Webseite der Toolbox Bodensee e.V.

Entwicklung nur auf GitLab. Auf GitHub befindet sich lediglich ein Mirror

Dies ist der Quellcode zur aktuellen Webseite des Maker- und Hackspace Toolbox Bodensee e.V., die unter toolbox-bodensee.de erreichbar ist.

Anforderungen

Um an der Webseite mitzuarbeiten, musst du lediglich dieses Git Repoitory runterladen und Lektor installieren.
Dies ist sowohl unter Linux, Windows und Apfel möglich.

Zum Clonen des Git Repository sollte lediglich git-lfs installiert sein. Die Installation aller weiteren Abhängigkeiten ist mit make möglich. Alternativ gibt es auch einen Docker Container der alles Erforderliche mitbringt.

Linux:

Dein Paketmanager (zum Beispiel apt) sollte das Paket git-lfs anbieten. Beispiel:

sudo apt install git-lfs

Mac OSX

brew install git-lfs

Windows

Lade den Downloader von hier und führe ihn aus.

Weitere Informationen

Weitere Informationen zur Installation von git-lfs gibt es auch hier: git-lfs.github.com

Installation

Zur Erleichterung der Installation beinhaltet das Projekt eine Makefile. Diese erlaubt es Abhängigkeiten zu installieren(z.B. nodejs), sowie die Webseite mit einem Python Module oder in einem Docker Container zu bauen.

Die Webseite kann beispielsweise folgendermaßen ausgeführt werden:

# source code lokal abspeichern
git clone https://gitlab.com/ToolboxBodensee/webseite/toolbox-webseite.git toolbox-webseite

# Wechsel in den zugehörigen Ordner
cd toolbox-webseite

# Installation von Abhängigkeiten
make install

# Starten der Webseite (lässt sich unter 127.0.0.01:5000 aufrufen)
make server

Nutzung mit Translation Memory Systemen (TMS)

Da TMS Systeme Lektor Content Dateien nicht unterstützen müssen diese in ein json Format konvertiert und nach der Übersetzung wieder zurück konvertiert werden. Diese Konvertierung wird durch das Skript translation.py vorgenommen und kann folgendermaßen genutzt werden:

# Wechsel in den zugehörigen Ordner
cd toolbox-webseite

# Konvertieren in Json Format
python translation.py --json

# Übersetzen der Dateien in TMS (übersetzte Dateien müssen dem Schema contents+<language_code>.json folgen)

# Rückkonvertierung zu Lektor Content Dateien
python translation.py --lr

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