Delete pages/Project.py

pages/Project.py

@@ -1,108 +0,0 @@
-import streamlit as st
-import pandas as pd
-import requests
-from wordcloud import WordCloud
-import matplotlib.pyplot as plt
-import os 
-import re
-
-# Установка API URL и заголовков
-API_URL_tra = "https://api-inference.huggingface.co/models/Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru"
-API_URL_key = "https://api-inference.huggingface.co/models/ml6team/keyphrase-extraction-kbir-inspec"
-API_URL_sum = "https://api-inference.huggingface.co/models/facebook/bart-large-cnn"
-
-headers = {"Authorization": os.getenv("api_token")}
-
-
-# Функция для получения ключевых слов
-def get_key_words(payload):
-	response = requests.post(API_URL_key, headers=headers, json=payload)
-	return response.json()
-
-# Функция для перевода слова
-def translate_key_words(payload):
-	response = requests.post(API_URL_tra, headers=headers, json=payload)
-	return response.json()
-
-# Функция для составления конспекта
-def make_summary(payload):
-	response = requests.post(API_URL_sum, headers=headers, json=payload)
-	return response.json()
-
-
-# Очищаем список слов
-def clean_list(words_list):
-    cleaned_words_list = []
-    for word in words_list:
-        word = word.lower()
-        word =re.sub(r"[^а-яА-Яa-zA-Z\s]", "", word)
-        word = word.lstrip()
-        word = word.rstrip()
-        cleaned_words_list.append(word)
-    return cleaned_words_list
-
-
-# Настраеваем заголовок и название страницы
-st.set_page_config(layout="wide", page_title="Students' Personal Assistant")
-st.markdown(' # :female-student: Персональный помощник для студентов')
-
-st.divider()
-st.markdown('# :blue_book:  Конспект на английском языке')
-
-
-
-col1, col2 = st.columns(2)
-text_from_tarea = col1.text_area('Введите тект статьи на английском языке', height=500)
-
-
-button_start = st.button('Обработать текст')
-
-key_words_list = []
-if button_start:
-    
-    with st.spinner('...'):
-        # Составляем конспект
-        summary_text = make_summary({"inputs": text_from_tarea})
-        col2.text_area('Конспект статьи', height=500, value=summary_text[0]['summary_text']) 
-        
-        # Извлекаем ключевые слова
-        kew_words = get_key_words({	"inputs": text_from_tarea,})
-        for key_word in kew_words :
-            key_words_list.append(key_word['word'].lower())
-        
-        sorted_keywords = set(sorted(key_words_list))
-        sorted_keywords = clean_list(sorted_keywords)
-
-        # Переводим ключевые слова
-        translated_words_list = []
-        for key_word in sorted_keywords:   
-            res = translate_key_words({"inputs": key_word,})
-            translated_words_list.append(res[0]['translation_text'])
-
-        # Создаем карточки
-        cleaned_words_list_ru = clean_list(translated_words_list)
-        cards_list = []
-        for item1, item2 in zip(sorted_keywords, cleaned_words_list_ru):            
-            cards_list.append([item1, item2])
-        
-        
-    st.success('Готово')
-
-    # Выводим Word Cloud
-    st.set_option('deprecation.showPyplotGlobalUse', False)
-    words_str = ', '.join(sorted_keywords)
-    w = WordCloud(background_color="white").generate(words_str)
-    plt.imshow(w, interpolation='bilinear')
-    plt.imshow(w)
-    plt.axis("off")
-    st.pyplot()
-
-    # Выводим карточки 
-    st.markdown('# :bookmark_tabs: Карточки из ключевых слов')
-    for el in cards_list:
-        with st.chat_message("assistant"):
-            #st.divider()            
-            st.markdown('# :flower_playing_cards:')
-            st.markdown(f'#  :green[{el[0]}]')
-            st.markdown(f'## :blue[{el[1]}]')            
-            st.divider()