me-suzy

Regex Rezolvare caz cu Generic Formulas

Se dau urmatoarele:
<p class="text_obisnuit2"><strong>Leadership: Capacitatea de a confrunta adevărurile dureroase</strong> îți oferă posibilitatea <strong>de a valorifica momentele cheie pentru schimbări decisive în viața ta profesională și personală</strong>?</p>

Regex, notepad++. vreau sa stergi din orice propozitie din tagul 
<p class="text_obisnuit2">.*?</p> cuvintele <strong>Leadership:  si </strong> incat sa devina astfel:

<p class="text_obisnuit2">Capacitatea de a confrunta adevărurile dureroase</strong> îți oferă posibilitatea de a valorifica momentele cheie pentru schimbări decisive în viața ta profesională și personală?</p>

me-suzy

import os
import secrets
import subprocess
import sys
import time
from datetime import datetime
from pathlib import Path

from flask import Flask, abort, jsonify, render_template, request
from pyngrok import conf, ngrok

me-suzy

"""Always-on listener: waits for a remote 'start' command via ntfy.sh and
launches start.bat (which starts the Flask + ngrok server).

Outbound-only (long-poll). No port forwarding needed.
Runs at logon via Task Scheduler; keeps running while you are logged in.
"""
import json
import socket
import subprocess
import sys

me-suzy

#!/usr/bin/env python3
"""
Generic PDF downloader for biblioteca-digitala.ro
Works with any publication page.

Usage:
    python download_biblioteca_digitala.py "https://biblioteca-digitala.ro/?pub=7758-revista-romana-de-sociologie"
    python download_biblioteca_digitala.py "https://biblioteca-digitala.ro/?pub=6464-studii-si-cercetari-de-chimie"
"""

me-suzy

#!/usr/bin/env python3
"""
Generic PDF downloader for biblioteca-digitala.ro
Works with any publication page.

Usage:
    python download_biblioteca_digitala.py "https://biblioteca-digitala.ro/?pub=7758-revista-romana-de-sociologie"
    python download_biblioteca_digitala.py "https://biblioteca-digitala.ro/?pub=6464-studii-si-cercetari-de-chimie"
"""

me-suzy

#!/usr/bin/env python3
r"""
Redenumeste PDF-uri tradusand denumirea lor in romana cu DeepL Web.

Flux:
- ia numele PDF-ului fara extensie
- inlocuieste "-" si "_" cu spatii
- elimina cuvintele "compress" si "FINALIZAT"
- trimite textul in DeepL, cu sursa auto-detectata si tinta romana
- redenumeste PDF-ul cu rezultatul din romana

me-suzy

#!/usr/bin/env python3
r"""
Redenumeste PDF-uri tradusand denumirea lor in romana cu DeepL Web.

Flux:
- ia numele PDF-ului fara extensie
- inlocuieste "-" si "_" cu spatii
- elimina cuvintele "compress" si "FINALIZAT"
- trimite textul in DeepL, cu sursa auto-detectata si tinta romana
- redenumeste PDF-ul cu rezultatul din romana

me-suzy

from __future__ import annotations

import re
import shutil
import unicodedata
from datetime import datetime
from pathlib import Path


SOURCE_DIR = Path(r"G:\ARHIVA\C")

me-suzy

#!/usr/bin/env python3
r"""
Google Translate Docs automation - Chrome version.

Flux:
- scaneaza recursiv g:\ARHIVA\C pentru .doc/.docx
- converteste .doc la .docx cu Microsoft Word
- imparte documentele mai mari de 5 MB in parti _partea1, _partea2, ...
- urca fiecare parte la Google Translate Docs, pe rand
- asteapta 60 secunde dupa traducere, apoi descarca traducerea

me-suzy

FINAL Corecturi gramaticale, punctuatie, stilistice si semantic-logice de pe site-ul https://neculaifantanaru.com

Corectează gramatica, ortografia și punctuația textului dat in limba romana. Precizeaza ce anume nu e corect, logic si stilistic in textul dat, conform instrucțiunilor de mai jos:

1. Respectarea fidelă a textului original:
   - Analizează textul pentru a corecta greșelile gramaticale, de ortografie, punctuație și structură.
   - Păstrează cât mai mult posibil stilul, tonul și intenția originală a autorului.

2. Intervenții minime:
   - Corectează doar elementele care împiedică claritatea sau respectarea normelor limbii române.