Metadata-Version: 2.4
Name: video-doc-generator
Version: 0.1.1
Summary: A Python package that manages video links, calls video parsing APIs to read and parse videos, and converts video content into professional documents and analysis reports.
Author-email: Auto Project <ocarina1024@gmail.com>
License-Expression: MIT
Project-URL: Homepage, https://github.com/flashpoint493/video-doc-generator
Project-URL: Documentation, https://github.com/flashpoint493/video-doc-generator#readme
Project-URL: Repository, https://github.com/flashpoint493/video-doc-generator
Project-URL: Issues, https://github.com/flashpoint493/video-doc-generator/issues
Keywords: video,document,parser,api,analysis,converter
Classifier: Development Status :: 3 - Alpha
Classifier: Intended Audience :: Developers
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.8
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.9
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.10
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.11
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.12
Requires-Python: >=3.8
Description-Content-Type: text/markdown
License-File: LICENSE
Requires-Dist: requests>=2.31.0
Requires-Dist: pydantic>=2.0.0
Requires-Dist: click>=8.0.0
Requires-Dist: python-dotenv>=1.0.0
Requires-Dist: aiohttp>=3.9.0
Provides-Extra: dev
Requires-Dist: pytest>=7.0; extra == "dev"
Requires-Dist: pytest-cov>=4.0; extra == "dev"
Requires-Dist: ruff>=0.6.0; extra == "dev"
Requires-Dist: mypy>=1.0; extra == "dev"
Requires-Dist: pre-commit>=3.0; extra == "dev"
Dynamic: license-file

# Video Doc Generator

> 一个能够管理视频链接，调用视频解析 API 读取和解析视频，并将视频内容转换为专业文档和分析说明的 Python 包。

## 功能特性

- **视频链接管理**: 支持添加、删除、查询和批量管理视频链接
- **视频解析**: 调用视频解析 API 提取视频元数据和转录文本
- **文档生成**: 将视频内容转换为专业的 Markdown 文档
- **内容分析**: 自动生成视频分析说明和关键要点
- **命令行工具**: 提供便捷的 CLI 接口

## 安装

### 基本安装

```bash
pip install video-doc-generator
```

### 从源码安装

```bash
git clone https://github.com/flashpoint493/video-doc-generator.git
cd video-doc-generator
pip install -e ".[dev]"
```

## 快速开始

### 安装

```bash
pip install video-doc-generator
```

### 命令行使用（推荐）

安装后，你可以直接使用 `video-doc` 命令：

```bash
# 查看帮助
video-doc --help

# 添加视频链接
video-doc add "https://www.youtube.com/watch?v=example" --title "示例视频"

# 列出所有视频
video-doc list

# 解析视频并生成文档（需要配置 API Key）
export VIDEO_PARSER_API_KEY="your-bigpt-api-key"
video-doc parse "https://www.youtube.com/watch?v=example" --output-dir docs

# 处理所有已添加的视频
video-doc process-all --output-dir docs
```

### Python 代码使用

```python
from video_doc_generator import VideoManager, VideoParser, DocumentGenerator

# 1. 管理视频链接
manager = VideoManager()
manager.add("https://www.youtube.com/watch?v=example", title="示例视频")

# 2. 解析视频（使用 BigGPT API，推荐 GET 方法）
parser = VideoParser(api_key="your-api-key", use_get_method=True)
result = parser.parse("https://www.youtube.com/watch?v=example")

# 3. 生成文档
generator = DocumentGenerator(output_dir="docs")
filepath = generator.generate_markdown(result)
print(f"文档已生成: {filepath}")
```

## 配置

### API Key 配置

#### 方式 1: 环境变量（推荐）

```bash
# BigGPT API Key（推荐使用 BigGPT）
export VIDEO_PARSER_API_KEY="your-bigpt-api-key"

# 或者
export BIGGPT_API_KEY="your-bigpt-api-key"
```

#### 方式 2: 命令行参数

```bash
video-doc parse "https://www.youtube.com/watch?v=example" \
    --api-key "your-bigpt-api-key" \
    --output-dir docs
```

#### 方式 3: 代码中指定

```python
parser = VideoParser(api_key="your-bigpt-api-key", use_get_method=True)
```

### 获取 BigGPT API Key

1. 访问 [BigGPT](https://bibigpt.co)
2. 注册/登录账号
3. 获取 API Token
4. 使用 GET 方法（免费且稳定）

> **注意**: 当前版本主要支持 BigGPT API。推荐使用 GET 方法，免费且稳定。

## 项目结构

```
video-doc-generator/
├── src/
│   └── video_doc_generator/
│       ├── __init__.py
│       ├── manager.py      # 视频链接管理
│       ├── parser.py        # 视频解析
│       ├── generator.py     # 文档生成
│       └── cli.py           # 命令行接口
├── tests/                   # 测试文件
├── docs/                    # 生成的文档
├── pyproject.toml
└── README.md
```

## 核心模块

### VideoManager

视频链接管理器，提供视频链接的增删改查功能。

```python
from video_doc_generator import VideoManager

manager = VideoManager()
manager.add("https://www.youtube.com/watch?v=example")
videos = manager.list_all()
```

### VideoParser

视频解析器，调用视频解析 API 获取视频元数据和转录文本。支持多个 API 提供商。

```python
from video_doc_generator import VideoParser

# 使用默认提供商（BigGPT）
parser = VideoParser(api_key="your-api-key", use_get_method=True)
result = parser.parse("https://www.youtube.com/watch?v=example")

# 指定提供商名称
parser = VideoParser(api_key="your-api-key", provider_name="bigpt", use_get_method=True)
result = parser.parse("https://www.bilibili.com/video/BV1xxx")

# 使用自定义提供商（高级用法）
from video_doc_generator.providers.bigpt import BigGPTProvider

provider = BigGPTProvider(api_key="your-api-key", use_get_method=True)
parser = VideoParser(provider=provider)
result = parser.parse("https://www.youtube.com/watch?v=example")
```

### DocumentGenerator

文档生成器，将视频内容转换为 Markdown 文档。

```python
from video_doc_generator import DocumentGenerator

generator = DocumentGenerator(output_dir="docs")
filepath = generator.generate_markdown(parse_result)
```

## 开发

### 设置开发环境

```bash
# 克隆仓库
git clone https://github.com/flashpoint493/video-doc-generator.git
cd video-doc-generator

# 安装开发依赖
pip install -e ".[dev]"

# 安装 pre-commit hooks
pre-commit install
```

### 运行测试

```bash
# 运行所有测试
pytest

# 运行测试并生成覆盖率报告
pytest --cov=src --cov-report=html
```

### 代码质量

```bash
# 格式化代码
ruff format .

# 检查代码
ruff check .

# 类型检查
mypy .
```

## 详细文档

- [使用指南](USAGE.md) - 详细的使用文档和示例
- [API 文档](llms.txt) - 完整的 API 参考文档（LLM 上下文）

## 使用场景

- **教育内容整理**: 将教学视频转换为文档，便于学习和复习
- **会议记录转换**: 将会议视频转换为会议纪要
- **视频内容分析**: 分析视频内容，提取关键信息
- **知识库构建**: 批量处理视频，构建知识库

## 贡献

欢迎贡献！请先阅读 [CONTRIBUTING.md](./CONTRIBUTING.md)。

1. Fork 仓库
2. 创建功能分支 (`git checkout -b feat/amazing-feature`)
3. 提交更改 (`git commit -m 'feat: add amazing feature'`)
4. 推送到分支 (`git push origin feat/amazing-feature`)
5. 开启 Pull Request

## 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 [LICENSE](./LICENSE) 文件了解详情。

## 联系方式

- **GitHub**: [@flashpoint493](https://github.com/flashpoint493)
- **Issues**: [GitHub Issues](https://github.com/flashpoint493/video-doc-generator/issues)

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**Made with ❤️ by Auto Project Team**
