Bazarr项目中Podnapisi字幕提供商的修复方案分析
2025-06-26 10:42:35作者:伍霜盼Ellen
问题背景
在Bazarr项目的1.4.3版本中,用户发现当使用Podnapisi作为字幕提供商时,无论是自动搜索还是手动搜索都无法返回任何结果,即使该网站上确实存在相应的字幕文件。这个问题影响了用户获取字幕的正常体验。
问题现象
以电影《加勒比海盗:世界的尽头》为例,当用户配置了Podnapisi提供商并设置为斯洛文尼亚语时,Bazarr界面显示无搜索结果。然而,直接访问Podnapisi网站却能查询到该电影确实存在斯洛文尼亚语字幕。
技术分析
通过深入排查发现,问题出在Bazarr项目中的subliminal_patch/providers/podnapisi.py文件第212行代码。原始代码中使用了xml.find()方法但没有正确获取文本内容,导致无法正确解析API返回的结果。
原始问题代码:
if not xml.find('pagination/results') or not int(xml.find('pagination/results').text):
解决方案
修复方案是在第一个条件判断中正确获取XML节点的文本内容。修改后的代码如下:
if not xml.find('pagination/results').text or not int(xml.find('pagination/results').text):
这个修复确保了:
- 正确检查XML节点是否存在文本内容
- 准确解析API返回的结果数量
- 保证后续处理能够正常进行
影响范围
该问题影响了所有使用Podnapisi作为字幕提供商的Bazarr用户,特别是当用户搜索非主流语言字幕时(如斯洛文尼亚语)。修复后,用户可以正常获取Podnapisi上存在的所有字幕资源。
额外发现
在问题排查过程中还发现一个相关现象:Podnapisi API在某些情况下可能只返回一个结果,即使实际存在多个匹配的字幕。这可能是API本身的限制,需要进一步调查确认是否属于另一个独立问题。
总结
这个修复案例展示了XML解析在字幕搜索过程中的重要性。正确处理API响应是确保字幕提供商正常工作的关键。对于开发者而言,这类问题的排查需要:
- 对比原始API响应和程序解析结果
- 仔细检查XML/JSON解析逻辑
- 确保所有必要的字段都被正确访问和处理
该修复已被合并到Bazarr主分支,将在后续版本中发布,为用户提供更稳定的字幕搜索体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
暂无简介
Dart
680
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
493