Delete pages/Final_project.py

pages/Final_project.py

@@ -1,110 +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
-
-
-# Настраиваем 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...'):
-        # Составляем конспект
-        summary_text = make_summary({"inputs": text_from_tarea})
-        col2.text_area('Конспект статьи', height=500, value=summary_text[0]['summary_text'])
-
-    with st.spinner('Получаем ключевые слова...'):
-        # 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)
-
-    with st.spinner('Переводим ключевые слова...'):
-        # Переводим ключевые слова
-        translated_words_dict = translate_key_words({"inputs": sorted_keywords})
-        print(translated_words_dict)
-        translated_words_list = [word['translation_text'] for word in translated_words_dict]
-
-        # 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')
-
-    with st.spinner('Создаем WordCloud...'):
-        # Выводим Word Cloud
-        st.set_option('deprecation.showPyplotGlobalUse', False)
-        words_str = ', '.join(sorted_keywords)
-        w = WordCloud(background_color="white", width=1600, height=800).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')
-    col1, col2, col3 = st.columns(3)
-    columns = [col1, col2, col3]
-    for index, el in enumerate(cards_list):
-        with columns[(index + 1) % 3]:
-            with st.container(border=True):
-                col4, col5 = st.columns([0.1, 0.9])
-                with col4:
-                    st.write("# :flower_playing_cards:")
-                with col5:
-                    st.write(f'## :green[{el[0]}]')
-                    st.write(f'### :blue[{el[1]}]')