Weblate の内部構造

注釈

この章では、Weblate 内部の基本的な概要を説明します。

Weblate のコード構造の大部分は Django を基に作成しました。

ディレクトリ構造

Weblate メイン リポジトリのディレクトリ構造の概要:

docs

このドキュメントのソースコードは、Sphinx を使用して作成しています。

dev-docker

開発サーバーを実行する Docker コード。参照: Docker上でローカルに Weblate の実行。

weblate

Django アプリケーションとしての Weblate のソースコード。参照: Weblate の内部構造。

weblate/static

クライアント ファイル（CSS、Javascript および画像）。参照: Weblate フロントエンド。

モジュール

Weblate は、複数の Django アプリケーションで構成されています（複数のオプション。参照: オプションの Weblate モジュール）。

accounts

ユーザー アカウント、プロファイル、および通知。

addons

Weblate の動作の詳細設定用のアドオン。参照: アドオン。

api

Django REST framework をベースにした API。

auth

認証とアクセス権。

billing

オプションの 課金 モジュール。

checks

翻訳文字列の 品質検査 モジュール。

fonts

フォント表示検査モジュール。

formats

translate-toolkit をベースにしたファイル形式抽象化レイヤー。

gitexport

オプションの Git エクスポーター モジュール。

lang

言語と複数形のモデルを定義するモジュール。

legal

オプションの Legal module モジュール。

machinery

機械翻訳サービスとの連携。

memory

組み込みの翻訳メモリ。参照: 翻訳メモリ。

screenshots

スクリーンショット管理と OCR モジュール。

trans

翻訳を処理するメイン モジュール。

utils

複数のヘルパー ユーティリティ。

vcs

バージョン管理システムの抽象化。

wladmin

カスタマイズした Django 管理画面。

Background tasks internals

ヒント

This section describes Celery task internals. Celery を使用するバックグラウンド タスク describes how to configure Celery to run the tasks.

Weblate uses Celery to execute tasks in the background. Some tasks are event-triggered, and some tasks are schedule-triggered.

The Celery Beat is used for scheduling tasks, and django-celery-beat is used to store the periodic task schedule in the database. The tasks schedule is configured in tasks.py in each of the Django apps.

The tasks are consumed using several queues; the routing is configured in settings.py. The queues were designed to separate different types of workload:

celery

The default queue where background tasks are processed.

notify

Delivers notification e-mails, both for events within Weblate and for authentication or registration. This is a separate queue to make e-mail delivery smooth even if there is a backlog of other tasks.

memory

Updates translation memory entries. The updating queue can be long when importing new strings, and long processing does not matter much here, so having a separate queue avoids blocking other tasks.

backup

The backup tasks cannot be executed in parallel, and a single dedicated worker makes this easier.

translate

Automatic translation tasks are known to take long because they hit external services.