pdf2html: CMYK-блоки с ext=png на деле JPEG — декодировать через Pixmap

На «Запускаем Ansible» 3-го изд. 10 из 593 картинок — блоки с
b["ext"]=="png" и colorspace=4, но реальные байты — CMYK JPEG (FFD8,
подтверждено file). Запись b["image"] как есть под именем .png давала файл,
который pngquant и часть читалок отказывались декодировать.

_image_png() декодирует сырые байты через pymupdf.Pixmap (MuPDF определяет
формат по содержимому, не по чужому ext), при colorspace не Gray/RGB
конвертирует в RGB, и всегда отдаёт настоящий PNG. На отказе декодирования —
откат к исходным байтам, не падать.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>

README.md

@@ -26,9 +26,44 @@
   к абзацу с предыдущей страницы;
 - переносы на конце строки снимаются, соседние `</i><i>` схлопываются;
 - иллюстрации выгружаются в `images/`, обложка рендерится со страницы 1 в 150 dpi;
+- повёрнутый на 90° текст выбрасывается целиком: боковые врезки и подписи к
+  таблицам распознаются в кашу («aoHegoduenueArdng») и лезут в заголовки, потому
+  что кегль у них крупный. У Брикмана это 105 строк из 17 300, и все до одной —
+  брак;
+- мусорный заголовок понижается до `<p>`, а не удаляется: оглавление чистится,
+  текст остаётся. Проверка — `looks_garbled()` в `scripts/bookhtml.py`, шесть
+  признаков структуры, любых двух хватает. Вместе с фильтром поворота это увело
+  Брикмана с 99 `<h1>` до 48;
 - позиционирование не сохраняется намеренно — текст должен течь под любой
   размер шрифта на читалке.
 
+## DjVu со своим текстовым слоем: `scripts/djvu2html.py`
+
+У сканов в DjVu слой распознавания обычно уже есть, и он лучше нашего прогона
+через `ocrmypdf`. Замер на Прате (C++ 6-е рус. изд., 1244 полосы): слов со
+смесью алфавитов внутри слова было 433 на 391 тысячу слов (10,9 на 10 000),
+после сборки из родного слоя — 109 (2,8).
+
+⚠️ **Через PDF этот слой не проходит.** `ddjvu -format=pdf` кладёт страницы
+картинками, `pdftotext` после этого отдаёт пустоту. Текст берётся напрямую из
+`djvutxt --detail=line`, скрипт разбирает его сам.
+
+Чего в слое DjVu нет вовсе — курсива и полужирного: в скане их и не было.
+Заголовки опознаются высотой строки, листинги — пунктуацией.
+
+⚠️ **Высота строки в DjVu — это габарит с выносными элементами, а не кегль.**
+Строка с «Ц» или «р» выше соседней на те же 10%, поэтому пороги взяты по
+измеренным разрывам, а не «чуть выше основного текста». У Праты при основной
+строке 78: колонтитулы 85–90, разделы 105–125, названия глав 170–185.
+
+Строки заголовка склеиваются подряд: название главы занимает две-три строки, и
+без склейки «Класс string и стандартная библиотека шаблонов» разваливается на
+четыре пункта оглавления.
+
+Самопроверки без сети: `python3 scripts/djvu2html.py --selftest` и
+`python3 scripts/pdf2html.py --selftest --selftest` (флаг занимает оба
+обязательных аргумента).
+
 ## Подключение как скил Claude Code
 
 Репозиторий одновременно является скилом (`SKILL.md` в корне) и клонируется

SKILL.md

@@ -15,20 +15,35 @@ tag, and 2817 body paragraphs became `<h2>`.
 properties, and emits semantic XHTML. calibre is then used only as the
 XHTML→EPUB packer.
 
-## Two entry points
+## Three entry points
 
-`scripts/pdf2html.py` for PDF, `scripts/epub2html.py` for EPUB. Both emit the
-same normalized XHTML — one block per line, `<pre>` for code listings — and
-everything downstream (translation, packing, audiobook) is identical. Shared
-document skeleton and CSS live in `scripts/bookhtml.py`.
+`scripts/pdf2html.py` for PDF, `scripts/epub2html.py` for EPUB,
+`scripts/djvu2html.py` for DjVu. All three emit the same normalized XHTML — one
+block per line, `<pre>` for code listings — and everything downstream
+(translation, packing, audiobook) is identical. The shared document skeleton,
+CSS and the junk-heading check `looks_garbled()` live in `scripts/bookhtml.py`.
+
+**A DjVu with its own text layer must not be re-OCR'd.** The layer that is
+already in the file beats a fresh `ocrmypdf` run — measured on Prata's C++ 6th
+Russian edition, 1244 pages: words mixing Latin and Cyrillic inside one word
+dropped from 433 to 109 per 391k words (10.9 → 2.8 per 10 000). That layer does
+not survive a trip through PDF: `ddjvu -format=pdf` writes the pages as images
+and `pdftotext` then returns nothing at all. `djvu2html.py` reads `djvutxt
+--detail=line` directly.
+
+Styling is the price: a DjVu text layer carries no italic or bold at all (the
+scan never had them). Headings come from line height, listings from punctuation.
+Line height there is the glyph bounding box, not the type size — a line holding
+a descender is 10% taller than its neighbour — so the thresholds are set from
+measured gaps (`H1`/`H2` in the script), not from "slightly above body text".
 
 **Do not route an EPUB through the PDF path.** Converting EPUB→PDF→XHTML throws
 away the semantic markup that is already there and re-derives it from font
 sizes. `epub2html.py` needs no font profiling and no threshold tuning: it reads
 the spine, drops the nav document, and maps the book's own headings.
 
-Steps 1, 3 and 4 below are PDF-only. For EPUB start at step 2 (only calibre is
-needed, not PyMuPDF) and convert with:
+Steps 1, 3 and 4 below are PDF-only. For EPUB start at step 2 (no PyMuPDF
+needed) and convert with:
 
 `python scripts/epub2html.py book.epub out/book.html`
 
@@ -53,7 +68,10 @@ the translation bridge splits the book on `<h1>`. Measured on Stroustrup's PPP
 1. **Verify a text layer exists.** `pdfinfo` and `pdffonts` on the file. No
    embedded fonts / no extractable text means a scan — stop and say OCR is
    needed; this skill does not apply.
-2. **Check tooling.** `ebook-convert` must be on PATH. For PyMuPDF, prefer an
+2. **Check tooling.** Packing needs nothing but the standard library
+   (`scripts/pack_epub.py`); calibre is optional and only for `.azw3`. Measured
+   2026-09-05: `ebook-convert` was absent on all three machines at hand, and the
+   conversion went through end to end without it. For PyMuPDF, prefer an
    existing interpreter that has it; otherwise build a throwaway venv in the
    scratchpad — do not install into the system Python:
 
@@ -85,21 +103,29 @@ the translation bridge splits the book on `<h1>`. Measured on Stroustrup's PPP
    means the mono flag never fired and every listing is about to be reflowed as
    prose. Fix thresholds and re-run until
    the counts are sane. Cheap to iterate; do not skip to packing.
-7. **Pack with calibre**, always passing explicit TOC XPaths — without them
-   calibre applies its own heuristics and re-breaks the chapters:
+7. **Pack with `scripts/pack_epub.py`** — no calibre, no root, splits on `<h1>`
+   and writes the conservative EPUB 2 + NCX that PocketBook and KOReader both
+   read:
 
    ```bash
-   ebook-convert out/book.html "Title.epub" \
-     --title="Title" --authors="Author" --language=en \
-     --cover=out/images/cover.jpg \
-     --level1-toc='//h:h1' --level2-toc='//h:h2' \
-     --page-breaks-before='//h:h1' \
-     --no-default-epub-cover
-   ebook-convert "Title.epub" "Title.azw3"
+   python scripts/pack_epub.py out/book.html "Title.epub" \
+     --title="Title" --author="Author" --lang=en --cover=cover.jpg
    ```
 
    Take title/author from the user or the book's own title page — PDF metadata
    is often an ASIN or a filename.
+
+   calibre is needed only for `.azw3` (Kindle over USB), and only if it happens
+   to be installed:
+
+   ```bash
+   ebook-convert "Title.epub" "Title.azw3"
+   ```
+
+   ⚠️ Do **not** pack the XHTML with `ebook-convert` directly: without explicit
+   `--level1-toc='//h:h1' --page-breaks-before='//h:h1'` it applies its own
+   heuristics and re-breaks the chapters. `pack_epub.py` has no such mode to
+   get wrong.
 8. **Deliver both files** and say what each is for: `.epub` for Send to Kindle
    (Amazon converts server-side), `.azw3` for USB copy into `documents/`.
    Delete intermediate artifacts left in the user's directories.
@@ -123,17 +149,51 @@ EOF
   is being promoted;
 - many double spaces means line joining is off;
 - list the extracted headings (`grep -o '<h1[^>]*>.\{0,60\}'`) and read them —
-  they become the TOC, and a wrong one is obvious at a glance;
+  they become the TOC, and a wrong one is obvious at a glance. On a scan most of
+  the junk there comes from **rotated** text, not from bad thresholds: sideways
+  captions and table stubs OCR into mush (`aoHegoduenueArdng`) and land in
+  headings because their type is large. `pdf2html.py` drops any block whose line
+  direction is not horizontal (`is_rotated()`, measured on Brikman: 105 lines out
+  of 17 300, every one of them garbage), and demotes what is left of the mush to
+  `<p>` rather than deleting it. That pair took Brikman from 99 `<h1>` to 48;
 - read one full page of body text and confirm paragraphs merge across page
   breaks and hyphenated words are rejoined.
 
 After packing, confirm the EPUB: `ebook-meta` for metadata, and the `.ncx`
 navPoint count for the TOC size.
 
+## Glossary from existing translations
+
+For a book in a series that already has published translations, `scripts/glossary.py`
+mines a bilingual glossary so the machine translation does not invent new spellings
+for names the reader already knows. Feed it pairs of editions of the *same* volume:
+
+```
+python scripts/glossary.py --en vol12.fb2 --ru vol12.ru.fb2 \
+                           --en vol15.epub --ru vol15.ru.fb2 --score 0.6
+```
+
+Two signals, and both are needed. Position: paragraph indices do not line up
+(Russian editions split dialogue, giving 2–3× more paragraphs), so offsets are
+measured as a **share of characters**, where the texts track each other closely.
+Transliteration: a proper name in Russian is nearly always a transliteration, so
+the Cyrillic candidate is romanized and compared to the English term — this is
+what turns the output from noise into a usable list.
+
+Two mirrored filters remove the rest of the junk: a candidate whose head word
+also appears lowercase in the same text is a sentence-initial common word, not a
+name — applied on both sides. Measured on four Dresden Files volumes: 71 pairs,
+of which two were wrong.
+
+⚠️ Concept terms (`White Council` → `Белый Совет`, `Spire` → `Копьё`) do **not**
+come out of the transliteration path and the positional one alone is too noisy
+for them. Extract those by hand and verify by grepping the existing translation.
+
 ## Optional stage: translation
 
 Only when the user asks for a translated book. It slots between step 6 and
-step 7 — translate the XHTML, then pack the translated file with calibre.
+step 7 — translate the XHTML, then pack the translated file with
+`pack_epub.py`.
 
 **Code listings are never translated.** The bridge only recognizes `<p>`, `<h1>`
 and `<h2>`; a `<pre>` block is not parsed, and anything unparsed is carried into
@@ -180,8 +240,23 @@ is the bridge: it writes the repo's input format, shells out to
 
    `python scripts/translate.py book.html book.ru.html --repo <clone> --workdir <dir> --workers 12`
 
-   Resumable: the external repo tracks completed chapters and skips them on a
-   re-run, so an interrupted run costs nothing to restart.
+   ⚠️ **Not resumable, despite what the external repo claims.** Its
+   `progress/translation_progress.json` stays `{"chapters": {}}` and `--all`
+   re-translates every chapter, including ones already sitting in
+   `translations/`. Measured 2026-08-21 on Stroustrup: a re-run to repair 4
+   failed chapters re-did all 29. Budget a full book on every restart, and
+   prefer getting one clean run over patching a partial one.
+
+   The one thing that *does* skip work: deleting a chapter from `extracted/`
+   before the run. It is then never sent, and `rebuild` keeps the original
+   English for it — the right treatment for an index.
+**Numbered exercise items come back untranslated.** Measured on Stroustrup
+2026-08-21: 182 paragraphs of 10151 (1.8%) shaped `[2] Expanding on what you
+have learned…` were echoed back in English. The document-wide Cyrillic check
+cannot see this — 1.8% drowns in it — so `rebuild` counts them separately as
+"осталось на языке оригинала". If the count is high, add an explicit line to the
+prompt that numbered items are prose and must be translated too.
+
 4. **Read the reported counts.** "без перевода" above zero means a chapter came
    back with a different paragraph count and kept its original text; "разметка
    потеряна" counts paragraphs where the model mangled the inline-tag markers

scripts/bookhtml.py

@@ -6,6 +6,14 @@
 строки, а всё, чего не узнал, доносит до результата нетронутым.
 """
 import html
+import re
+
+# Брак OCR-а внутри слова: цифра вплотную к букве («30HWod1Q»), смесь алфавитов
+# в одном слове («aoHegoduenue»), заглавная посреди слова.
+DIGIT_WORD = re.compile(r"[^\W\d_][\d]|[\d][^\W\d_]")
+WORD = re.compile(r"\w+")
+LAT, CYR = re.compile(r"[A-Za-z]"), re.compile(r"[А-Яа-яЁё]")
+MIDCAP = re.compile(r"[a-zа-яё][A-ZА-ЯЁ]")
 
 CSS = """
 body { margin: 0 1em; }
@@ -28,6 +36,53 @@ code { font-family: monospace; font-size: 0.9em; }
 """
 
 
+def looks_garbled(t):
+    """Заголовок ли это вообще, или подпись из схемы, распознанная по буквам.
+
+    Основную часть брака снимает фильтр поворота в главном цикле — здесь остаётся
+    то, что набрано горизонтально: подписи внутри иллюстраций и обрывки таблиц
+    («LF. FF. FT. TIT», «0|91239123», «В»).
+
+    Безусловный брак — три случая, каждый сам по себе: в заголовке нет ни одной
+    буквы; заголовок короче трёх знаков; в нём есть палка (в наборе её не бывает,
+    в распознанном скане она попадается постоянно).
+    Дальше шесть признаков структуры, любых двух хватает. Одного мало: «C++11 и
+    лямбды» даёт «не-букв больше трети», «Python3» — цифру вплотную к букве,
+    и оба заголовка настоящие.
+    """
+    t = t.strip()
+    words = WORD.findall(t)
+    if not words or not any(c.isalpha() for c in t):
+        return True
+    if "|" in t:
+        return True
+    # Заголовок короче четырёх знаков — обрывок («В», «лов», «юн»). Аббревиатуры
+    # целиком заглавными («API», «AI») настоящими заголовками бывают, их щадим —
+    # но только если букв в них не одна и та же: «TT» это обрывок таблицы.
+    if len(t) < 4 and not (t.isupper() and len(set(t)) >= 2):
+        return True
+    # Слова из двух букв по кругу: «TIT. ITITIT», «LF. FF. FT». Нужны минимум два
+    # таких слова подряд и ни одного нормального, иначе под нож попадёт «Часть III».
+    long_words = [w for w in words if len(w) >= 3]
+    if len(long_words) >= 2 and all(len(set(w.lower())) <= 2 for w in long_words):
+        return True
+    letters = sum(c.isalpha() for c in t)
+    toks = t.split()
+    # Обрывок — короткое слово без цифр внутри: «LF.», «оо». Цифры исключены
+    # намеренно, иначе «C++11» и «Qt 6» считались бы обрывками.
+    frags = [w for w in toks if not any(c.isdigit() for c in w)
+             and sum(c.isalpha() for c in w) < 3]
+    signals = (
+        len(frags) * 2 > len(toks),                            # обрывки слов
+        letters * 3 < len(t) * 2,                              # не-букв больше трети
+        bool(DIGIT_WORD.search(t)),
+        any(LAT.search(w) and CYR.search(w) for w in words),   # смесь алфавитов в слове
+        any(MIDCAP.search(w) for w in words),                  # заглавная посреди слова
+        next((c.islower() for c in t if c.isalpha()), False),  # начинается со строчной
+    )
+    return sum(signals) >= 2
+
+
 def document(title, parts):
     """parts: [(tag, cls, inner_html)]; tag 'figure' — псевдотег для картинки."""
     buf = ['<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>',

scripts/djvu2html.py

@@ -0,0 +1,195 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""DjVu со своим текстовым слоем -> semantic XHTML.
+
+Для сканов, у которых слой распознавания уже есть в файле: он почти всегда
+лучше нашего OCR-а. Замерено на Прате 6-го изд.: родной слой 302 523 слова
+при смеси алфавитов 0.8 на 10 000 знаков, наш прогон через ocrmypdf —
+296 954 слова при 12.6 и на 26 страниц меньше.
+
+Через PDF этот слой не проходит: ddjvu -format=pdf кладёт страницы картинками
+и текст теряется целиком (проверено, pdftotext даёт пустоту). Поэтому слой
+берётся напрямую из djvutxt.
+
+Стиля (курсив, полужирный) в слое DjVu нет вовсе — в скане его и не было.
+Заголовки опознаются высотой строки, листинги — пунктуацией, как в pdf2html.py.
+
+    djvu2html.py book.djvu out.html
+    djvu2html.py --selftest
+"""
+import collections
+import html
+import re
+import subprocess
+import sys
+from pathlib import Path
+
+import bookhtml
+
+CODEY = re.compile(r"[{}();\[\]<>=*/#]|::|->")
+SOFT_HYPHEN = "­"
+HEAD_BAND = 0.07  # доля высоты полосы: выше — колонтитул, а не текст
+FOOT_BAND = 0.05  # то же снизу — колонцифра
+# Высота строки в DjVu — это габарит с выносными элементами, а не кегль: строка
+# с «Ц» или «р» выше соседней на те же 10%. Поэтому пороги взяты не «чуть выше
+# основного текста», а по измеренным разрывам у Праты (основная строка 78):
+# 85–90 — колонтитулы, 105–125 — разделы, 170–185 — названия глав.
+H1 = 2.0
+H2 = 1.30
+
+
+def parse(txt):
+    """djvutxt --detail=line -> [[(x0, y0, x1, y1, text), ...] по страницам].
+
+    Свой разбор, а не sexpdata: формат простой, а зависимость ради него —
+    лишняя. Строка может переноситься между скобкой и текстом, поэтому идём
+    по знакам, а не построчно.
+    """
+    pages, cur, i, n = [], None, 0, len(txt)
+    while i < n:
+        c = txt[i]
+        if c == '"':  # строка: до неэкранированной закрывающей кавычки
+            j, buf = i + 1, []
+            while j < n and txt[j] != '"':
+                if txt[j] == "\\" and j + 1 < n:
+                    buf.append({"n": "\n", "t": "\t"}.get(txt[j + 1], txt[j + 1]))
+                    j += 2
+                    continue
+                buf.append(txt[j])
+                j += 1
+            if cur is not None and cur["box"]:
+                cur["lines"].append(tuple(cur["box"]) + ("".join(buf),))
+                cur["box"] = None
+            i = j + 1
+            continue
+        m = re.match(r"\((page|line)((?:\s+-?\d+){4})", txt[i:])
+        if m:
+            box = [int(v) for v in m.group(2).split()]
+            if m.group(1) == "page":
+                cur = {"h": box[3] - box[1], "lines": [], "box": None}
+                pages.append(cur)
+            elif cur is not None:
+                cur["box"] = box
+            i += m.end()
+            continue
+        i += 1
+    return [(p["h"], p["lines"]) for p in pages]
+
+
+def profile(pages):
+    """Высота основной строки и левое поле — по самым частым значениям."""
+    heights, lefts = collections.Counter(), collections.Counter()
+    for _, lines in pages:
+        for x0, y0, x1, y1, _ in lines:
+            heights[y1 - y0] += 1
+            lefts[x0] += 1
+    if not heights:
+        sys.exit("в DjVu нет текстового слоя — этот скрипт не поможет, нужен OCR")
+    # Высота строки гуляет на пиксель-другой, поэтому берётся не голая мода, а
+    # та высота, у которой вместе с соседями ±1 набирается больше всего строк.
+    body = max(heights, key=lambda h: sum(heights[h + d] for d in (-1, 0, 1)))
+    left = min(x for x, _ in lefts.most_common(4))
+    return body, left
+
+
+def looks_like_code(t):
+    return len(t) > 8 and len(CODEY.findall(t)) / len(t) > 0.03
+
+
+def kind(height, body):
+    if height >= body * H1:
+        return "h1"
+    if height >= body * H2:
+        return "h2"
+    return "p"
+
+
+def convert(pages, body, left):
+    parts, open_para = [], None  # open_para: [tag, cls, text]
+    for page_h, lines in pages:
+        for x0, y0, x1, y1, raw in lines:
+            txt = raw.strip()
+            if not txt:
+                continue
+            # Координаты DjVu считаются снизу вверх.
+            top = (page_h - y1) / page_h if page_h else 0.5
+            bottom = y0 / page_h if page_h else 0.5
+            if (top < HEAD_BAND or bottom < FOOT_BAND) and len(txt) < 80:
+                continue  # колонтитул и колонцифра
+            tag = kind(y1 - y0, body)
+            if tag == "p" and looks_like_code(txt):
+                tag = "pre"
+            if tag in ("h1", "h2") and bookhtml.looks_garbled(txt):
+                tag = "p"
+            # Абзац продолжается, пока строки идут от левого поля: красная
+            # строка и смена тега начинают новый. Заголовок склеивается всегда:
+            # название главы занимает две-три строки («Класс string» / «и
+            # стандартная» / «библиотека» / «шаблонов» — это один заголовок),
+            # а два разных заголовка подряд без текста между ними не встречаются.
+            cont = open_para and open_para[0] == tag and (
+                tag in ("h1", "h2") or (tag == "p" and x0 <= left + (y1 - y0)))
+            if tag == "pre" and open_para and open_para[0] == "pre":
+                open_para[2] += "\n" + txt
+                continue
+            if cont:
+                prev = open_para[2]
+                if prev.endswith(SOFT_HYPHEN):
+                    open_para[2] = prev[:-1] + txt
+                elif prev.endswith("-") and not prev.endswith("--"):
+                    open_para[2] = prev[:-1] + txt
+                else:
+                    open_para[2] = prev + " " + txt
+                continue
+            if open_para:
+                parts.append(tuple(open_para))
+            open_para = [tag, None, txt]
+    if open_para:
+        parts.append(tuple(open_para))
+    return [(t, c, html.escape(x).replace(SOFT_HYPHEN, "")) for t, c, x in parts]
+
+
+# Кегли взяты с настоящих полос Праты: колонтитул 64, текст 77, раздел 108,
+# название главы 180. Начало координат в DjVu внизу полосы.
+SAMPLE = """(page 0 0 100 1000 (line 10 950 90 985 "300 Глава 6 ")
+  (line 10 720 90 900 "Упражнения по программированию ")
+  (line 10 590 90 698 "Подраздел про циклы ")
+  (line 10 500 90 577 "Напишите программу, которая читает ввод до сим-")
+  (line 10 420 90 497 "вола @ и повторяет его. ")
+  (line 10 320 90 397 "int main() { return 0; }")
+  (line 10 20 90 60 "300 "))"""
+
+
+def selftest():
+    pages = parse(SAMPLE)
+    assert len(pages) == 1, pages
+    assert len(pages[0][1]) == 7, pages[0][1]
+    body, left = profile(pages)
+    assert body == 77, body
+    parts = convert(pages, body, left)
+    tags = [p[0] for p in parts]
+    assert tags == ["h1", "h2", "p", "pre"], tags
+    # Колонтитул сверху и колонцифра снизу выброшены, перенос склеен без пробела.
+    assert "символа" in parts[2][2], parts[2][2]
+    assert "300" not in " ".join(p[2] for p in parts), parts
+    assert parse('(page 0 0 10 10 (line 1 1 2 2 "a \\"b\\" c"))')[0][1][0][4] == 'a "b" c'
+    print("selftest OK")
+
+
+if len(sys.argv) == 2 and sys.argv[1] == "--selftest":
+    selftest()
+    sys.exit()
+if len(sys.argv) < 3:
+    sys.exit("usage: djvu2html.py book.djvu out.html | djvu2html.py --selftest")
+
+SRC, OUT = Path(sys.argv[1]), Path(sys.argv[2])
+raw = subprocess.run(["djvutxt", "--detail=line", str(SRC)],
+                     capture_output=True, text=True, check=True).stdout
+pages = parse(raw)
+BODY, LEFT = profile(pages)
+print("страниц %d, высота строки %d, левое поле %d" % (len(pages), BODY, LEFT))
+parts = convert(pages, BODY, LEFT)
+OUT.write_text(bookhtml.document(SRC.stem, parts), encoding="utf-8")
+print("blocks:", len(parts),
+      "h1:", sum(1 for p in parts if p[0] == "h1"),
+      "h2:", sum(1 for p in parts if p[0] == "h2"),
+      "p:", sum(1 for p in parts if p[0] == "p"),
+      "pre:", sum(1 for p in parts if p[0] == "pre"))

scripts/fb2html.py

@@ -0,0 +1,163 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""FB2 -> тот же XHTML, что выдают pdf2html.py и epub2html.py.
+
+FB2 в этой библиотеке основной формат (704 тысячи файлов), и без этого входа
+конвейер до них не дотягивается. Разметка у fb2 уже семантическая, поэтому
+задача та же, что у epub2html.py: привести чужие теги к нашим.
+
+Только стандартная библиотека.
+"""
+import argparse
+import html
+import re
+import sys
+import zipfile
+from html.parser import HTMLParser
+from pathlib import Path
+
+import bookhtml
+
+BLOCK = {"p": ("p", None), "v": ("p", "li"), "subtitle": ("h2", None),
+         "text-author": ("p", "note"), "th": ("p", "row"), "td": ("p", "row")}
+INLINE = {"emphasis": "i", "strong": "b", "code": "code", "sub": "i", "sup": "i"}
+DROP = {"description", "binary", "stylesheet"}
+
+
+class Reader(HTMLParser):
+    def __init__(self):
+        super().__init__(convert_charrefs=True)
+        self.blocks, self.cur, self.open_i, self.drop = [], None, [], 0
+        self.depth = 0          # вложенность section: даёт уровень заголовка
+        self.in_title = False
+
+    def flush(self):
+        if not self.cur:
+            return
+        tag, cls, parts = self.cur
+        self.cur = None
+        for t in reversed(self.open_i):
+            parts.append("</%s>" % t)
+        self.open_i = []
+        txt = re.sub(r"\s+", " ", "".join(parts)).strip()
+        if txt:
+            self.blocks.append((tag, cls, txt))
+
+    def handle_starttag(self, tag, attrs):
+        if tag in DROP:
+            self.drop += 1
+            return
+        if self.drop:
+            return
+        if tag == "section":
+            self.depth += 1
+            return
+        if tag == "title":
+            self.flush()
+            self.in_title = True
+            return
+        if tag == "empty-line":
+            self.flush()
+            return
+        if tag == "image":
+            return                      # картинки fb2 лежат в base64, пропускаем
+        if self.in_title and tag == "p":
+            # заголовок раздела: уровень по вложенности section
+            self.flush()
+            self.cur = ("h1" if self.depth <= 2 else "h2", None, [])
+            return
+        if tag in BLOCK:
+            self.flush()
+            self.cur = (BLOCK[tag][0], BLOCK[tag][1], [])
+            return
+        if tag in INLINE and self.cur:
+            out = INLINE[tag]
+            self.open_i.append(out)
+            self.cur[2].append("<%s>" % out)
+
+    def handle_endtag(self, tag):
+        if tag in DROP:
+            self.drop = max(0, self.drop - 1)
+            return
+        if self.drop:
+            return
+        if tag == "section":
+            self.flush()
+            self.depth = max(0, self.depth - 1)
+            return
+        if tag == "title":
+            self.flush()
+            self.in_title = False
+            return
+        if tag in BLOCK:
+            self.flush()
+            return
+        if tag in INLINE and self.cur:
+            out = INLINE[tag]
+            if out in self.open_i:
+                self.open_i.remove(out)
+                self.cur[2].append("</%s>" % out)
+
+    def handle_data(self, data):
+        if self.drop or not self.cur:
+            return
+        self.cur[2].append(html.escape(data, quote=False))
+
+    def close(self):
+        super().close()
+        self.flush()
+
+
+def read_fb2(path):
+    p = Path(path)
+    if p.suffix.lower() == ".zip" or zipfile.is_zipfile(p):
+        with zipfile.ZipFile(p) as z:
+            name = next(n for n in z.namelist() if n.lower().endswith(".fb2"))
+            raw = z.read(name)
+    else:
+        raw = p.read_bytes()
+    enc = "utf-8"
+    m = re.search(rb'encoding="([\w-]+)"', raw[:200])
+    if m:
+        enc = m.group(1).decode("ascii", "ignore")
+    return raw.decode(enc, "replace")
+
+
+def meta(text):
+    """(автор, название) из description — для метаданных EPUB."""
+    def tag(name):
+        m = re.search(r"<%s>(.*?)</%s>" % (name, name), text, re.S)
+        return re.sub(r"<[^>]+>", " ", m.group(1)).strip() if m else ""
+    ti = re.search(r"<title-info>(.*?)</title-info>", text, re.S)
+    block = ti.group(1) if ti else text
+    first = re.search(r"<first-name>(.*?)</first-name>", block, re.S)
+    last = re.search(r"<last-name>(.*?)</last-name>", block, re.S)
+    author = " ".join(re.sub(r"<[^>]+>", "", x.group(1)).strip()
+                      for x in (first, last) if x).strip()
+    book = re.search(r"<book-title>(.*?)</book-title>", block, re.S)
+    return author, (re.sub(r"<[^>]+>", "", book.group(1)).strip() if book else "")
+
+
+def main():
+    ap = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)
+    ap.add_argument("source", type=Path)
+    ap.add_argument("output", type=Path)
+    args = ap.parse_args()
+    text = read_fb2(args.source)
+    body = re.search(r"<body[^>]*>(.*)</body>", text, re.S)
+    r = Reader()
+    r.feed(body.group(1) if body else text)
+    r.close()
+    if not r.blocks:
+        sys.exit("в %s не нашлось текста" % args.source)
+    author, title = meta(text)
+    args.output.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    args.output.write_text(bookhtml.document(title or args.output.stem, r.blocks),
+                           encoding="utf-8")
+    print("blocks: %d, h1: %d, p: %d" % (len(r.blocks),
+          sum(1 for t, _, _ in r.blocks if t == "h1"),
+          sum(1 for t, _, _ in r.blocks if t == "p")))
+    print("метаданные: %s — %s" % (author or "?", title or "?"))
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

scripts/glossary.py

@@ -0,0 +1,219 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""Двуязычный глоссарий из параллельных изданий одной книги.
+
+Задача: машинный перевод очередного тома цикла не должен расходиться с уже
+изданными переводами в именах и реалиях. Частотный список даёт только имена;
+пары вида White Council → Белый Совет так не получить.
+
+Метод — выравнивание по относительной позиции в тексте. Абзацы английского и
+русского изданий не совпадают ни числом, ни границами, но идут в одном порядке,
+поэтому термин, встречающийся в английском тексте на 12%, 34% и 78% длины,
+в переводе окажется примерно там же. Кандидат, чьи позиции совпали с позициями
+термина лучше, чем с текстом вообще, и есть перевод.
+
+Работает с fb2, epub и голым текстом. Только стандартная библиотека.
+"""
+import argparse
+import collections
+import difflib
+import html
+import re
+import sys
+import zipfile
+from pathlib import Path
+
+# Слова, с которых начинается предложение, — не имена собственные.
+RU_STOP = {"Когда", "Если", "Что", "Как", "Это", "Она", "Они", "Мы", "Вы", "Так",
+           "Потом", "Затем", "Даже", "Его", "Её", "Их", "Может", "Все", "Теперь",
+           "Нет", "Да", "Меня", "Мне", "Тогда", "Только", "После", "Пока", "Там",
+           "Здесь", "Однако", "Впрочем", "Просто", "Один", "Вот", "Или", "Почему",
+           "Мой", "Моя", "Кто", "Конечно", "Хорошо", "Ага", "Думаю", "Возможно",
+           "Глава", "Никто", "Ничего", "Что-то", "Кажется", "Значит", "Сейчас"}
+EN_STOP = {"The", "A", "An", "And", "But", "I", "It", "He", "She", "They", "We",
+           "You", "This", "That", "There", "Then", "When", "If", "So", "My", "His",
+           "Her", "Chapter", "What", "Why", "How", "No", "Yes", "Not", "For", "Of",
+           "In", "On", "At", "To", "With", "As", "Was", "Were", "Had", "Have",
+           "Would", "Could", "Should", "One", "All", "Just", "Like", "Now", "Well",
+           "Okay", "Oh", "Maybe", "Something", "Nothing", "Someone"}
+
+
+def read_text(path):
+    """Текст книги из fb2, epub или txt — разметка выкидывается."""
+    p = Path(path)
+    if p.suffix.lower() == ".epub":
+        with zipfile.ZipFile(p) as z:
+            parts = [z.read(n).decode("utf-8", "replace")
+                     for n in z.namelist() if n.lower().endswith((".xhtml", ".html"))]
+        raw = "\n".join(parts)
+    elif p.suffix.lower() in (".fb2", ".xml"):
+        raw = p.read_bytes().decode("utf-8", "replace")
+    else:
+        raw = p.read_text(encoding="utf-8", errors="replace")
+    raw = re.sub(r"<(script|style|head)[^>]*>.*?</\1>", " ", raw, flags=re.S | re.I)
+    raw = re.sub(r"</p>|</section>|<br\s*/?>", "\n", raw, flags=re.I)
+    return html.unescape(re.sub(r"<[^>]+>", " ", raw))
+
+
+def paragraphs(text):
+    return [p.strip() for p in text.split("\n") if len(p.strip()) > 40]
+
+
+def candidates(paras, pattern, stop, min_count):
+    """{термин: [относительные позиции вхождений]}
+
+    Позиция считается по символам, а не по номеру абзаца: русские издания
+    разбивают диалоги построчно, и абзацев там втрое больше — по индексу
+    тексты расходятся, по доле знаков идут почти вровень.
+    """
+    pos = collections.defaultdict(list)
+    total = sum(len(p) for p in paras) or 1
+    acc = 0
+    for p in paras:
+        rel = acc / total
+        acc += len(p)
+        for m in set(pattern.findall(p)):
+            head = m.split()[0]
+            if head in stop or len(m) < 3:
+                continue
+            pos[m].append(rel)
+    return {t: v for t, v in pos.items() if len(v) >= min_count}
+
+
+# Кириллица -> латиница для сравнения имён. Имена собственные в переводе почти
+# всегда транслитерация, и это признак куда надёжнее позиционного совпадения.
+LAT = {"а":"a","б":"b","в":"v","г":"g","д":"d","е":"e","ё":"e","ж":"j","з":"z",
+       "и":"i","й":"i","к":"k","л":"l","м":"m","н":"n","о":"o","п":"p","р":"r",
+       "с":"s","т":"t","у":"u","ф":"f","х":"h","ц":"c","ч":"c","ш":"s","щ":"s",
+       "ъ":"","ы":"i","ь":"","э":"e","ю":"u","я":"a"}
+
+
+def translit(s):
+    return "".join(LAT.get(c, c) for c in s.lower())
+
+
+def name_similarity(en, ru):
+    """Похожесть после огрубления: латиница обеих сторон без удвоений и гласных
+    на конце. Nicodemus/Никодимус дают почти единицу, Harry/Молли — ноль."""
+    a = re.sub(r"[^a-z]", "", en.lower())
+    b = re.sub(r"[^a-z]", "", translit(ru))
+    a = re.sub(r"(.)\1+", r"\1", a)
+    b = re.sub(r"(.)\1+", r"\1", b)
+    if not a or not b:
+        return 0.0
+    return difflib.SequenceMatcher(None, a, b[:len(a) + 3]).ratio()
+
+
+def overlap(a, b, tol):
+    """Доля вхождений a, у которых нашлось вхождение b поблизости."""
+    if not a or not b:
+        return 0.0
+    b = sorted(b)
+    hit = 0
+    for x in a:
+        lo, hi = 0, len(b) - 1
+        best = 1.0
+        while lo <= hi:
+            mid = (lo + hi) // 2
+            best = min(best, abs(b[mid] - x))
+            if b[mid] < x:
+                lo = mid + 1
+            else:
+                hi = mid - 1
+        if best <= tol:
+            hit += 1
+    return hit / len(a)
+
+
+def main():
+    ap = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)
+    ap.add_argument("--en", action="append", required=True, help="английское издание")
+    ap.add_argument("--ru", action="append", required=True, help="русское издание того же тома")
+    ap.add_argument("--min-count", type=int, default=4)
+    ap.add_argument("--tol", type=float, default=0.02, help="допуск по относительной позиции")
+    ap.add_argument("--score", type=float, default=0.6, help="порог уверенности")
+    ap.add_argument("--top", type=int, default=80)
+    args = ap.parse_args()
+    if len(args.en) != len(args.ru):
+        sys.exit("нужно одинаковое число --en и --ru: это должны быть пары изданий")
+
+    EN = re.compile(r"\b[A-Z][a-z]+(?:\s+(?:of\s+|the\s+)?[A-Z][a-z]+){0,2}")
+    lower_seen = collections.Counter()
+    ru_lower = collections.Counter()
+    RU = re.compile(r"\b[А-ЯЁ][а-яё]+(?:\s+[А-ЯЁ][а-яё]+){0,2}")
+    en_pos, ru_pos = collections.defaultdict(list), collections.defaultdict(list)
+    for i, (fe, fr) in enumerate(zip(args.en, args.ru)):
+        pe, pr = paragraphs(read_text(fe)), paragraphs(read_text(fr))
+        # Настоящее имя собственное почти не встречается со строчной буквы:
+        # так отсеиваются After, Once, More и прочие начала предложений.
+        for w in re.findall(r"\b[a-z]{3,}\b", " ".join(pe)):
+            lower_seen[w] += 1
+        for w in re.findall(r"\b[а-яё]{3,}\b", " ".join(pr)):
+            ru_lower[w] += 1
+        print("пара %d: %d абзацев EN, %d RU" % (i + 1, len(pe), len(pr)), file=sys.stderr)
+        for t, v in candidates(pe, EN, EN_STOP, 1).items():
+            en_pos[t] += [(i, x) for x in v]
+        for t, v in candidates(pr, RU, RU_STOP, 1).items():
+            ru_pos[t] += [(i, x) for x in v]
+
+    en_pos = {t: v for t, v in en_pos.items()
+              if len(v) >= args.min_count
+              and lower_seen[t.split()[0].lower()] < max(3, len(v) * 0.2)}
+    # Зеркальный отсев: «Надеюсь», «Зачем», «Парень» — обычные слова, они
+    # встречаются со строчной буквы и именами собственными быть не могут.
+    ru_pos = {t: v for t, v in ru_pos.items()
+              if len(v) >= args.min_count
+              and ru_lower[t.split()[0].lower()] < max(3, len(v) * 0.2)}
+    print("кандидатов: %d EN, %d RU" % (len(en_pos), len(ru_pos)), file=sys.stderr)
+
+    by_book_ru = collections.defaultdict(dict)
+    for t, v in ru_pos.items():
+        for b, x in v:
+            by_book_ru[b].setdefault(t, []).append(x)
+
+    out = []
+    for term, occ in sorted(en_pos.items(), key=lambda kv: -len(kv[1])):
+        mine = collections.defaultdict(list)
+        for b, x in occ:
+            mine[b].append(x)
+        best, best_score = None, 0.0
+        for cand, cocc in ru_pos.items():
+            # Частота кандидата должна быть сопоставима: «Гарри» встречается на
+            # каждой странице и по одностороннему совпадению побеждает всех.
+            if not (0.25 <= len(cocc) / len(occ) <= 4.0):
+                continue
+            fwd = back = tot_f = tot_b = 0.0
+            for b, xs in mine.items():
+                cand_pos = by_book_ru[b].get(cand)
+                if not cand_pos:
+                    continue
+                fwd += overlap(xs, cand_pos, args.tol) * len(xs)
+                back += overlap(cand_pos, xs, args.tol) * len(cand_pos)
+                tot_f += len(xs); tot_b += len(cand_pos)
+            if tot_f < len(occ) * 0.5 or not tot_b:
+                continue
+            # Симметричная мера: термин должен находить перевод, а перевод —
+            # термин. Иначе частотное слово выигрывает у настоящего соответствия.
+            score = (fwd / tot_f) * (back / tot_b)
+            # Транслитерация — сильный самостоятельный довод: если написание
+            # совпадает, позиционного подтверждения нужно куда меньше.
+            sim = name_similarity(term, cand)
+            if sim >= 0.72:
+                score = max(score, sim) + 0.25
+            elif sim < 0.3 and " " not in term:
+                score *= 0.35   # разные имена, позиции совпали случайно
+            if score > best_score:
+                best, best_score = cand, score
+        if best and best_score >= args.score:
+            out.append((len(occ), best_score, term, best))
+
+    print("# частота | уверенность | оригинал -> перевод")
+    seen = set()
+    for n, sc, en, ru in out[:args.top]:
+        if (en, ru) in seen:
+            continue
+        seen.add((en, ru))
+        print("%5d  %.2f  %-30s -> %s" % (n, sc, en, ru))
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

scripts/pack_epub.py

@@ -17,6 +17,12 @@ import sys
 import zipfile
 from pathlib import Path
 
+# XML 1.0 запрещает управляющие символы, а из PDF они приезжают регулярно:
+# у Бейера («Site Reliability Engineering») 33 главы из 45 не разбирались как
+# XML из-за одного такого знака в начале абзаца. Читалка спотыкается молча,
+# поэтому чистим на упаковке, а не надеемся на извлечение.
+BAD_XML = re.compile(r"[\x00-\x08\x0b\x0c\x0e-\x1f\x7f]")
+
 H1 = re.compile(r"^<h1[^>]*>(.*?)</h1>$")
 IMG = re.compile(r'<img src="images/([^"]+)"')
 NS = 'xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"'
@@ -48,8 +54,25 @@ def split_chapters(lines):
     return [(t, b) for t, b in chapters if any(x.strip() for x in b)]
 
 
+def series_meta(meta):
+    """Цикл и номер в нём. Пишем в двух видах: calibre-совместимый meta читают
+    почти все читалки, belongs-to-collection — требование EPUB 3."""
+    name = meta.get("series")
+    if not name:
+        return ""
+    idx = meta.get("series_index") or ""
+    out = ['\n    <meta name="calibre:series" content="%s"/>' % html.escape(name)]
+    if idx:
+        out.append('<meta name="calibre:series_index" content="%s"/>' % html.escape(str(idx)))
+    out.append('<meta property="belongs-to-collection" id="c01">%s</meta>' % html.escape(name))
+    out.append('<meta refines="#c01" property="collection-type">series</meta>')
+    if idx:
+        out.append('<meta refines="#c01" property="group-position">%s</meta>' % html.escape(str(idx)))
+    return "\n    ".join(out)
+
+
 def build(src, out, meta):
-    text = src.read_text(encoding="utf-8")
+    text = BAD_XML.sub("", src.read_text(encoding="utf-8"))
     css = re.search(r"<style>(.*?)</style>", text, re.S)
     css = css.group(1) if css else ""
     body = re.search(r"<body>(.*)</body>", text, re.S)
@@ -60,7 +83,10 @@ def build(src, out, meta):
 
     imgdir = src.parent / "images"
     used, files = [], []
-    with zipfile.ZipFile(out, "w") as z:
+    # ZIP_DEFLATED обязателен явно: у zipfile умолчание — ZIP_STORED, и книга
+    # выходит втрое толще (у Брикмана 1.42 МБ против 0.43 при том же тексте).
+    # Первым файлом всё равно идёт несжатый mimetype — этого требует формат.
+    with zipfile.ZipFile(out, "w", zipfile.ZIP_DEFLATED) as z:
         # mimetype обязан идти первым и без сжатия — иначе часть читалок
         # не опознаёт архив как EPUB
         z.writestr(zipfile.ZipInfo("mimetype"), "application/epub+zip",
@@ -82,8 +108,11 @@ def build(src, out, meta):
                        CHAPTER % (NS, html.escape(title), chunk))
         for img in used:
             z.write(imgdir / img, "OEBPS/images/" + img)
-        if meta["cover"] and (imgdir / meta["cover"]).exists():
-            z.write(imgdir / meta["cover"], "OEBPS/images/" + meta["cover"])
+        # Обложка бывает и среди картинок текста — второй раз её класть нельзя,
+        # zip примет дубликат имени, а читалки на такой архив ругаются.
+        cover = meta["cover"] if meta["cover"] not in used else ""
+        if cover and (imgdir / cover).exists():
+            z.write(imgdir / cover, "OEBPS/images/" + cover)
 
         items = ['<item id="css" href="style.css" media-type="text/css"/>',
                  '<item id="ncx" href="toc.ncx" media-type="application/x-dtbncx+xml"/>']
@@ -94,7 +123,7 @@ def build(src, out, meta):
             spine.append('<itemref idref="c%d"/>' % i)
         mime = {".png": "image/png", ".jpg": "image/jpeg", ".jpeg": "image/jpeg",
                 ".gif": "image/gif", ".svg": "image/svg+xml"}
-        for i, img in enumerate(used + ([meta["cover"]] if meta["cover"] else [])):
+        for i, img in enumerate(used + ([cover] if cover else [])):
             items.append('<item id="i%d" href="images/%s" media-type="%s"%s/>'
                          % (i, img, mime.get(Path(img).suffix.lower(), "image/jpeg"),
                             ' properties="cover-image"' if img == meta["cover"] else ""))
@@ -104,12 +133,12 @@ def build(src, out, meta):
     <dc:identifier id="bid">%s</dc:identifier>
     <dc:title>%s</dc:title>
     <dc:creator>%s</dc:creator>
-    <dc:language>%s</dc:language>
+    <dc:language>%s</dc:language>%s
   </metadata>
   <manifest>%s</manifest>
   <spine toc="ncx">%s</spine>
 </package>""" % (html.escape(meta["id"]), html.escape(meta["title"]),
-                 html.escape(meta["author"]), meta["lang"],
+                 html.escape(meta["author"]), meta["lang"], series_meta(meta),
                  "\n    ".join(items), "\n    ".join(spine)))
 
         nav = "\n".join(
@@ -133,9 +162,13 @@ def main():
     ap.add_argument("--author", default="")
     ap.add_argument("--lang", default="ru")
     ap.add_argument("--cover", default="cover.jpg", help="имя файла в images/")
+    ap.add_argument("--series", default="", help="название цикла")
+    ap.add_argument("--series-index", default="", help="номер в цикле")
     args = ap.parse_args()
     meta = {"title": args.title, "author": args.author, "lang": args.lang,
-            "cover": args.cover, "id": "urn:uuid:" + args.output.stem.replace(" ", "-")}
+            "cover": args.cover, "series": args.series,
+            "series_index": args.series_index,
+            "id": "urn:uuid:" + args.output.stem.replace(" ", "-")}
     n, imgs = build(args.source, args.output, meta)
     size = args.output.stat().st_size / 2**20
     print("%s: глав %d, картинок %d, %.1f МБ" % (args.output.name, n, imgs, size))

scripts/pdf2html.py

@@ -39,6 +39,30 @@ MAX_IMG_SHARE = 0.6  # доля площади страницы: больше
 # Запасное опознание листинга, когда издатель вычистил и имена шрифтов, и флаги:
 # кегль мельче основного текста плюс пунктуация, которой в прозе не бывает.
 CODEY = re.compile(r"[{}();\[\]<>=*/#]|::|->")
+ROTATED = 0.1  # синус угла строки: больше — текст повёрнут, а не набран по горизонтали
+HEAD_BAND = 0.07  # доля высоты полосы сверху, где лежит колонтитул, а не текст
+SOFT_HYPHEN = "\u00ad"
+OCR = False
+
+
+def _image_png(raw):
+    """Байты картинки блока -> настоящий PNG.
+
+    b["ext"] врёт: на «Запускаем Ansible» 3-го изд. блоки с ext="png" и
+    colorspace=4 на деле — CMYK JPEG (magic FFD8, подтверждено `file`), и
+    PNG-инструменты (pngquant) отказываются их декодировать с именем .png.
+    Вместо доверия заявленному формату декодируем через Pixmap (MuPDF сам
+    распознаёт реальный формат по данным) и всегда отдаём RGB PNG — тогда
+    имя файла (.png) не расходится с содержимым и CMYK не ловит инверсию
+    цвета в читалках, которые не ждут Adobe-JPEG с четырьмя каналами.
+    """
+    try:
+        pix = pymupdf.Pixmap(raw)
+        if pix.colorspace is not None and pix.colorspace.n not in (1, 3):
+            pix = pymupdf.Pixmap(pymupdf.csRGB, pix)
+        return pix.tobytes("png")
+    except Exception:
+        return raw  # не смогли декодировать — пишем как есть, лучше так, чем ничего
 
 
 def style(font, flags=0):
@@ -50,10 +74,40 @@ def style(font, flags=0):
 
 def is_mono(s):
     """Моноширинный шрифт = листинг кода. Признак из флагов, а не из имени:
-    имена у каждого издательства свои, флаг одинаковый."""
+    имена у каждого издательства свои, флаг одинаковый.
+
+    Исключение — невидимый слой Tesseract: он весь набран GlyphLessFont с
+    выставленным моно-битом, и без этой проверки книга целиком опознаётся как
+    один сплошной листинг (измерено на Ansible после OCR: pre 10498, p 0).
+    В таком слое листинги ловятся кеглем и пунктуацией, см. block_kind().
+    """
+    if "glyphless" in s["font"].lower():
+        return False
     return bool(s["flags"] & MONO)
 
 
+def ocr_layer(doc, step=23):
+    """Текст сделан OCR-ом: у всего слоя один невидимый шрифт. Кегль в таком
+    слое подгоняется под рамку слова и гуляет (9.0, 9.2, 9.4 в одном абзаце),
+    поэтому дальше он округляется до целого — иначе гистограмма размазывается
+    и основной кегль книги определяется неверно."""
+    glyphless = total = 0
+    for pno in range(1, doc.page_count, step):
+        for b in doc[pno].get_text("dict")["blocks"]:
+            for l in b.get("lines", []):
+                for s in l["spans"]:
+                    n = len(s["text"])
+                    total += n
+                    if "glyphless" in s["font"].lower():
+                        glyphless += n
+    return total > 0 and glyphless / total > 0.9
+
+
+def size_of(span):
+    """Кегль спана. В OCR-слое округляется до целого: см. ocr_layer()."""
+    return round(span["size"]) if OCR else round(span["size"], 1)
+
+
 def profile(doc, step=7):
     """(кегль текста, x0 красной строки, кегль глав) по выборке страниц.
 
@@ -63,6 +117,7 @@ def profile(doc, step=7):
     """
     size_chars = collections.Counter()
     head_blocks = collections.Counter()
+    head_len = {}
     x0 = collections.Counter()
     for pno in range(1, doc.page_count, step):
         for b in doc[pno].get_text("dict")["blocks"]:
@@ -73,16 +128,28 @@ def profile(doc, step=7):
             for l in b["lines"]:
                 x0[round(l["bbox"][0])] += 1
             for sp in spans:
-                size_chars[round(sp["size"], 1)] += len(sp["text"])
+                size_chars[size_of(sp)] += len(sp["text"])
             top = max(spans, key=lambda sp: len(sp["text"]))
-            head_blocks[round(top["size"], 1)] += 1
+            head_blocks[size_of(top)] += 1
+            head_len.setdefault(size_of(top), []).append(
+                "".join(sp["text"] for sp in spans).strip())
     if not size_chars:
         sys.exit("в PDF нет извлекаемого текста — нужен OCR, этот скрипт не поможет")
     body = size_chars.most_common(1)[0][0]
     # кандидаты в главы: крупнее текста и встречаются не единожды (единичный
     # размер — это титул, а не уровень заголовка)
+    # Ещё условие: у кандидата должны быть слова, а не цифры. У Нейгарда номер
+    # главы набран кеглем 100 отдельным блоком («1», «2», …), и без проверки
+    # главой объявлялся он, а настоящие заголовки в 30 пунктов уезжали в
+    # разделы — оглавление выходило пустым. Отбор идёт по наличию букв, а не по
+    # длине: «Preface» — семь знаков, и порог по длине отсекал бы и его.
+    def _wordy(sz):
+        txts = head_len.get(sz) or []
+        letters = sum(1 for t in txts if re.search(r"[^\W\d_]", t))
+        return bool(txts) and letters * 2 >= len(txts)
+
     cand = sorted((sz for sz, n in head_blocks.items()
-                   if sz >= body * 1.15 and n >= 3), reverse=True)
+                   if sz >= body * 1.15 and n >= 3 and _wordy(sz)), reverse=True)
     h1 = cand[0] if cand else body * 1.55
     left = min(x for x, n in x0.most_common(4))
     return body, left + max(4, body * 0.6), h1
@@ -111,13 +178,18 @@ def looks_like_code(spans):
     return len(text) > 8 and len(CODEY.findall(text)) / len(text) > 0.03
 
 
+def is_rotated(b):
+    """Строки блока набраны не по горизонтали (боковая врезка, подпись к таблице)."""
+    return bool(b.get("lines")) and any(abs(l["dir"][1]) > ROTATED for l in b["lines"])
+
+
 def block_kind(b, body, h1_size):
     """(tag, css class) по кеглю блока относительно основного текста книги."""
     spans = [s for l in b["lines"] for s in l["spans"] if s["text"].strip()]
     if not spans:
         return None
     top = max(spans, key=lambda s: len(s["text"]))
-    sz = top["size"]
+    sz = size_of(top)
     if all(is_mono(sp) for sp in spans):
         return ("pre", None)
     if sz <= body * 0.93 and looks_like_code(spans):
@@ -126,7 +198,11 @@ def block_kind(b, body, h1_size):
         return ("h1", "title")
     if sz >= h1_size * 0.97:
         return ("h1", None)
-    if sz >= body * 1.15:
+    # 1.10, а не 1.15: у Вернона подзаголовок набран 17.2 при тексте 15.0, то
+    # есть ровно на пять сотых ниже прежнего порога — и все 85 разделов книги
+    # уезжали в прозу. Тот же множитель, что у split_by_size, иначе разрез и
+    # классификация расходятся.
+    if sz >= body * 1.10:
         return ("h2", None)
     return ("p", None)
 
@@ -137,7 +213,10 @@ def block_text(b, pre=False):
         # слова. Ни склейки строк, ни де-дефисации здесь быть не должно.
         rows = ["".join(span_html(s, plain=True) for s in l["spans"])
                 for l in b["lines"]]
-        return "\n".join(rows).rstrip()
+        # В настоящем коде мягкого переноса не бывает: если он тут есть, блок
+        # опознан как листинг ошибочно (обычно это таблица опций), и слово надо
+        # склеить, а не оставить разорванным переводом строки.
+        return "\n".join(rows).replace(SOFT_HYPHEN + "\n", "").rstrip()
     out = []
     for i, l in enumerate(b["lines"]):
         line = "".join(span_html(s) for s in l["spans"])
@@ -145,7 +224,12 @@ def block_text(b, pre=False):
             continue
         if out:
             prev = out[-1]
-            if prev.endswith("-") and not prev.endswith("--"):
+            # Русские издания переносят мягким дефисом U+00AD, а не обычным:
+            # без этой ветки строки склеиваются через пробел и слово рвётся
+            # пополам («введен ные»). Измерено на Шоттсе (Питер, 2020).
+            if prev.endswith(SOFT_HYPHEN):
+                out[-1] = prev[:-1]
+            elif prev.endswith("-") and not prev.endswith("--"):
                 out[-1] = prev[:-1]  # de-hyphenate
             else:
                 out.append(" ")
@@ -154,11 +238,33 @@ def block_text(b, pre=False):
     txt = re.sub(r"</i>(\s*)<i>", r"\1", txt)
     txt = re.sub(r"</b>(\s*)<b>", r"\1", txt)
     txt = re.sub(r"(?<=\S) {2,}(?=\S)", " ", txt)
+    # Мягкие переносы внутри строки читалке не нужны и ломают поиск по тексту.
+    txt = txt.replace(SOFT_HYPHEN, "")
     return txt.strip()
 
 
+if SRC.name == "--selftest":  # python3 pdf2html.py --selftest --selftest
+    # Повёрнутый текст ловится не по буквам, а по направлению строки: у
+    # «aoHegoduenueArdng» из боковой врезки Брикмана структура слова приличная.
+    assert is_rotated({"lines": [{"dir": (0.0, 1.0)}]})
+    assert is_rotated({"lines": [{"dir": (0.0, -1.0)}]})
+    assert not is_rotated({"lines": [{"dir": (1.0, 0.0)}, {"dir": (1.0, 0.01)}]})
+    for bad in ("30HWod1Q", "o|qisuy", "1 2 3 4", "|", "0Q1 v9 8|", "В",
+                "9120905", "LF. FF. FT. TIT", "ee. лов. о", "лов", "TIT. ITITIT", "TT",
+                "‘ая. ®No TERRAFORM", "юн"):
+        assert bookhtml.looks_garbled(bad), bad
+    for good in ("Глава 1. Зачем нужен Terraform", "C++11 и лямбды", "Python3",
+                 "Модули", "Часть II. Основы", "Что дальше?", "Часть III", "API",
+                 "AI", "Резюме", "06 авторе", "systemd в деталях"):
+        assert not bookhtml.looks_garbled(good), good
+    print("selftest OK")
+    sys.exit()
+
 doc = pymupdf.open(SRC)
+OCR = ocr_layer(doc)
 BODY, INDENT_X, H1_SIZE = profile(doc)
+if OCR:
+    print("слой распознан OCR-ом: моно-признак отключён, кегль округляется")
 print("кегль текста %.1f, глав %.1f, красная строка от x0=%.0f"
       % (BODY, H1_SIZE, INDENT_X))
 parts = []
@@ -168,12 +274,73 @@ open_para = None  # (tag, cls, text) still collecting
 pix = doc[0].get_pixmap(dpi=150)
 pix.save(IMGDIR / "cover.jpg")
 
+def running_heads(doc, band, limit=80, min_pages=5):
+    """Тексты, повторяющиеся в верхнем поле на многих полосах.
+
+    Позиционный признак в одиночку рубит и настоящие заголовки: у книг,
+    свёрстанных calibre, глава начинается ровно с верха полосы и короче 80
+    знаков. У Вернона так пропали 14 заголовков из 15. Повтор по десяткам
+    страниц — то, чем колонтитул отличается от заголовка.
+    """
+    seen = collections.Counter()
+    for page in doc:
+        for b in page.get_text("dict")["blocks"]:
+            if b.get("type") == 1 or "lines" not in b:
+                continue
+            if b["bbox"][1] >= page.rect.height * band:
+                continue
+            txt = "".join(sp["text"] for l in b["lines"] for sp in l["spans"])
+            txt = re.sub(r"\d+", "", txt).strip().lower()
+            if txt and len(txt) < limit:
+                seen[txt] += 1
+    return {t for t, n in seen.items() if n >= min_pages}
+
+
+def split_by_size(b, body):
+    """Разрезать блок, где шапка набрана крупнее следующего за ней текста.
+
+    У Вернона 85 подзаголовков лежат в одном блоке с первым абзацем раздела:
+    строка 17.2 и сразу за ней 15.0. Без разреза они становятся частью абзаца,
+    оглавление теряет второй уровень, а текст начинается с заголовка без точки.
+    """
+    lines = [l for l in b.get("lines", [])
+             if any(sp["text"].strip() for sp in l["spans"])]
+    if len(lines) < 2:
+        return [b]
+    big = [max(size_of(sp) for sp in l["spans"] if sp["text"].strip())
+           > body * 1.12 for l in lines]
+    if not big[0] or all(big):
+        return [b]
+    cut = big.index(False)
+    if not any(big[:cut]) or any(big[cut:]):
+        return [b]          # разрез только когда крупное строго сверху
+    head = dict(b, lines=lines[:cut],
+                bbox=(b["bbox"][0], b["bbox"][1], b["bbox"][2],
+                      lines[cut - 1]["bbox"][3]))
+    rest = dict(b, lines=lines[cut:],
+                bbox=(b["bbox"][0], lines[cut]["bbox"][1], b["bbox"][2],
+                      b["bbox"][3]))
+    return [head, rest]
+
+
+HEADS = running_heads(doc, HEAD_BAND)
+print("колонтитулов опознано по повтору:", len(HEADS))
+
 img_n = 0
 for pno, page in enumerate(doc):
     if pno == 0:
         continue
     blocks = sorted(page.get_text("dict")["blocks"], key=lambda b: b["bbox"][1])
+    blocks = [part for b in blocks
+              for part in (split_by_size(b, BODY) if b.get("type") != 1 else [b])]
     for bi, b in enumerate(blocks):
+        # Повёрнутый на 90° текст: боковые врезки и подписи к таблицам. В книге
+        # их единицы, а распознаются они всегда в кашу («aoHegoduenueArdng») и
+        # лезут в заголовки, потому что кегль у них крупный. Замерено у Брикмана:
+        # 105 строк из 17 300, все до одной — брак. Настоящая повёрнутая таблица
+        # тоже отсеется, но её всё равно нечем показать в потоковой вёрстке.
+        if is_rotated(b):
+            continue
         if b["type"] == 1:
             x0, y0, x1, y1 = b["bbox"]
             if x1 - x0 < MIN_IMG or y1 - y0 < MIN_IMG:
@@ -183,7 +350,7 @@ for pno, page in enumerate(doc):
                 continue  # подложка отсканированной полосы: текст берём из OCR-слоя
             img_n += 1
             name = "img%02d.png" % img_n
-            (IMGDIR / name).write_bytes(b["image"])
+            (IMGDIR / name).write_bytes(_image_png(b["image"]))
             if open_para:
                 parts.append(open_para)
                 open_para = None
@@ -200,6 +367,17 @@ for pno, page in enumerate(doc):
         txt = block_text(b, pre=(tag == "pre"))
         if not txt:
             continue
+        # Колонтитул: верхние 7% полосы — поле, а не текст. У Брикмана так
+        # отсеивается 21 блок крупного кегля из 511, все до одного — шапки.
+        # ponytail: признак позиционный. Надёжнее — текст, повторяющийся на
+        # десятках полос, но за это платить вторым проходом по документу.
+        if (b["bbox"][1] < page.rect.height * HEAD_BAND and len(txt) < 80
+                and re.sub(r"\d+", "", bookhtml.strip_tags(txt)
+                           if hasattr(bookhtml, "strip_tags")
+                           else re.sub(r"<[^>]+>", "", txt)).strip().lower() in HEADS):
+            continue
+        if tag in ("h1", "h2") and bookhtml.looks_garbled(txt):
+            tag, cls = "p", None
         indented = b["lines"][0]["bbox"][0] >= INDENT_X
         cont = (
             open_para
@@ -213,6 +391,13 @@ for pno, page in enumerate(doc):
             join = "" if open_para[2].endswith("-") else " "
             open_para = (tag, cls, open_para[2] + join + txt, open_para[3])
             continue
+        # Соседние листинги склеиваются в один блок: OCR-слой отдаёт каждую
+        # строку кода отдельным блоком, и без склейки листинг рассыпается на
+        # десяток однострочных <pre> подряд. Строки внутри блока значимы,
+        # поэтому соединяются переводом строки, а не пробелом.
+        if OCR and tag == "pre" and open_para and open_para[0] == "pre":
+            open_para = (tag, cls, open_para[2] + "\n" + txt, open_para[3])
+            continue
         if open_para:
             parts.append(open_para)
         open_para = (tag, cls, txt, at_top)
@@ -243,6 +428,11 @@ for part in parts:
     merged.append(part)
 parts = merged
 
+# Проверка повторяется после склейки: по отдельности «LF», «FF» и «TIT» проходят
+# как аббревиатуры, а склеенные в один заголовок — это обрывок таблицы.
+parts = [(("p", None, x) if t in ("h1", "h2") and bookhtml.looks_garbled(x)
+          else (t, c, x)) for t, c, x in parts]
+
 doc_html = bookhtml.document(doc.metadata.get("title") or SRC.stem, parts)
 # merge tag runs split at page/line boundaries. Пробелы здесь уже не трогаем:
 # внутри <pre> они значимы, а в прозе схлопнуты в block_text.

scripts/test_pack_epub.py

@@ -57,6 +57,47 @@ def test_pack(tmp: Path):
     assert "Текст второй главы" not in ch1, "главы не должны склеиваться"
 
 
+def test_cover_used_in_text_is_not_duplicated(tmp: Path):
+    """Обложка, встречающаяся и в тексте, не должна попадать в архив дважды."""
+    src = tmp / "book.html"
+    src.write_text("<h1>Глава</h1>\n"
+                   '<p class="figure"><img src="images/cover.jpg"/></p>\n'
+                   "<p>Текст главы.</p>", encoding="utf-8")
+    (tmp / "images").mkdir()
+    (tmp / "images" / "cover.jpg").write_bytes(b"\xff\xd8\xff")
+    out = tmp / "book.epub"
+    pack_epub.build(src, out, {"title": "t", "author": "a", "lang": "ru",
+                               "cover": "cover.jpg", "id": "i"})
+    names = zipfile.ZipFile(out).namelist()
+    assert names.count("OEBPS/images/cover.jpg") == 1, names
+    opf = zipfile.ZipFile(out).read("OEBPS/content.opf").decode()
+    assert opf.count('href="images/cover.jpg"') == 1, opf
+
+
+def test_control_chars_stripped(tmp: Path):
+    """Управляющий знак из PDF делает главу неразбираемой как XML.
+
+    У Бейера («Site Reliability Engineering») так падали 33 главы из 45:
+    один \x02 в начале абзаца, и читалка молча спотыкается на файле.
+    """
+    import xml.etree.ElementTree as ET
+
+    src = tmp / "book.html"
+    src.write_text(BOOK.replace("<p>Текст первой главы.</p>",
+                                "<p>\x02Текст первой главы.</p>"),
+                   encoding="utf-8")
+    (tmp / "images").mkdir()
+    (tmp / "images" / "fig.png").write_bytes(b"\x89PNG\r\n\x1a\n")
+    (tmp / "images" / "cover.jpg").write_bytes(b"\xff\xd8\xff")
+    out = tmp / "book.epub"
+    pack_epub.build(src, out, {"title": "T", "author": "A", "lang": "ru",
+                               "cover": "cover.jpg", "id": "urn:uuid:test"})
+    z = zipfile.ZipFile(out)
+    for name in z.namelist():
+        if name.endswith((".xhtml", ".opf", ".ncx")):
+            ET.fromstring(z.read(name))          # падает, если знак остался
+
+
 def test_no_content(tmp: Path):
     src = tmp / "empty.html"
     src.write_text("<html><body>\n</body></html>", encoding="utf-8")
@@ -69,7 +110,8 @@ def test_no_content(tmp: Path):
 
 
 if __name__ == "__main__":
-    for case in (test_pack, test_no_content):
+    for case in (test_pack, test_cover_used_in_text_is_not_duplicated,
+                 test_no_content):
         with tempfile.TemporaryDirectory() as d:
             case(Path(d))
     print("OK")

scripts/test_translate.py

@@ -105,6 +105,59 @@ def test_code_listings_are_left_alone(tmp: Path):
     assert t.verify_output(src, "ru"), "код не должен заваливать приёмку"
 
 
+def test_junk_translation_falls_back_to_original(tmp: Path):
+    """Модель иногда возвращает на длинный абзац огрызок «, v», а число абзацев
+    при этом сходится — прежние ворота такое пропускали."""
+    src = tmp / "book.html"
+    long_en = ("A vector is simply a sequence of elements that you can access by "
+               "an index, and it is the workhorse of the standard library. ") * 2
+    src.write_text("\n".join([
+        "<h1>Chapter</h1>",
+        "<p>%s</p>" % long_en,
+        "<p>Second paragraph of the very same chapter, also reasonably long.</p>",
+    ]), encoding="utf-8")
+    chapters = t.split_chapters(t.parse_blocks(src))
+    trans = tmp / "translations"
+    trans.mkdir()
+    (trans / "chapter_000_translated.json").write_text(json.dumps(
+        {"number": 0, "paragraphs": ["Глава", ", v",
+                                     "Второй абзац той же самой главы, тоже достаточно длинный."]},
+        ensure_ascii=False), encoding="utf-8")
+
+    out = tmp / "out.html"
+    t.rebuild(src, chapters, tmp, out)
+    result = out.read_text(encoding="utf-8")
+    assert ", v" not in result, "огрызок не должен попадать в книгу"
+    assert "A vector is simply a sequence" in result, "вместо огрызка нужен оригинал"
+    assert "Второй абзац" in result, "нормальный перевод должен остаться"
+
+
+def test_untouched_paragraphs_are_counted(tmp: Path):
+    """Абзац, вернувшийся по-английски, доля кириллицы по документу не ловит:
+    у Страуструпа так осталось 182 упражнения из 10151 блока."""
+    src = tmp / "book.html"
+    en = ("Expanding on what you have learned, write a program that lists the "
+          "instructions for a computer to find the upstairs bedroom. ") * 2
+    ru_src = ("Этот абзац достаточно длинный, чтобы попасть под проверку языка "
+              "и быть переведённым как положено. ") * 2
+    src.write_text("\n".join(["<h1>Chapter</h1>", "<p>%s</p>" % en, "<p>%s</p>" % en]),
+                   encoding="utf-8")
+    chapters = t.split_chapters(t.parse_blocks(src))
+    trans = tmp / "translations"
+    trans.mkdir()
+    (trans / "chapter_000_translated.json").write_text(json.dumps(
+        {"number": 0, "paragraphs": ["Глава", en, ru_src]}, ensure_ascii=False),
+        encoding="utf-8")
+
+    out = tmp / "out.html"
+    import io, contextlib
+    buf = io.StringIO()
+    with contextlib.redirect_stdout(buf):
+        t.rebuild(src, chapters, tmp, out)
+    report = buf.getvalue()
+    assert "осталось на языке оригинала: 1" in report, report
+
+
 def test_workdir_belongs_to_one_book(tmp: Path):
     """Имена chapter_NNN.json у всех книг одинаковы: чужой workdir склеит
     перевод одной книги с текстом другой."""
@@ -155,6 +208,8 @@ if __name__ == "__main__":
     test_broken_marks_drop_tags()
     test_language_detection()
     for case in (test_split_and_rebuild, test_code_listings_are_left_alone,
+                 test_junk_translation_falls_back_to_original,
+                 test_untouched_paragraphs_are_counted,
                  test_workdir_belongs_to_one_book, test_stale_chapters_removed,
                  test_verify_output_catches_untranslated):
         with tempfile.TemporaryDirectory() as d:

scripts/translate.py

@@ -148,9 +148,15 @@ def run_translator(repo, workdir, extracted, workers):
         sys.exit("book_translator завершился с кодом %d" % r.returncode)
 
 
+# Доля от длины оригинала, ниже которой перевод считается мусором. Совпадение
+# числа абзацев ничего не гарантирует: модель иногда возвращает на длинный абзац
+# огрызок вида «, v», и прежние ворота такое пропускали.
+MIN_LEN_SHARE = 0.25
+
+
 def rebuild(src, chapters, workdir, out):
     lines = src.read_text(encoding="utf-8").splitlines()
-    broken = missing = translated = 0
+    broken = missing = translated = junk = untouched = 0
     for n, ch in enumerate(chapters):
         f = workdir / "translations" / ("chapter_%03d_translated.json" % n)
         if not f.exists():
@@ -162,15 +168,27 @@ def rebuild(src, chapters, workdir, out):
                   % (n, len(paragraphs), len(ch)))
             missing += len(ch)
             continue
-        for (idx, tag, attrs, _), text in zip(ch, paragraphs):
+        for (idx, tag, attrs, original), text in zip(ch, paragraphs):
+            plain_src = re.sub("<[^>]+>", "", original)
+            if len(plain_src) > 120 and len(text) < max(20, len(plain_src) * MIN_LEN_SHARE):
+                junk += 1
+                lines[idx] = "<%s%s>%s</%s>" % (tag, attrs, original, tag)
+                continue  # оставляем оригинал: английский абзац лучше огрызка
+            # Абзац, вернувшийся на языке оригинала. Доля кириллицы по всему
+            # документу такое не ловит: полтора процента в ней тонут, а на
+            # странице это заметный кусок английского текста.
+            if len(plain_src) > 150 and detect_language(re.sub("<[^>]+>", "", text))[0] \
+                    == detect_language(plain_src)[0] != "unknown":
+                untouched += 1
             body, ok = from_marks(text)
             broken += not ok
             translated += 1
             lines[idx] = "<%s%s>%s</%s>" % (tag, attrs, body, tag)
     out.write_text("\n".join(lines) + "\n", encoding="utf-8")
-    print("переведено блоков: %d, без перевода: %d, разметка потеряна в %d"
-          % (translated, missing, broken))
-    return missing == 0
+    print("переведено блоков: %d, без перевода: %d, разметка потеряна в %d, "
+          "огрызков заменено оригиналом: %d, осталось на языке оригинала: %d"
+          % (translated, missing, broken, junk, untouched))
+    return missing == 0 and junk * 200 <= translated
 
 
 def verify_output(out, target):