio")

except sr.RequestError as e:

print("Sphinx error; {0}".format(e))

print("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time)) ## считаю сколько времени займет процедура

Кстати, процедура не быстрая , 2 минутный трек читает около 80 сек . (На моём пеньке , у вас может будет быстрее) 

print(massslov) ## выводим массив найденных слов

Давайте переведём эти слова

Использовать будем библиотеку deep_translator

from deep_translator import GoogleTranslator

to_translate = massslov[0]

translated = GoogleTranslator(source='auto', target='ru').translate(to_translate)

print(translated)

Получится что-то похожее на текст . Похожее на перевод .

Далее нужно этот текст озвучить :

Используем библиотеку gtts

from gtts import gTTS  ## импортируем библиотеку

import os  ## системные утилиты будет для сохранения нужна

text = translated ## говорим что текст для озвучки хранится в переменной translated

language = 'ru' # язык русский

speech = gTTS(text = text, lang = language, slow = False) ## с параметрами не игрался , возможно можно настроить более тонко , мне лень было честно , со slow можно играться , если в видео говорят быстро ставим True , а если нет - False.

speech.save("text.mp3") ## сохраняем в text.mp3 в нашей директории

И так ,есть видео , есть mp3 файл с переводом , давайте совместим видео с аудиодорожкой .

from mhmovie import *  ## импортируем библиотеку

m = Movie(namefile+".mpeg") # указываем видеофайл

mu = Music('text.mp3') # указываем звуковой файл

final = m+mu #соединить звук и видео

final.save(namefile+"film.mp4") ## сохраняем результат

и на выходе получаем ролик с переводом , открываем и наслаждаемся .. ( ржем с перевода ) мне стыдно :(

Во первых я тупо наложил переведенный текст поверх видео , по этому тайминги между картинкой и озвучкой разные . ( Потому что функцию я еще не написал , но постараюсь размыслить в свободное время ) В данный момент я реализовал лишь план тз .

Все остальное допилю ,

Берем видео (Английская болтовня )

https://www.youtube.com/watch?v=hVivvHS4QZQ

А получаем вот что :

В общем ,  проект есть на моём github , код открыт для всех :
https://github.com/tagunzet/Translate_Youtube_movie/tree/mai...

Сидел как-то смотрел я Youtube и подумал, вот бы была бы возможность взять англоязычный ролик, вытащить его, отделить от ролика звуковую дорожку, в помощь python и любого распознавателя речи (а их много)  вытащить массив слов для перевода.

После того как мы вытащим слова, переводим их на другой язык, немного уменьшаем громкость оригинальной дорожки и накладываем переведенный звук поверх. Получится универсальный переводчик любого англоязычного ролика и наоборот! Именно звуковой перевод, не субтитры.. что реально интересно. Можно будет поиграться с движками распознавания - выбор есть.

А также можно попробовать сделать любой русскоязычный ролик - английским, китайским , японским , да хоть каким .. Тоже интересно.

Вероятно, перевод будет кривой, но разве это повод опускать руки? Всегда можно что-нибудь придумать костыльное, но рабочее.

Поехали!

И так, как хороший ленивый программист игнорируем тз, а список требований сокращаем в 100 раз для своего удобства. В целом нам требуется :

1.Скачать видео из Youtube по URL

2.Отделить видео от аудио и сохранить 2 файла в одну папку

3.Вытащить текст из аудио

4.Перевести текст

5.Из текста создать новую дорожку

6.Наложить переведенную дорожку на оригинальную дорожку ( оригинальную немного приглушить что бы лучше было слышно перевод )

7.Наложить звук обратно на видео

8.Наслаждаться ОТМЕННЫМ переводом .

И так начнём!

Создаем py файл, и начинаем калякать.

Для того, чтобы скачать видео нам требуется библиотека "youtube_dl" следственно импортируем её.

import os ## Требуется для os.path и поиска пути директории

import youtube_dl # импортирую библиотеку

ydl = youtube_dl.YoutubeDL({'outtmpl': '%(id)s%(ext)s'})

with ydl:

result = ydl.extract_info( ##извлекаем информацию о видеофайле из ссылки

'https://www.youtube.com/watch?v=vFdE02UwMV4%27, ## ссылка на видеофайл

download=False ## Скачать информацию True False

)

if 'entries' in result:

# Если плейлист или список

video = result['entries'][0]

else:

## просто видео

video = result

И так на выходе получаем словарь, в котором начинаем рыться и искать URL на видео.

После копания в данном словаре я нашел что видео и звуковая дорожка находятся отдельно. Прекрасно, тогда скачиваем всё!

Поиск ключа и его значений:

slovar = video.keys() # выводим все ключи словаря

videos = video['formats'][6]['url'] ## URL видео было в списке "formats"

print(video['formats'][6]['url']) ## ПРИНТУЕМ

audios = video['formats'][3]['url'] ## URL аудио было в списке "formats"

print(video['formats'][3]['url']) ## ПРИНТУЕМ

Скачивать решил через WGET библиотеку.

import wget

wget.download(videos, "yt_vid.mpeg")

wget.download(audios, "yt_sound.mp3")

Получаю два загруженных файла в папке, один видео, второй звук.

Получаем пути этих файлов:

path_vid = os.path.join(os.getcwd(), 'yt_vid.mpeg') ## Путь до видеофайла

path_audio = os.path.join(os.getcwd(), 'yt_sound.mp3') ## Путь до аудиофайла

Теперь перехожу к обработке .... Но уже в следующем посте .

И так, почитав комментариев под предыдущим постом мне понравилась идея убрать регистрацию вообще, закомментировать, создать специальную учетную запись и выполнять действия через неё.

Я создал учетную запись, и закомментировал функцию получения логина и пароля через GET запрос и указал уже свои. Далее внес несколько правок по интерфейсу, убрал данные, которые будут лишние. Так же внёс трай/кэтч в функцию логина, так вот, если пользователь укажет некорректный id, то ничего не произойдет.

В целом сервис полностью функционирует, критику жду уже от вас.

Все исходники есть в репозитории GitHub, ссылка на GIT есть в прошлых постах и на сайте.
Если у вас возникают ошибки и вы знаете, как её можно исправить жду отзывы :)

Для меня это окончание проекта , продолжать делать его не буду , мне не интересно , денег с него я не получаю , рекламу делать на сайте не хочу , преследую учебные цели , если кому то интересно , отвечу расскажу на все вопросы .

В данный момент ищу действительно нужный и интересный проект для реализации. Если есть идеи делитесь.

И так, люблю читать информацию о своем авто и тут наткнулся на мысль что было бы круто сделать для себя книгу со всеми собранными отзывами, большее количество отзывов находятся на drom и было принято решение брать данные оттуда. Библиотека будет использоваться bs4 для python, а также docx так как я хочу сделать себе чтиво в виде книги ))

https://github.com/tagunzet/drom_obzor

from bs4 import BeautifulSoup

import urllib.request

import docx

Импортирую библиотеки, а далее указываю ссылку от куда будем брать данные:

а далее

resp = urllib.request.urlopen("http://www.drom.ru/reviews/toyota/vitz/")

указываем ссылку (у меня это раздел Тойота марка VITZ )

soup = BeautifulSoup(resp)

(Указываем экземпляр объекта)

Cоздаю два массива один будет содержать список ссылок, а второй информацию, которую мы достали по этой ссылке

linkmass = []

tmpmass = []

Получение ссылок

Тут мы заходим на сайт и парсим все ссылки, которые есть на нем.

for link in soup.find_all('a', href=True):

if 'page' in link['href']:

#print(link['href'])

getlink(link['href'])

И передаём список ссылок в функцию getlink где мы уже будем обрабатывать эти ссылки.

def getlink(page): Функция обработки ссылок, как известно ссылок на странице будет много и половину этих ссылок мусор

resp = urllib.request.urlopen(page)

soup = BeautifulSoup(resp)

for link in soup.find_all('a', href=True): смотрим все тэги a href

if len(link['href']) == 46: если длинна ссылки строки == 46, а именно ссылки с номерами авто равны 45 символам мы добавляем в словарь

#print(link['href'])

linkmass.append(link['href']) добавляем в словарь ссылок

а теперь получаем информацию по ссылке :

doc = docx.Document() объявляем экземпляр объекта

doc.add_paragraph('Отзывы о Toyota Vitz') пишем заголовок для нашей книги

def getinfo(): функция получения информации

for linkofinfo in linkmass: берем ссылки из словаря по одной

resp = urllib.request.urlopen(linkofinfo) и начинаем читать страницу

soup = BeautifulSoup(resp)

soup.prettify() -- функция делает внешний вид лучше ( нашел о оф документации )

for name in soup.find_all("div", {"class": "b-fix-wordwrap"}): теперь ищем класс в котором содержится отзыв об авто.

tmps = (str(name.get_text().strip())) добавляем во временную переменную

print('append') - что-нибудь чирканём в консоль что бы видеть статус добавления

par1 = doc.add_paragraph('Итак:  ') - добавляем параграф

par1.add_run(tmps) - добавляем текст в параграф

Конец кода

getinfo() - - не забываем вызвать функцию getinfo ( я это сделал в самом низу )

doc.save('helloworld.docx') -- обязательно сохраняем наш результат в docx файл !

У меня вышло 342 страницы интересного чтива !!))

Может кому-то пригодится!|


link to git : https://github.com/tagunzet/drom_obzor