anezih / guncel-turkce-sozluk-kindle-kobo-stardict

TDK Güncel Türkçe Sözlük'ü PyGlossary aracılığıyla StarDict, Kobo dicthtml ve Kindle MOBI formatlarına çeviren bir Python betiği.

Geek Repo:Geek Repo

Github PK Tool:Github PK Tool

Nedir?

TDK Güncel Türkçe Sözlük gts.json.tar.gz dosyasını PyGlossary aracılığıyla StarDict, Kobo ve Kindle formatlarına çeviren bir Python betiği.

Kullanımı

python gts_convert.py --help

usage: gts_convert.py [-h] [--json-tar-gz-path JSON_TAR_GZ_PATH] [--cekim-sozlukler CEKIM_SOZLUKLER] [--stardict]
                      [--kobo] [--kindle] [--dictzip] [--dictgen DICTGEN]

TDK Güncel Türkçe Sözlük gts.json.tar.gz dosyasını PyGlossary aracılığıyla StarDict, Kobo ve Kindle formatlarına
çeviren bir Python betiği.

options:
  -h, --help            show this help message and exit
  --json-tar-gz-path JSON_TAR_GZ_PATH
                        gts.json.tar.gz konumu.
  --cekim-sozlukler CEKIM_SOZLUKLER
                        Sözcük çekimleri için ek Stardict sözlüklerinin dosya yolları. Birden fazla kaynağı noktalı
                        virgül (;) ile ayırın
  --stardict            StarDict çıktı formatı oluşturulsun.
  --kobo                Kobo dicthtml.zip çıktı formatı oluşturulsun.
  --kindle              Kindle MOBI çıktı formatı oluşturulsun.
  --dictzip             StarDict .dict dosyasını sıkıştıracak dictzip aracı PATH'de mi?
  --dictgen DICTGEN     Kobo dicthtml-tr.zip dosyasını oluşturacak aracın (dictgen-*.exe) konumu.

gts.json.tar.gz dosyasının ve sözcüklerin çekim bilgilerinin yer aldığı tr_TR.json.gz dosyasının betik ile aynı konumda olduğundan emin olun. (tr_TR.json.gz dosyasının nasıl oluşturulduğunu merak ediyorsanız bağlantıyı takip edin. Üretilen json dosyasının kaynak Hunspell dosyaları.) (NOT: 2.4 versiyonu öncesinde kaynak olarak kullanılan gts.json.tar.gz dosyasına buradan ulaşabilirsiniz)

Tüm formatları üretmek için betiği şu şekilde çağırın:

python gts_convert.py --stardict --kobo --kindle --dictzip --dictgen "dictgen-windows.exe"

--cekim-sozlukler parametresi, var olan sözcük çekim bilgilerini hazırlanan sözlüğe ekleyebilmenizi sağlar. Bu parametreye çekim bilgileri olan StarDict sözlüklerinin yollarını gösterin. Birden fazla sözlük kullanılacaksa bunları noktalı virgül (;) ile ayırın. Örnek:

python gts_convert.py --cekim-sozlukler "D:\sozlukler\kaynak_1.ifo;D:\sozlukler\kaynak_2.ifo" --stardict --kobo --kindle --dictzip --dictgen "dictgen-windows.exe"

--dictzip anahtarı, kullanıldığında dictzip çalıştırılabilir dosyasının PATH'de olduğunu belirtir. (Windows'a yüklemek için: https://github.com/Tvangeste/dictzip-win32)

--dictgen parametresi Dictfile dosyasını Kobo dicthtml.zip formatına dönüştüren çalıştırılabilir dosyanın konumunu gösterir. Sisteminiz için uygun dictgen-* programını https://github.com/pgaskin/dictutil adresinden edinebilirsiniz.

Gerekli paketler

pip install pyglossary==4.6.1
pip install requests

Kobo sözlüğünü yükleme

  • Sözlüğü KOBOeReader/.kobo/dict konumuna kopyalayın.
  • KOBOeReader/.kobo/Kobo/Kobo eReader.conf dosyasında ApplicationPreferences kısmının altına ExtraLocales=tr seçeneğini ekleyin.
  • Veya sözlüğü doğrudan KOBOeReader/.kobo/custom-dict konumuna kopyalayın.
  • Kaynak ve detaylı açıklama için buraya başvurun.

Ekran Görüntüleri

V1

KOReader üzerinde Stardict/1 KOReader üzerinde Stardict/2
Kindle 4 sözlük ön izleme penceresi Kindle 4 sözlük detaylı görünüm
Kindle 4 yüklü Türkçe sözlükler listesi

V2

Çekimlenmiş sözcük aransa dahi kök sözcük görüntüleniyor.

V2 - KOReader üzerinde Stardict V2 - Kobo

V2.1 - Girdilerin Eksik Tanımları Eklendi, Kindle için MOBI dosyası üretildi

V2 - Eksik tanımlı bir girdi V2.1 - Girdinin eksik tanımları eklendi/1
V2.1 - Girdinin eksik tanımları eklendi/2 V2.1 - Girdinin eksik tanımları eklendi/3
V2.1 PyGlossary aracılığıyla Kindle için derlendi,
çekimlenmiş sözcüklerde sonuç dönüyor
Kindle üzerinde tanımın detaylı görünümü

About

TDK Güncel Türkçe Sözlük'ü PyGlossary aracılığıyla StarDict, Kobo dicthtml ve Kindle MOBI formatlarına çeviren bir Python betiği.


Languages

Language:Python 65.3%Language:Jinja 26.0%Language:CSS 8.6%