tafrigh 1.7.7
تفريغ النصوص وإنشاء ملفات SRT و VTT باستخدام نماذج Whisper وتقنية wit.ai.
License: MIT
Requires Python: >=3.10
Keywords: tafrigh, speech-to-text, wit.ai, whisper

<p align="center">
  <img src="https://user-images.githubusercontent.com/7662492/229289746-89c5a4c7-afa6-4d46-a0e6-63dfdeb98285.jpg" style="width: 100%;"/>
</p>

<div align="center">
  <a href="https://pypi.org/project/tafrigh" target="_blank"><img src="https://img.shields.io/pypi/v/tafrigh?label=PyPI%20Version&color=limegreen" /></a>
  <a href="https://pypi.org/project/tafrigh" target="_blank"><img src="https://img.shields.io/pypi/pyversions/tafrigh?color=limegreen" /></a>
  <a href="https://github.com/ieasybooks/tafrigh/blob/main/LICENSE" target="_blank"><img src="https://img.shields.io/pypi/l/tafrigh?color=limegreen" /></a>
  <a href="https://pepy.tech/project/tafrigh" target="_blank"><img src="https://static.pepy.tech/badge/tafrigh" /></a>

  <a href="https://github.com/ieasybooks/tafrigh/actions/workflows/formatter.yml" target="_blank"><img src="https://github.com/ieasybooks/tafrigh/actions/workflows/formatter.yml/badge.svg" /></a>
  <a href="https://sonarcloud.io/summary/new_code?id=ieasybooks_tafrigh" target="_blank"><img src="https://sonarcloud.io/api/project_badges/measure?project=ieasybooks_tafrigh&metric=code_smells" /></a>
  <a href="https://tafrigh.ieasybooks.com" target="_blank"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" /></a>
</div>

<div align="center">

  [![ar](https://img.shields.io/badge/lang-ar-brightgreen.svg)](README.md)
  [![en](https://img.shields.io/badge/lang-en-red.svg)](README.en.md)

</div>

<h1 dir="rtl">تفريغ</h1>

<p dir="rtl">أداة لتفريغ المواد المرئية أو المسموعة إلى نصوص. يمكنك الاطلاع على أمثلة تم تفريغها باستخدام تفريغ من <a href="https://drive.google.com/drive/folders/1mwdJ9t4tiu8jFGosvNsq8SL54HoQMB8G?usp=sharing">هنا</a> أو من خلال <a href="https://baheth.ieasybooks.com">منصة باحث</a>، فكل المحتوى المُفرّغ الموجود عليها تم تفريغه باستخدام تفريغ.</p>

<p dir="rtl"><em>ملاحظة: إذا كنت تريد استخدام تفريغ من خلال لغة JavaScript، فألقي نظرة على <a href="https://github.com/ragaeeb/tafrigh">هذا</a> المستودع.</em></p>

<h2 dir="rtl">مميزات تفريغ</h2>

<ul dir="rtl">
  <li>تفريغ المواد المرئية والمسموعة إلى نصوص باستخدام أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي المقدمة من شركة OpenAI</li>
  <li>إمكانية تفريغ المواد باستخدام تقنيات wit.ai المقدمة من شركة Facebook</li>
  <li>تنزيل المواد بشكل مباشر من YouTube و Facebook و Twitter و SoundCloud و<a href="https://github.com/yt-dlp/yt-dlp/blob/master/supportedsites.md">غيرها</a></li>
  <li>توفير صيَغ مخرجات مختلفة كـ <code>txt</code> و <code>srt</code> و <code>vtt</code> و <code>csv</code> و <code>tsv</code> و <code>json</code></li>
</ul>

<h2 dir="rtl">متطلبات الاستخدام</h2>

<ul dir="rtl">
  <li>يُفضّل وجود معالج رسوميات قوي في حاسبك في حال استخدام نماذج Whisper</li>
  <li>تثبيت لغة Python بإصدار 3.10 أو أعلى على حاسبك</li>
  <li>تثبيت برمجية <a href="https://ffmpeg.org">FFmpeg</a> على حاسبك</li>
  <li>تثبيت برمجية <a href="https://github.com/yt-dlp/yt-dlp">yt-dlp</a> على حاسبك</li>
</ul>

<h2 dir="rtl">تثبيت تفريغ</h2>

<h3 dir="rtl">من خلال <code>pip</code></h3>

<p dir="rtl">يمكنك تثبيت تفريغ من خلال <code>pip</code> باستخدام الأمر: <code dir="ltr">pip install tafrigh[wit,whisper]</code></p>

<p dir="rtl">يمكنك تحديد الاعتماديات التي تريد تثبيتها حسب نوع التقنية التي تريد استخدامها من خلال كتابة <code>wit</code> أو <code>whisper</code> بين قوسين مربعين كما هو موضّح في الأمر السابق.</p>

<h3 dir="rtl">من خلال الشيفرة المصدرية</h3>

<ul dir="rtl">
  <li>قم بتنزيل هذا المستودع من خلال الضغط على Code ثم Download ZIP أو من خلال تنفيذ الأمر التالي: <code>git clone git@github.com:ieasybooks/tafrigh.git</code></li>
  <li>قم بفك ضغط الملف إذا قمت بتنزيله بصيغة ZIP وتوجّه إلى مجلد المشروع</li>
  <li>قم بتنفيذ الأمر التالي لتثبيت تفريغ: <code dir="ltr">poetry install</code></li>
</ul>

<p dir="rtl">أضف <code dir="ltr">-E wit</code> أو <code dir="ltr">-E whisper</code> لتحديد الاعتماديات المراد تثبيتها.</p>

<h2 dir="rtl">استخدام تفريغ</h2>

<h3 dir="rtl">الخيارات المتوفرة</h3>

<ul dir="rtl">
  <li>
    المدخلات
    <ul dir="rtl">
      <li>الروابط أو مسارات الملفات: يجب تمرير الروابط أو مسارات الملفات للمواد المُراد تفريغها بعد اسم أداة تفريغ بشكل مباشر. على سبيل المثال: <code dir="ltr">tafrigh "https://yout..." "https://yout..." "C:\Users\ieasybooks\leactue.wav"</code></li>
      <li>تخطي عملية التفريغ في حال وجود المخرجات مسبقًا: يمكن تمرير الاختيار <code dir="ltr">--skip_if_output_exist</code> لتخطي عملية التفريغ إذا كانت المخرجات المطلوبة موجودة بالفعل في مجلد الإخراج المحدد</li>
      <li>عدد مرات محاولة إعادة تحميل المواد: قد يفشل تحميل بعض المواد عند تحميل قائمة تشغيل كاملة باستخدام مكتبة <code dir="ltr">yt-dlp</code>، يمكن من خلال الاختيار <code dir="ltr">--download_retries</code> تحديد عدد مرات محاولة إعادة التحميل في حال فشل تحميل إحدى المواد. القيمة الافتراضية هي <code dir="ltr">3</code></li>
      <li>إضافة الخيارات المخصصة لمكتبة <code dir="ltr">yt-dlp</code>: يمكنك تمرير الاختيار <code dir="ltr">--yt_dlp_options</code> لإضافة الخيارات المخصصة لمكتبة <code dir="ltr">yt-dlp</code> في صيغة JSON. على سبيل المثال، لتحميل القسم الأول من قائمة تشغيل YouTube، يمكنك تمرير <code dir="ltr">--yt_dlp_options '{"playlist_items": "1-10"}'</code></li>
    </ul>
  </li>

  <li>
    خيارات تقنية Whisper
    <ul dir="rtl">
      <li>
        النموذج: يمكنك تحديد النموذج من خلال الاختيار <code dir="ltr">--model_name_or_path</code>. النماذج المتوفرة:
        <ul dir="rtl">
          <li><code dir="ltr">tiny.en</code> (لغة انجليزية فقط)</li>
          <li><code dir="ltr">tiny</code> (الأقل دقة)</li>
          <li><code dir="ltr">base.en</code> (لغة انجليزية فقط)</li>
          <li><code dir="ltr">base</code></li>
          <li><code dir="ltr">small.en</code> (لغة انجليزية فقط)</li>
          <li><code dir="ltr">small</code> <strong>(الاختيار الإفتراضي)</strong></li>
          <li><code dir="ltr">medium.en</code> (لغة انجليزية فقط)</li>
          <li><code dir="ltr">medium</code></li>
          <li><code dir="ltr">large-v1</code></li>
          <li><code dir="ltr">large-v2</code></li>
          <li><code dir="ltr">large-v3</code></li>
          <li><code dir="ltr">large</code> (الأعلى دقة)</li>
          <li>اسم نموذج Whisper موجود على HuggingFace Hub</li>
          <li>مسار نموذج Whisper تم تنزيله مسبقًا</li>
          <li>مسار نموذج Whisper تم تحويله باستخدام أداة <a href="https://opennmt.net/CTranslate2/guides/transformers.html"><code>ct2-transformers-converter</code></a> لاستخدام المكتبة السريعة <a href="https://github.com/guillaumekln/faster-whisper"><code>faster-whisper</code></a></li>
        </ul>
      </li>
      <li>
        المهمة: يمكنك تحديد المهمة من خلال الاختيار <code dir="ltr">--task</code>. المهمات المتوفرة:
        <ul dir="rtl">
          <li><code dir="ltr">transcribe</code>: تحويل الصوت إلى نص <strong>(الاختيار الإفتراضي)</strong></li>
          <li><code dir="ltr">translate</code>: ترجمة الصوت إلى نص باللغة الانجليزية</li>
        </ul>
      </li>
      <li>اللغة: يمكنك تحديد لغة الصوت من خلال الاختيار <code dir="ltr">--language</code>. على سبيل المثال، لتحديد اللغة العربية قم بتمرير <code dir="ltr">ar</code>. إذا لم يتم تحديد اللغة، سيتم التعرف عليها تلقائيا</li>
      <li>استخدام نسخة أسرع من نماذج Whisper: من خلال تمرير الاختيار <code dir="ltr">--use_faster_whisper</code> سيتم استخدام النسخة الأسرع من نماذج Whisper</li>
      <li>حجم نطاق البحث: يمكنك تحسين النتائج باستخدام اختيار <code dir="ltr">--beam_size</code> والذي يسمح لك بإجبار النموذج على البحث في نطاق أوسع من الكلمات أثناء إنشاء النص. القيمة الإفتراضية هي <code>5</code></li>
      <li>
        طريقة ضغط النموذج: يمكنك تحديد الطريقة التي تم بها ضغط النموذج أثناء تحويله باستخدام أداة <a href="https://opennmt.net/CTranslate2/guides/transformers.html"><code>ct2-transformers-converter</code></a> من خلال تمرير الاختيار <code dir="ltr">--ct2_compute_type</code>. الطرق المتوفرة:
        <ul dir="rtl">
          <li><code dir="ltr">default</code> <strong>(الاختيار الإفتراضي)</strong></li>
          <li><code dir="ltr">int8</code></li>
          <li><code dir="ltr">int8_float16</code></li>
          <li><code dir="ltr">int16</code></li>
          <li><code dir="ltr">float16</code></li>
        </ul>
      </li>
    </ul>
  </li>

  <li>
    خيارات تقنية Wit
    <ul dir="rtl">
      <li>مفاتيح <a href="wit.ai">wit.ai</a>: يمكنك استخدام تقنيات <a href="wit.ai">wit.ai</a> لتفريغ المواد إلى نصوص من خلال تمرير المفتاح أو المفاتيح الخاصة بك للاختيار <code dir="ltr">--wit_client_access_tokens</code>. إذا تم تمرير هذا الاختيار، سيتم استخدام <a href="wit.ai">wit.ai</a> لتفريغ المواد إلى نصوص. غير ذلك، سيتم استخدام نماذج Whisper</li>
      <li>تحديد أقصى مدة للتقطيع: يمكنك تحديد أقصى مدة للتقطيع والتي ستؤثر على طول الجمل في ملفات SRT و VTT من خلال تمرير الاختيار <code dir="ltr">--max_cutting_duration</code>. القيمة الافتراضية هي <code>15</code></li>
    </ul>
  </li>

  <li>
    المخرجات
    <ul dir="rtl">
      <li>ضغط الأجزاء: يمكنك استخدام الاختيار <code dir="ltr">--min_words_per_segment</code> للتحكم في أقل عدد من الكلمات التي يمكن أن تكون داخل جزء واحد من أجزاء التفريغ. القيمة الإفتراضية هي <code>1</code>، يمكنك تمرير <code>0</code> لتعطيل هذه الخاصية</li>
      <li>يمكنك تمرير الاختيار <code dir="ltr">--save_files_before_compact</code> لحفظ الملفات الأصلية قبل أن يتم دمج أجزائها بناء على اختيار <code dir="ltr">--min_words_per_segment</code></li>
      <li>يمكنك حفظ مخرجات مكتبة <code>yt-dlp</code> بصيغة <code>json</code> من خلال تمرير الاختيار <code dir="ltr">--save_yt_dlp_responses</code></li>
      <li>إخراج عينة من الأجزاء بعد الدمج: يمكنك تمرير قيمة للاختيار <code dir="ltr">--output_sample</code> للحصول على عينة عشوائية من جميع الأجزاء التي تم تفريغها من كل المواد بعد دمجها بناء على اختيار <code dir="ltr">--min_words_per_segment</code>. القيمة الافتراضية هي <code>0</code>، أي أنه لن يتم إخراج أي عينات</li>
      <li>
        صيغة المخرجات: يمكنك تحديد صيغة المخرجات من خلال الاختيار <code dir="ltr">--output_formats</code>. الصيغ المتوفرة:
        <ul dir="rtl">
          <li><code dir="ltr">txt</code></li>
          <li><code dir="ltr">srt</code></li>
          <li><code dir="ltr">vtt</code></li>
          <li><code dir="ltr">csv</code></li>
          <li><code dir="ltr">tsv</code></li>
          <li><code dir="ltr">json</code></li>
          <li><code dir="ltr">all</code> <strong>(الاختيار الإفتراضي)</strong></li>
          <li><code dir="ltr">none</code> (لن يتم إنشاء ملف في حال تمرير هذه الصيغة)</li>
        </ul>
      </li>
      <li>مجلد المخرجات: يمكنك تحديد مجلد الاخراج من خلال الاختيار <code dir="ltr">--output_dir</code>. بشكل تلقائي سيكون المجلد الحالي هو مجلد الاخراج إذا لم يتم تحديده</li>
    </ul>
  </li>
</ul>

```
➜ tafrigh --help
usage: tafrigh [-h] [--version] [--skip_if_output_exist | --no-skip_if_output_exist] [--download_retries DOWNLOAD_RETRIES] [--yt_dlp_options YT_DLP_OPTIONS] [--verbose | --no-verbose] [-m MODEL_NAME_OR_PATH] [-t {transcribe,translate}]
               [-l {af,am,ar,as,az,ba,be,bg,bn,bo,br,bs,ca,cs,cy,da,de,el,en,es,et,eu,fa,fi,fo,fr,gl,gu,ha,haw,he,hi,hr,ht,hu,hy,id,is,it,ja,jw,ka,kk,km,kn,ko,la,lb,ln,lo,lt,lv,mg,mi,mk,ml,mn,mr,ms,mt,my,ne,nl,nn,no,oc,pa,pl,ps,pt,ro,ru,sa,sd,si,sk,sl,sn,so,sq,sr,su,sv,sw,ta,te,tg,th,tk,tl,tr,tt,uk,ur,uz,vi,yi,yo,zh}]
               [--use_faster_whisper | --no-use_faster_whisper] [--beam_size BEAM_SIZE] [--ct2_compute_type {default,int8,int8_float16,int16,float16}] [-w WIT_CLIENT_ACCESS_TOKENS [WIT_CLIENT_ACCESS_TOKENS ...]] [--max_cutting_duration [1-17]]
               [--min_words_per_segment MIN_WORDS_PER_SEGMENT] [--save_files_before_compact | --no-save_files_before_compact] [--save_yt_dlp_responses | --no-save_yt_dlp_responses] [--output_sample OUTPUT_SAMPLE]
               [-f {all,txt,srt,vtt,csv,tsv,json,none} [{all,txt,srt,vtt,csv,tsv,json,none} ...]] [-o OUTPUT_DIR]
               urls_or_paths [urls_or_paths ...]

options:
  -h, --help            show this help message and exit
  --version             show program's version number and exit

Input:
  urls_or_paths         Video/Playlist URLs or local folder/file(s) to transcribe.
  --skip_if_output_exist, --no-skip_if_output_exist
                        Whether to skip generating the output if the output file already exists.
  --download_retries DOWNLOAD_RETRIES
                        Number of retries for yt-dlp downloads that fail.
  --yt_dlp_options YT_DLP_OPTIONS
                        Additional options to pass to yt-dlp in valid JSON format (e.g. `'{"playlist_items": "1-10"}'`).
  --verbose, --no-verbose
                        Whether to print out the progress and debug messages.

Whisper:
  -m MODEL_NAME_OR_PATH, --model_name_or_path MODEL_NAME_OR_PATH
                        Name or path of the Whisper model to use.
  -t {transcribe,translate}, --task {transcribe,translate}
                        Whether to perform X->X speech recognition ('transcribe') or X->English translation ('translate').
  -l {af,am,ar,as,az,ba,be,bg,bn,bo,br,bs,ca,cs,cy,da,de,el,en,es,et,eu,fa,fi,fo,fr,gl,gu,ha,haw,he,hi,hr,ht,hu,hy,id,is,it,ja,jw,ka,kk,km,kn,ko,la,lb,ln,lo,lt,lv,mg,mi,mk,ml,mn,mr,ms,mt,my,ne,nl,nn,no,oc,pa,pl,ps,pt,ro,ru,sa,sd,si,sk,sl,sn,so,sq,sr,su,sv,sw,ta,te,tg,th,tk,tl,tr,tt,uk,ur,uz,vi,yi,yo,zh}, --language {af,am,ar,as,az,ba,be,bg,bn,bo,br,bs,ca,cs,cy,da,de,el,en,es,et,eu,fa,fi,fo,fr,gl,gu,ha,haw,he,hi,hr,ht,hu,hy,id,is,it,ja,jw,ka,kk,km,kn,ko,la,lb,ln,lo,lt,lv,mg,mi,mk,ml,mn,mr,ms,mt,my,ne,nl,nn,no,oc,pa,pl,ps,pt,ro,ru,sa,sd,si,sk,sl,sn,so,sq,sr,su,sv,sw,ta,te,tg,th,tk,tl,tr,tt,uk,ur,uz,vi,yi,yo,zh}
                        Language spoken in the audio, skip to perform language detection.
  --use_faster_whisper, --no-use_faster_whisper
                        Whether to use Faster Whisper implementation.
  --beam_size BEAM_SIZE
                        Number of beams in beam search, only applicable when temperature is zero.
  --ct2_compute_type {default,int8,int8_float16,int16,float16}
                        Quantization type applied while converting the model to CTranslate2 format.

Wit:
  -w WIT_CLIENT_ACCESS_TOKENS [WIT_CLIENT_ACCESS_TOKENS ...], --wit_client_access_tokens WIT_CLIENT_ACCESS_TOKENS [WIT_CLIENT_ACCESS_TOKENS ...]
                        List of wit.ai client access tokens. If provided, wit.ai APIs will be used to do the transcription, otherwise whisper will be used.
  --max_cutting_duration [1-17]
                        The maximum allowed cutting duration. It should be between 1 and 17.

Output:
  --min_words_per_segment MIN_WORDS_PER_SEGMENT
                        The minimum number of words should appear in each transcript segment. Any segment have words count less than this threshold will be merged with the next one. Pass 0 to disable this behavior.
  --save_files_before_compact, --no-save_files_before_compact
                        Saves the output files before applying the compact logic that is based on --min_words_per_segment.
  --save_yt_dlp_responses, --no-save_yt_dlp_responses
                        Whether to save the yt-dlp library JSON responses or not.
  --output_sample OUTPUT_SAMPLE
                        Samples random compacted segments from the output and generates a CSV file contains the sampled data. Pass 0 to disable this behavior.
  -f {all,txt,srt,vtt,csv,tsv,json,none} [{all,txt,srt,vtt,csv,tsv,json,none} ...], --output_formats {all,txt,srt,vtt,csv,tsv,json,none} [{all,txt,srt,vtt,csv,tsv,json,none} ...]
                        Format of the output file; if not specified, all available formats will be produced.
  -o OUTPUT_DIR, --output_dir OUTPUT_DIR
                        Directory to save the outputs.
```

<h3 dir="rtl">التفريغ من خلال سطر الأوامر</h3>

<h4 dir="rtl">التفريغ باستخدام نماذج Whisper</h4>

<h5 dir="rtl">تفريغ مقطع واحد</h5>

```bash
tafrigh "https://youtu.be/dDzxYcEJbgo" \
  --model_name_or_path small \
  --task transcribe \
  --language ar \
  --output_dir . \
  --output_formats txt srt
```

<h5 dir="rtl">تفريغ قائمة تشغيل كاملة</h5>

```bash
tafrigh "https://youtube.com/playlist?list=PLyS-PHSxRDxsLnVsPrIwnsHMO5KgLz7T5" \
  --model_name_or_path small \
  --task transcribe \
  --language ar \
  --output_dir . \
  --output_formats txt srt
```

<h5 dir="rtl">تفريغ أكثر من مقطع</h5>

```bash
tafrigh "https://youtu.be/4h5P7jXvW98" "https://youtu.be/jpfndVSROpw" \
  --model_name_or_path small \
  --task transcribe \
  --language ar \
  --output_dir . \
  --output_formats txt srt
```

<h5 dir="rtl">تسريع عملية التفريغ</h5>

<p dir="rtl">يمكنك استخدام مكتبة <code><a href="https://github.com/guillaumekln/faster-whisper">faster_whisper</a></code> التي توفّر سرعة أكبر في تفريغ المواد من خلال تمرير الاختيار <code dir="ltr">--use_faster_whisper</code> كالتالي:</p>

```bash
tafrigh "https://youtu.be/3K5Jh_-UYeA" \
  --model_name_or_path large \
  --task transcribe \
  --language ar \
  --use_faster_whisper \
  --output_dir . \
  --output_formats txt srt
```

<h4 dir="rtl">التفريغ باستخدام تقنية wit.ai</h4>

<h5 dir="rtl">تفريغ مقطع واحد</h5>

```bash
tafrigh "https://youtu.be/dDzxYcEJbgo" \
  --wit_client_access_tokens XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX \
  --output_dir . \
  --output_formats txt srt \
  --min_words_per_segment 10 \
  --max_cutting_duration 10
```

<h5 dir="rtl">تفريغ قائمة تشغيل كاملة</h5>

```bash
tafrigh "https://youtube.com/playlist?list=PLyS-PHSxRDxsLnVsPrIwnsHMO5KgLz7T5" \
  --wit_client_access_tokens XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX \
  --output_dir . \
  --output_formats txt srt \
  --min_words_per_segment 10 \
  --max_cutting_duration 10
```

<h5 dir="rtl">تفريغ أكثر من مقطع</h5>

```bash
tafrigh "https://youtu.be/4h5P7jXvW98" "https://youtu.be/jpfndVSROpw" \
  --wit_client_access_tokens XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX \
  --output_dir . \
  --output_formats txt srt \
  --min_words_per_segment 10 \
  --max_cutting_duration 10
```

<h3 dir="rtl">التفريغ من خلال الشيفرة البرمجية</h3>

<p dir="rtl">يمكنك استخدام تفريغ من خلال الشيفرة البرمجية كالتالي:</p>

```python
from tafrigh import farrigh, Config

if __name__ == '__main__':
  config = Config(
    input=Config.Input(
      urls_or_paths=['https://youtu.be/qFsUwp5iomU'],
      skip_if_output_exist=False,
      download_retries=3,
      yt_dlp_options='{}',
      verbose=False,
    ),
    whisper=Config.Whisper(
      model_name_or_path='tiny',
      task='transcribe',
      language='ar',
      use_faster_whisper=True,
      beam_size=5,
      ct2_compute_type='default',
    ),
    wit=Config.Wit(
      wit_client_access_tokens=[],
      max_cutting_duration=10,
    ),
    output=Config.Output(
      min_words_per_segment=10,
      save_files_before_compact=False,
      save_yt_dlp_responses=False,
      output_sample=0,
      output_formats=['txt', 'srt'],
      output_dir='.',
    ),
  )

  for progress in farrigh(config):
    print(progress)
```

<p dir="rtl">دالة "فَرِّغْ" <code>farrigh</code> هي عبارة عن مُوَلِّدْ (Generator) يقوم بتوليد الحالة الحالية للتفريغ وأين وصلت العملية. إذا لم تكن بحاجة إلى تتبع هذا الأمر، يمكنك الاستغناء عن حلقة الدوران من خلال استخدام <code>deque</code> كالتالي:</p>

```python
from collections import deque

from tafrigh import farrigh, Config

if __name__ == '__main__':
  config = Config(...)

  deque(farrigh(config), maxlen=0)
```

<h3 dir="rtl">التفريغ باستخدام Docker</h3>

<p dir="rtl">إذا كان لديك Docker على حاسبك، فالطريقة الأسهل لاستخدام تفريغ هي من خلاله. الأمر التالي يقوم بتنزيل Docker image الخاصة بتفريغ وتفريغ مقطع من YouTube باستخدام تقنيات wit.ai وإخراج النتائج في المجلد الحالي:</p>

```bash
docker run -it --rm -v "$PWD:/tafrigh" ghcr.io/ieasybooks/tafrigh \
  "https://www.youtube.com/watch?v=qFsUwp5iomU" \
  --wit_client_access_tokens XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX \
  -f txt srt
```

<p dir="rtl">يمكنك تمرير أي خيار من خيارات مكتبة تفريغ المُوضّحة في الأعلى.</p>

<p dir="rtl">يوجد أكثر من Docker image يمكنك استخدامها لتفريغ حسب الاعتماديات التي تريد استخدامها:</p>
<ul dir="rtl">
  <li><code dir="ltr">ghcr.io/ieasybooks/tafrigh</code>: تحتوي على اعتماديات تقنيات wit.ai ونماذج Whisper معا</li>
  <li><code dir="ltr">ghcr.io/ieasybooks/tafrigh-whisper</code>: تحتوي على اعتماديات نماذج Whisper فقط</li>
  <li><code dir="ltr">ghcr.io/ieasybooks/tafrigh-wit</code>: تحتوي على اعتماديات تقنيات wit.ai فقط</li>
</ul>

<p dir="rtl">من السلبيات أن نماذج Whisper لن تستطيع استخدام معالج الرسوميات الخاص بحاسبك في حال استخدامك لها من خلال Docker، وهذا أمر نعمل على حله في المستقبل.</p>

<hr>

<p dir="rtl">تم الاعتماد بشكل كبير على مستودع <a href="https://github.com/m1guelpf/yt-whisper">yt-whisper</a> لإنجاز تفريغ بشكل أسرع.</p>