You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.

199 lines
7.3 KiB

#!/usr/bin/python3
import pyamf
import shutil
import json
import os
import argparse
import unicodedata
import random
import re
import sys
import readline
DATA_DIR = os.environ['XDG_DATA_HOME'] + '/klette'
VOKABELN_FILE = DATA_DIR + '/vokabeln.json'
STATUS_FILE = DATA_DIR + '/status.json'
AUDIO_BASE = DATA_DIR + '/audio/'
class bcolors:
HEADER = '\033[95m'
OKBLUE = '\033[94m'
OKCYAN = '\033[96m'
OKGREEN = '\033[92m'
WARNING = '\033[93m'
FAIL = '\033[91m'
ENDC = '\033[0m'
BOLD = '\033[1m'
UNDERLINE = '\033[4m'
LINK_START = '\033]8;;'
LINK_MIDDLE = '\033\\'
LINK_END = '\033]8;;\033\\'
def import_vokabeln(file_name, audio_base):
os.makedirs(AUDIO_BASE, exist_ok=True)
palabras = []
with open(file_name, 'rb') as reader:
obj = pyamf.decode(reader.read())
for unidad_data in obj.readElement()['lektionList']:
unidad = unidad_data['name']
for paso_data in unidad_data['lektionsTeilList']:
paso = paso_data['name']
for palabra in paso_data['entryList']:
audio = palabra['vorderSeite']['swTonAbgleichwort']
palabras.append({
'id': palabra['matId'],
'de': palabra['rueckSeite']['text'],
'es': palabra['vorderSeite']['text'],
'audio': audio,
'unidad': unidad,
'paso': paso
})
shutil.copy2(audio_base + audio + '.bin',
AUDIO_BASE + audio + '.aac')
with open(VOKABELN_FILE, 'x') as writer:
writer.write(json.dumps(palabras))
def import_status(file_name):
os.makedirs(DATA_DIR, exist_ok=True)
statuses = {}
with open(file_name, 'rb') as reader:
obj = pyamf.decode(reader.read()).readElement()[0]
for idx in obj:
item = obj[idx]
statuses[item['matId']] = item['statusWortschatz']
with open(STATUS_FILE, 'x') as writer:
writer.write(json.dumps(statuses))
def vergleiche(respuesta, expecta):
if respuesta == "": return 4
if respuesta[0] == '!' and expecta[0] == '¡':
respuesta = '¡' + respuesta[1:]
if respuesta[0] == '?' and expecta[0] == '¿':
respuesta = '¿' + respuesta[1:]
respuesta = unicodedata.normalize('NFD', respuesta)
expecta = unicodedata.normalize('NFD', expecta)
if respuesta == expecta: return 0
respuesta = respuesta.encode('ASCII', 'ignore').decode('ASCII')
expecta = expecta.encode('ASCII', 'ignore').decode('ASCII')
if respuesta == expecta: return 1
respuesta = respuesta.casefold()
expecta = expecta.casefold()
if respuesta == expecta: return 2
respuesta = re.sub('\W', '', respuesta)
expecta = re.sub('\W', '', expecta)
if respuesta == expecta: return 3
return 4
assert vergleiche("e", "e") == 0
assert vergleiche("é", "e") == 1
assert vergleiche("Bien", "bien") == 2
assert vergleiche("quétal", "Qué tal") == 3
assert vergleiche("Buenas Noches", "¡Buenas noches!") == 3
class Resultado:
BIEN = 1
MAL = 2
ADIOS = 3
def einzelne_abfrage(palabra, status):
status_text = f"({status})" if status > 0 else f"{bcolors.OKGREEN}neu{bcolors.ENDC}"
try:
respuesta = input(f"{status_text} {bcolors.BOLD}{palabra['de']}{bcolors.ENDC} {bcolors.OKCYAN}")
except EOFError:
print()
return Resultado.ADIOS
finally:
print(bcolors.ENDC, end="")
print('\033[{}C\033[1A'.format(4 + len(palabra['de']) + 1 + len(respuesta)), end="")
resultado = vergleiche(respuesta, palabra['es'])
match status:
case 0: bien = resultado < 4
case 1: bien = resultado < 3
case 2: bien = resultado < 3
case 3: bien = resultado < 2
case 4: bien = resultado < 1
print(f" {bcolors.LINK_START}file://{AUDIO_BASE}{palabra['audio']}.aac{bcolors.LINK_MIDDLE}",end="")
if bien and resultado == 0:
print(f"{bcolors.OKGREEN}✓{bcolors.ENDC}",end="")
elif bien:
print(f"{bcolors.WARNING}{palabra['es']}{bcolors.ENDC}",end="")
else:
print(f"{bcolors.FAIL}{palabra['es']}{bcolors.ENDC}",end="")
print(bcolors.LINK_END,end="")
try:
input(" ")
except EOFError:
print()
return Resultado.ADIOS
return Resultado.BIEN if bien else Resultado.MAL
def abfrage(parser):
random.seed()
try:
with open(VOKABELN_FILE, 'r') as f:
palabras = json.load(f)
with open(STATUS_FILE, 'r') as f:
status = json.load(f)
except FileNotFoundError:
print(f"{bcolors.FAIL}Daten können nicht geladen werden, hast du sie schon importiert?{bcolors.ENDC}")
print()
parser.print_help()
return
unidad = False
paso = False
cur_palabras = False
bien = 0
mal = 0
for palabra in palabras:
if paso != palabra['paso']:
if cur_palabras != False:
c = [len(cur_palabras[x]) for x in cur_palabras]
print(f"{bcolors.BOLD}{unidad}{bcolors.ENDC}: {paso} (",end="")
print(*c, sep="/", end=")")
print()
for n in range(5): # 1..4, no 5
random.shuffle(cur_palabras[n])
for palabra in cur_palabras[n]:
s = status.get(palabra['id'], 0)
match einzelne_abfrage(palabra, s):
case Resultado.BIEN:
status[palabra['id']] = s + 1
bien+=1
case Resultado.MAL:
if s > 0:
status[palabra['id']] = s - 1
mal+=1
continue
case Resultado.ADIOS:
print(f'{bcolors.OKGREEN}+{bien}{bcolors.ENDC} / {bcolors.FAIL}-{mal}{bcolors.ENDC}')
return
with open(STATUS_FILE + '.new', 'w') as f:
json.dump(status, f)
f.flush()
os.fsync(f.fileno())
with open(STATUS_FILE + '.new', 'r') as f:
status = json.load(f)
os.replace(STATUS_FILE + '.new', STATUS_FILE)
cur_palabras = {0: [], 1: [], 2: [], 3: [], 4: [], 5: []}
unidad = palabra['unidad']
paso = palabra['paso']
cur_palabras[status.get(palabra['id'], 0)].append(palabra)
parser = argparse.ArgumentParser()
default_data_file = os.environ['PWD'] + '/assets/amf/vokabelTrainer147.amf'
parser.add_argument('--import-data', type=str, help="Path to assets", metavar="DIR")
default_status_file = os.environ['HOME'] + '/klett/1266/vokabeltrainerData147'
parser.add_argument('--import-status', type=str, help="Path to AMF File, defaults to " + default_status_file, metavar="FILE", nargs='?', const=default_status_file)
args = parser.parse_args()
if args.import_data:
import_vokabeln(args.import_data + '/amf/vokabelTrainer147.amf',
args.import_data + '/amf/medium/')
elif args.import_status:
import_status(args.import_status)
else:
abfrage(parser)