我做了一个日语的“编译器”：Nihongo

在我学习日语的时候，发现每次求助于AI的时候，都需要写一串固定的提示词。

「能不能省略提示词输入呢？」我想，然后我只用一天时间，做了一个AI驱动的“编译器”。

TIP
名称“Nihongo”源自日语「にほんご」。

安装 | インストール#

安装非常简单，只需要下载一个py源代码文件（在文末），然后配置Key和API就好了：

'''=== 在这里配置Nihongo ==='''
API_KEY           = ''  # 你的API key，千万不能泄露
API_BASE_URL      = 'https://api.deepseek.com'  # API的Base URL，默认是DeepSeek，详细请看API文档
AI_MODEL          = 'deepseek-chat'  # 使用的模型名称，默认是DeepSeek，详细请看API文档

为了更好的效果，你可以在配置文件添加一行别名，这样随时随地都可以调用：

alias nihongo "<虚拟环境（选填）> <nihongo脚本位置>"

NOTE
下文均以此别名为示例。

IMPORTANT
如果缺少所需依赖，请安装 typer 和 openai 库。

使用 | 使用する#

用起来很简单，和普通的编译器/解释器没太大的差别：

nihongo -h

 Usage: nihongo.py [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

 Nihongo是日语的“编译器”。可以通过AI对日语文本文件进行“编译”和“静态分析”等操作。

╭─ Options ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ --install-completion            Install completion for the current shell.                                              │
│ --show-completion               Show completion for the current shell, to copy it or customize the installation.       │
│ --help                -h        Show this message and exit.                                                            │
╰────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
╭─ Commands ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ run   将日语编译成简体中文。                                                                                           │
│ lint  逐句检查日语文本中的错误和问题。                                                                                 │
│ expl  逐句分析日语文本中的语法要点。                                                                                   │
╰────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯

接下来，会以以下日语文件作示例，文件名为 temp.nhg ：

（日语の练习）
私は山口と言います、浅草大学の学生です。
今、ここは地下鉄の電車です、私は浅草大学に行きます。
「すみません、この電車は浅草大学駅に行きますか？」
「つぎの駅は秋葉原駅で、終点は日本中山空港駅です、浅草大学駅には行きません。」
oh no！これは私の電車じゃないです！
「つぎの駅はどのぐらいかかりますか？」
「emm...八分ぐらいです。」
ああ、時間がとても長いですね。

run#

进入存在 temp.nhg 的文件夹，然后执行以下命令，便可以开始“编译”：

nihongo run temp.nhg

（日语练习）
我叫山口，是浅草大学的学生。
现在，这里是在地铁电车上，我要去浅草大学。
“不好意思，这趟电车去浅草大学站吗？”
“下一站是秋叶原站，终点是日本中山机场站，不去浅草大学站。”
oh no！这不是我要坐的电车！
“到下一站大概要多久？”
“emm...大概八分钟。”
啊，时间好长啊。

lint#

与上面差不多的操作，执行以下命令就可以查找文件中有什么错误和问题，同时美观地呈现出来：

nihongo lint temp.nhg

1. 私は山口と言います、浅草大学の学生です。
警告：「と言います」通常用于自我介绍姓名，但更自然的说法是「と申します」或直接说「です」。此外，日语中通常用句号（。）或连
接词（で）来连接句子，而不是逗号（、）。更地道的表达是「私は山口と申します。浅草大学の学生です。」或「山口です。浅草大学の
学生です。」
--------------------------------------------------
2. 今、ここは地下鉄の電車です、私は浅草大学に行きます。
错误：「ここは地下鉄の電車です」存在语义错误。「ここ」指代地点，不能是「電車」。应改为「今、私は地下鉄の電車の中です」或「
今、ここは地下鉄の電車の中です」。
警告：句子用逗号连接显得生硬。更自然的表达是「今、地下鉄の電車の中にいます。浅草大学に向かっています。」
--------------------------------------------------
3. 「すみません、この電車は浅草大学駅に行きますか？」
警告：询问电车是否前往某站时，更地道的说法是「この電車は浅草大学駅に止まりますか？」或「浅草大学駅に行きますか？」虽然语法
正确，但「行きますか」在此语境下略显生硬。
--------------------------------------------------
4. 「つぎの駅は秋葉原駅で、終点は日本中山空港駅です、浅草大学駅には行きません。」
警告：句子结构略显生硬。更自然的表达是「次の駅は秋葉原で、終点は日本中山空港です。浅草大学駅には行きません。」注意「つぎ」
应使用汉字「次」。
--------------------------------------------------
5. oh no！これは私の電車じゃないです！
警告：「oh
no」是英语，在日语对话中通常使用「あっ！」「しまった！」等感叹词。整句更自然的表达是「あっ！これは私の電車じゃない！」
--------------------------------------------------
6. 「つぎの駅はどのぐらいかかりますか？」
警告：询问到达下一站需要多少时间时，更地道的说法是「次の駅までどのくらい（時間が）かかりますか？」或「次の駅まであとどのく
らいですか？」
--------------------------------------------------
7. 「emm...八分ぐらいです。」
警告：「emm」是英语中的犹豫词，日语中常用「ええと…」或「あの…」。数字「八」在表示分钟时通常使用阿拉伯数字或平假名「はち」
，但用汉字也可以。更自然的表达是「ええと…8分ぐらいです。」
--------------------------------------------------
8. ああ、時間がとても長いですね。
错误：「時間が長い」通常用于描述时间段本身很长（如“漫长的岁月”），不用于等待时间。描述等待时间感觉长，应使用「時間がかかる
」或「待ち時間が長い」。
警告：结合上下文，更自然的感叹是「ああ、まだ8分もかかるんですね。」或「長いなあ。」
--------------------------------------------------

expl#

与上面类似，但是用于解析句子的语法成分：

nihongo expl temp.nhg

1. 私は山口と言います、浅草大学の学生です。
解释：「私」是主语，意为“我”。「は」是提示助词，用于提示主题。「山口と言います」中，「と」是表示引用或称谓的格助词，「言い
ます」是动词「言う」的礼貌形，意为“叫做”。整句意为“我叫山口”。逗号后「浅草大学の学生です」中，「の」是表示所属的格助词，「
学生です」是名词谓语句的礼貌形，意为“是学生”。整句意为“我是浅草大学的学生”。
--------------------------------------------------
2. 今、ここは地下鉄の電車です、私は浅草大学に行きます。
解释：「今」是副词，意为“现在”。「ここ」是代词，意为“这里”。「は」提示主题。「地下鉄の電車です」中，「の」表示属性，意为“
地铁的电车/地铁列车”。「です」是判断助动词的礼貌形。前半句意为“现在，这里是地铁列车”。逗号后「私は」再次提示主题「我」。「
浅草大学に」中，「に」是表示方向的格助词。「行きます」是动词「行く」的礼貌形，意为“去”。后半句意为“我要去浅草大学”。
--------------------------------------------------
3. 「すみません、この電車は浅草大学駅に行きますか？」
解释：「すみません」是寒暄语，意为“不好意思/请问”。「この」是连体词，意为“这辆”。「電車は」提示主题“电车”。「浅草大学駅に
」中，「に」表示方向。「行きますか」是「行きます」加上疑问终助词「か」，构成礼貌疑问句。整句意为“请问，这辆电车去浅草大学
站吗？”。
--------------------------------------------------
4. 「つぎの駅は秋葉原駅で、終点は日本中山空港駅です、浅草大学駅には行きません。」
解释：「つぎの駅は」中，「つぎ」意为“下一个”，「は」提示主题“下一站”。「秋葉原駅で」中，「で」是判断助动词「だ」的中顿形，
用于连接句子，意为“是”。「終点は」提示主题“终点”。「日本中山空港駅です」是判断句，意为“是日本中山机场站”。逗号后「浅草大学
駅には」中，「に」表示方向，「は」在此加强提示，有对比含义。「行きません」是「行きます」的否定形。整句意为“下一站是秋叶原
站，终点是日本中山机场站，不去浅草大学站。”。
--------------------------------------------------
5. oh no！これは私の電車じゃないです！
解释：「oh
no！」是英语感叹词。「これは」提示主题“这个”。「私の」中「の」表示所属，意为“我的”。「電車」是名词。“じゃないです”是「では
ないです」的口语形式，表示否定判断，意为“不是”。整句意为“哦不！这不是我的电车！”。
--------------------------------------------------
6. 「つぎの駅はどのぐらいかかりますか？」
解释：「つぎの駅は」提示主题“到下一站”。「どのぐらい」是疑问词，询问程度或数量，意为“大约多少”。「かかります」是动词「かか
る」，意为“花费（时间）”。「か」是疑问终助词。整句意为“到下一站要花多长时间？”。
--------------------------------------------------
7. 「emm...八分ぐらいです。」
解释：「emm...」是犹豫的语气词。「八分」意为“八分钟”。「ぐらい」是副助词，表示大概的数量，意为“左右”。「です」是礼貌判断。
整句意为“嗯…大概八分钟左右。”。
--------------------------------------------------
8. ああ、時間がとても長いですね。
解释：「ああ」是感叹词，意为“啊”。「時間が」中，「が」是主格助词，提示主语“时间”。「とても」是副词，意为“非常”。「長い」是
形容词，意为“长”。「です」是礼貌体。「ね」是终助词，表示感叹或寻求认同。整句意为“啊，时间可真长啊。”。
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源代码：nihongo.py | ソースコード#

'''=== 在这里配置Nihongo ==='''
API_KEY           = ''  # 你的API key，千万不能泄露
API_BASE_URL      = 'https://api.deepseek.com'  # API的Base URL，默认是DeepSeek，详细请看API文档
AI_MODEL          = 'deepseek-chat'  # 使用的模型名称，默认是DeepSeek，详细请看API文档


'''=== 初始化 ==='''
from rich.progress     import Progress, SpinnerColumn, TextColumn
from typing_extensions import Annotated
from functools         import wraps
from openai            import OpenAI
from rich              import print
import textwrap
import typer
nihongo = typer.Typer()


'''=== 内部函数 ==='''
def call_api(pormpt):
    client = OpenAI(
        api_key  = API_KEY,
        base_url = API_BASE_URL
    )
    response = client.chat.completions.create(
        model    = AI_MODEL,
        messages = [{"role": "user", "content": pormpt},],
        stream   = False
    )
    return response.choices[0].message.content

def command_proceessed(loading_text):
    def get_func(func):
        @wraps(func)
        def execute(*args, **kwargs):
            with Progress(
                        SpinnerColumn(),
                        TextColumn("[progress.description]{task.description}"),
                        transient=True) as progress:
                progress.add_task(description=loading_text, total=None)
                func(*args, **kwargs)
        return execute
    return get_func

def get_line():
    return f'[bright_black]{'-'*50}[/bright_black]'


'''=== 命令和子命令 ==='''
@nihongo.callback(
                invoke_without_command = True,
                context_settings       = dict(help_option_names=['-h', '--help']))
def callback():
    '''
    Nihongo是日语的“编译器”。可以通过AI对日语文本文件进行“编译”和“静态分析”等操作。
    '''
    pass

@nihongo.command()
@command_proceessed(loading_text='编译中...')
def run(file_path: Annotated[str, typer.Argument(help="日语文本文件的路径")]):
    '''
    将日语编译成简体中文。
    '''
    print(call_api(textwrap.dedent(f'''
        请按照日语原文一一对应地、严谨地翻译成简体中文，同样只需要译文，不要附带其他信息。
        原文：
        {open(file_path, mode='r', encoding='UTF-8').read()}
    ''')))

@nihongo.command()
@command_proceessed(loading_text='检查中，可能需要一些时间...')
def lint(file_path: Annotated[str, typer.Argument(help="日语文本文件的路径")]):
    '''
    逐句检查日语文本中的错误和问题。
    '''
    print(call_api(textwrap.dedent(f'''
        请逐句检查日语文本有什么语法语义错误（使用错误表示）、表达不地道或生硬的地方（使用警告表示）
        如果都没有问题，就可以跳过这个句子（不显示），以每个句子列举出来，用不带Markdown的简体中文输出。
        此外，请按照以下格式输出：

        1. [b]句子原文[/b]
        [red b]错误：[/red b]语法语义的错误信息
        {get_line()}
        2. [b]句子原文[/b]
        [yellow b]警告：[/yellow b]表达不地道的警告信息
        {get_line()}
        （省略更多...）

        原文：
        {open(file_path, mode='r', encoding='UTF-8').read()}
    ''')))

@nihongo.command()
@command_proceessed(loading_text='分析中，可能需要一些时间...')
def expl(file_path: Annotated[str, typer.Argument(help="日语文本文件的路径")]):
    '''
    逐句分析日语文本中的语法要点。
    '''
    print(call_api(textwrap.dedent(f'''
        请逐句解释它的日语语法，用不带Markdown的简体中文输出。
        此外，请按照以下格式输出：

        1. [b]句子原文[/b]
        解释：解释文本
        {get_line()}
        2. [b]句子原文[/b]
        解释：解释文本
        {get_line()}
        （省略更多...）

        原文：
        {open(file_path, mode='r', encoding='UTF-8').read()}
    ''')))


'''=== 主函数 ==='''
if __name__ == '__main__':
    nihongo()