y3 / app.py
yunuseduran's picture
Update app.py
91923dc verified
raw
history blame
9.53 kB
import gradio as gr
from google import genai
import requests
import json
import re
import os
from urllib.parse import urlparse, parse_qs
# Video ID çıkarma fonksiyonu
def extract_video_id(url):
# YouTube URL formatları için regex
youtube_regex = r'(https?://)?(www\.)?(youtube|youtu|youtube-nocookie)\.(com|be)/(watch\?v=|embed/|v/|.+\?v=)?([^&=%\?]{11})'
match = re.match(youtube_regex, url)
if match:
return match.group(6)
# URL parametrelerinden ID çıkarma
parsed_url = urlparse(url)
if parsed_url.netloc in ['youtube.com', 'www.youtube.com']:
query_params = parse_qs(parsed_url.query)
if 'v' in query_params:
return query_params['v'][0]
# youtu.be URL'leri için
if parsed_url.netloc == 'youtu.be':
return parsed_url.path.strip('/')
return None
# RapidAPI üzerinden transkript alma fonksiyonu
def get_transcript_via_rapidapi(video_url):
try:
# Video ID'yi çıkar
video_id = extract_video_id(video_url)
if not video_id:
return "Geçersiz YouTube URL'si. Lütfen geçerli bir YouTube video URL'si girin."
# Hugging Face'de ayarladığınız secret değeri al
RAPID_API_KEY = os.environ.get("RAPID_API_KEY", "")
if not RAPID_API_KEY:
return "RapidAPI anahtarı bulunamadı. Lütfen Hugging Face Space ayarlarında RAPID_API_KEY adlı bir secret oluşturun."
# ----- RapidAPI Endpoint Seçeneği 1: YouTube Transcriptor -----
# API endpoint ve parametreleri
url = "https://youtube-transcriptor.p.rapidapi.com/transcript"
querystring = {"video_id": video_id, "lang": "tr"}
headers = {
"X-RapidAPI-Key": RAPID_API_KEY,
"X-RapidAPI-Host": "youtube-transcriptor.p.rapidapi.com"
}
# API isteği gönder
response = requests.get(url, headers=headers, params=querystring)
# ----- VEYA -----
# ----- RapidAPI Endpoint Seçeneği 2: Ultimate YouTube API -----
# url = "https://ultimate-youtube-api.p.rapidapi.com/video/transcript"
# querystring = {"id": video_id}
# headers = {
# "X-RapidAPI-Key": RAPID_API_KEY,
# "X-RapidAPI-Host": "ultimate-youtube-api.p.rapidapi.com"
# }
# response = requests.get(url, headers=headers, params=querystring)
# API yanıtını kontrol et
if response.status_code == 200:
try:
data = response.json()
# API'nin yanıt formatına göre ayarla - YouTube Transcriptor API için:
if data and 'transcript' in data:
transcript_parts = []
for item in data['transcript']:
if 'text' in item:
transcript_parts.append(item['text'])
return " ".join(transcript_parts)
# Ultimate YouTube API formatı için:
# if data and isinstance(data, list):
# transcript_parts = []
# for item in data:
# if 'text' in item:
# transcript_parts.append(item['text'])
# return " ".join(transcript_parts)
return "Transkript verileri beklenen formatta değil. Manuel olarak girmeyi deneyin."
except Exception as e:
return f"JSON verileri işlenirken hata: {str(e)}. API yanıtı: {response.text[:100]}..."
else:
return f"API yanıt vermedi (Hata kodu: {response.status_code}). Yanıt: {response.text[:100]}... Lütfen transkripti manuel olarak girin."
except Exception as e:
return f"Transkript alınırken hata oluştu: {str(e)}. Lütfen transkripti manuel olarak girin."
# Gemini API ile metni özetleme
def fn_sum_text(transkript_text, word_count, model_sel, lang_sel, action_sel):
try:
# Hugging Face'de ayarladığınız secret değeri al
GEMINI_API_KEY = os.environ.get("GEMINI_API_KEY", "")
if not GEMINI_API_KEY:
return "Gemini API anahtarı bulunamadı. Lütfen Hugging Face Space ayarlarında GEMINI_API_KEY adlı bir secret oluşturun."
client = genai.Client(api_key=GEMINI_API_KEY)
prompt = f"{transkript_text} metni {word_count} sayıda kelimeyle {lang_sel} dilinde {action_sel}"
response = client.models.generate_content(
model=model_sel,
contents=[prompt]
)
return response.text
except Exception as e:
return f"Özet oluşturulurken hata: {str(e)}"
# Her ikisini birleştiren fonksiyon
def process_video(video_url, word_count, model_sel, lang_sel, action_sel):
# Önce transkripti al
transcript = get_transcript_via_rapidapi(video_url)
# Hata kontrolü
if transcript.startswith("Hata") or transcript.startswith("Geçersiz") or transcript.startswith("API"):
return transcript, ""
# Transkript başarıyla alındıysa, özetle
summary = fn_sum_text(transcript, word_count, model_sel, lang_sel, action_sel)
return transcript, summary
# Gradio arayüzü
with gr.Blocks(title="YouTube Transcript Özetleyici") as demo:
gr.Markdown("""
# YouTube Transcript Özetleyici
## Nasıl Kullanılır:
1. YouTube video URL'sini girin
2. Özet ayarlarını yapın
3. "Transkript Al ve Özetle" butonuna tıklayın
Not: Bu uygulama RapidAPI ve Gemini API'yi kullanır. API anahtarları Hugging Face Space'in secret bölümünde saklanmalıdır.
""")
with gr.Row():
with gr.Column():
video_url = gr.Textbox(
placeholder="https://www.youtube.com/watch?v=...",
label="YouTube Video URL'si"
)
with gr.Accordion("Özet Ayarları", open=True):
word_count = gr.Slider(
minimum=50,
maximum=1000,
value=200,
step=10,
label="Özet Kelime Sayısı"
)
model_sel = gr.Dropdown(
choices=[
'gemini-2.0-flash',
'gemini-2.0-flash-lite',
'gemini-1.5-pro'
],
value='gemini-2.0-flash',
label="Model Seçimi"
)
lang_sel = gr.Dropdown(
choices=[
'Türkçe',
'İngilizce',
'Almanca',
'Fransızca',
'İspanyolca'
],
value='Türkçe',
label="Dil Seçimi"
)
action_sel = gr.Dropdown(
choices=[
'özetle',
'tam çeviri yap',
'madde madde özetle',
'ana başlıkları çıkar'
],
value='özetle',
label="İşlem Türü"
)
auto_process_btn = gr.Button("Transkript Al ve Özetle", variant="primary")
with gr.Accordion("Manuel İşlemler", open=False):
get_transcript_btn = gr.Button("Sadece Transkripti Al")
summarize_btn = gr.Button("Sadece Özetle")
with gr.Column():
transcript_text = gr.Textbox(
label="Video Transkripti",
placeholder="Transkript burada görünecek veya manuel olarak girebilirsiniz...",
lines=10
)
summary_text = gr.Textbox(
label="Özet Sonucu",
lines=10
)
# Buton işlevleri
auto_process_btn.click(
fn=process_video,
inputs=[video_url, word_count, model_sel, lang_sel, action_sel],
outputs=[transcript_text, summary_text]
)
get_transcript_btn.click(
fn=get_transcript_via_rapidapi,
inputs=[video_url],
outputs=[transcript_text]
)
summarize_btn.click(
fn=fn_sum_text,
inputs=[transcript_text, word_count, model_sel, lang_sel, action_sel],
outputs=[summary_text]
)
with gr.Accordion("Sorun Giderme", open=False):
gr.Markdown("""
### Sık Karşılaşılan Sorunlar
**API Anahtarı Hatası Alıyorum**
- Hugging Face Space'inizin ayarlarında "Repository Secrets" bölümünde "RAPID_API_KEY" ve "GEMINI_API_KEY" adlı iki secret oluşturduğunuzdan emin olun.
**"Transkript Bulunamadı" Hatası**
- Videonun altyazıları bulunmuyor olabilir
- Seçilen RapidAPI servisi bu video için altyazı sunmuyor olabilir
- Farklı bir RapidAPI endpoint'i deneyebilirsiniz (kod içinde yorum satırlarındaki alternatif endpoint'i kullanın)
**Diğer Sorunlar**
- Hugging Face Space'in loglarını kontrol edin
- RapidAPI kullanım limitinizi aşmış olabilirsiniz
""")
# Uygulamayı başlat
if __name__ == '__main__':
demo.launch()