Concordia官方版

Concordia简介

Concordia是一个稿件转写平台。有了这个软件，稿件内容就可以被识别为可复制的文本内容，这样纸上的内容就可以转换成电子文档，方便用户建立数字图书馆。现在很多电子书都是直接扫描成电子版，把书放在扫描仪上就可以马上识别文字，然后转录成电脑上用的书。如果你需要转录图书馆资源，可以通过这个软件识别和翻译内容，识别手写内容，识别截图内容，识别图书内容，通过软件提供的翻译功能，正确识别复杂的文字和眼花缭乱的稿件，从而建立一个全新的数字图书平台！

Concordia软件功能

Concordia是美国国会图书馆(LOC)开发的一个平台，用于众包转录和标记数字图像中的文本。Concordia的第一个迭代版本于2018年秋季以的形式推出。loc.gov

该应用程序要求志愿者转录和标记图书馆馆藏中无法通过光学字符识别很好翻译的手稿和打字材料的数字化图像。所有的成绩单都由志愿者制作和执行。已完成的成绩单将被送回loc.gov，以提高搜索、可读性和获取手写和打字文件的能力。

Concordia是一个以用户为中心的项目，关注信任和可访问性的原则。

Concordia利用LOC的API从图书馆目录中提取资料。在未来的开发中，完整的成绩单将作为单个文档导出，按项目、项目或活动分批导出，或者作为BagIt包导出。

Concordia软件特色

人性化设计。根据WCAG 2.1，最大限度地提高效率和保持势头。

Concordia的跨职能产品团队，由跨库成员组成。

验收标准应包括所需的相关测试(单位、安全、性能、验收等)。)

所有文档必须是最新的(图表、培训文档、API文档、帮助文本等)。)

提供的功能应该与火狐、Chme和Safa的最新版本兼容。

Concordia安装部署

对于开发人员

先决条件

应用程序可以使用docker-compose在单个Docker主机上运行。(推荐用于开发环境)。，运行Concordia

作者:Docker

git克隆https://github.com/LibraryOfCongress/concordia.git

cd concordia

码头工人的组成

浏览到本地主机

如果您打算编辑静态资源、模板等。，并希望Django的调试模式确保您的环境已被调试= true，请在运行之前设置docker-compose up应用程序容器。永久执行此操作的最简单方法是将其添加到。环境文件:

Echo DEBUG = true > >;。包封/包围（动词envelop的简写）

当地发展环境

如果您在后端工作，您可能希望在本地主机上而不是Docker容器中运行Django开发。为此，最好使用与pipenvDocker部署相同的基于工具的链:

对Python的依赖

Python依赖关系和虚拟环境创建由pipenv处理。

如果您想向应用程序环境添加一个新的Python包需求，您必须将其添加到Pipfile和Pipfile.lock文件中。您可以使用以下命令来完成此操作:

管道安装

如果你想安装的依赖只对开发者有用，请用& # 8211；开发人员不会将其部署到，例如:

管道安装& # 8211；dev django-调试-工具栏

Pipfile和Pipfile.lock文件都必须提交给源代码库，您可以更改它们，以确保所有测试都使用您在开发过程中随时使用的相同版本的包。

建立地方发展

启动支持服务

除了docker-compose的上述工作之外，请启动除应用程序之外的所有内容:

Docker-compose up -d db redis导入程序

这将在容器中运行数据库，以确保它始终与预期的版本和配置相匹配。如果您想重置数据库，只需删除本地容器，这样您将重建Docker-ComposeUp:Docker-ComposeRM & # 8211；停止数据库.

安装应用程序虚拟环境。

只有在首次设置新的virtualenv环境时，才需要执行以下步骤:

1.确保您有必要的C库依赖项可用:

libmemcached

一种数据库系统

前端工具的节点和npm

2.请确保您已经安装了Python 3.8或更高版本。

3.使用像Homebrew()这样的工具或者使用下面的方法来安装pipenv:brew install pipenvpip。

管道3安装管道

4.让Pipenv创建一个虚拟环境并安装所有软件包，包括我们的开发人员工具:

管道安装& # 8211；偏差

如果libmemcached是使用Homebrew安装的，您需要设置足够长的CFLAGS来构建它:

CFLAGS = $(pkg-config & # 8211；cflags libmemcached)LDflags = $(pkg-config & # 8211；libs libmemcached ) pipenv安装& # 8211；偏差

安装后，除非升级系统上安装的libmemcached或Python版本，否则不需要重复此过程。

5.在中配置Django设置模块。env文件，Pipenv将使用该文件为它运行的每个命令自动填充环境:

echo django _ settings _ module = " Concordia . settings _ dev " >:& gt；。包封/包围（动词envelop的简写）

您可以使用它来设置任何其他要自定义的值，例如POSTGRESQL_PW或POSTGRESQL_HOST。

Nb允许本地连接到数据库容器外的dockezed数据库集POStgresql _ PORT = 54323-POStgresql端口。

安装前端

1.使用NPM安装我们的开发工具:

Npm安装

2.在另一个终端，启动grave监控SCSS文件的变化，并将其编译成CSS:

npx大口

如果您只想编译它们一次而不实时更新:

Xgulp结构

1.收集Django静态文件:

Pipenv运行。/ma.py collectstatic

启动应用程序

1.应用任何数据库迁移:

Pipenv运行。/ma.py迁移

2.开始开发:

管道运行。/ma.py run

运行单元测试

Settings_local_test在您的环境中使用Django设置。你的。env文件应该如下所示:

密码

DJANGO _ SETTINGS _ MODULE = Concordia . SETTINGS _ local _ test

调出Docker数据库和Redis:

docker-compose up -d db redis

执行测试:

Pipenv运行。/ma.py测试

输入数据

数据库、redis服务、导入程序和应用程序运行后，数据就可以导入了。首先，创建一个Django管理员用户，并以该用户身份登录。，转到管理员区域(在帐户下)，然后单击批量导入项目。上传根据说明填写的电子表格。完成所有导入作业后，发布您想要提供的活动、项目、材料和资产。

数据模型图

要生成模型图，请确保安装了GraphViz(如brew install graphviz或apt-get install graphviz)，并使用django-extenssgraph _ models命令:

Point-tsvg < (pipenv运行。/ma.pygraph _ models Concordia进口商)-o Concordia.svg

其他前端工具

面向公众的网站

1.如果需要面向公共的L列表进行测试，可以使用管理命令，这可能会有所帮助:

管道运行。/ma.pypnt _ fnternd _ test _ URLs

用斧头测试辅助功能。

斧头等自动化工具对于捕捉下垂的水果并返回非常有用。通过为开发提供一个或多个L，您可以运行ax:

npx axe-CLI & # 8211；show-errs http://localhost:8000/

管道运行。/ma . pypnt _ FNT end _ test _ URL | xargsnxaxe-CLI-显示错误

静态图像压缩

当您更新下的任何文件时concordia/static/img，请使用诸如ImageOptim之类的优化器来无损压缩JPEG，PNG，SVG等文件。更新concordia/static/img下的任何文件时，请使用ImageOptim等优化器对JPEG、PNG、SVG等文件进行无损压缩。

酿造桶安装图像

打开-a ImageOptim concordia / static / img /open-a image optim Concordia/static/img/