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 import streamlit as st
-from google import genai
-from google.genai import types
 import os
+from google import genai
 from PIL import Image
 import io
 import base64
 
-# Configuration de la page
-st.set_page_config(page_title="Résolveur d'exercices")
+# Page config
+st.set_page_config(page_title="Exercise Solver", layout="wide")
 
-# Configuration de l'API Gemini
-GOOGLE_API_KEY = "AIzaSyC_zxN9IHjEAxIoshWPzMfgb9qwMsu5t5Y"
+# Initialize Gemini client
+GOOGLE_API_KEY = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
 client = genai.Client(
     api_key=GOOGLE_API_KEY,
     http_options={'api_version': 'v1alpha'},
 )
 
+def process_image(image):
+    # Convert image to base64
+    buffered = io.BytesIO()
+    image.save(buffered, format="PNG")
+    img_str = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode()
+    
+    # Initialize containers for thoughts and answers
+    thoughts = []
+    answers = []
+    
+    try:
+        response = client.models.generate_content_stream(
+            model="gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21",
+            config={'thinking_config': {'include_thoughts': True}},
+            contents=[
+                {'inline_data': {'mime_type': 'image/png', 'data': img_str}},
+                "Resous cette exercice. ça doit être bien présentable et espacé afin d'être facile à lire."
+            ]
+        )
+        
+        for chunk in response:
+            for part in chunk.candidates[0].content.parts:
+                if part.thought:
+                    thoughts.append(part.text)
+                else:
+                    answers.append(part.text)
+        
+        return thoughts, answers
+    
+    except Exception as e:
+        st.error(f"Une erreur s'est produite: {str(e)}")
+        return [], []
+
 def main():
-    st.title("Résolveur d'exercices")
+    st.title("Résolution d'Exercices")
     
-    # Zone de téléchargement d'image
-    uploaded_file = st.file_uploader("Téléchargez votre exercice", type=["png", "jpg", "jpeg"])
+    # File uploader
+    uploaded_file = st.file_uploader("Choisissez une image", type=['png', 'jpg', 'jpeg'])
     
-    if uploaded_file:
-        # Affichage de l'image
+    if uploaded_file is not None:
+        # Display the uploaded image
         image = Image.open(uploaded_file)
         st.image(image, caption="Image téléchargée", use_column_width=True)
         
-        # Bouton pour lancer l'analyse
+        # Process button
         if st.button("Résoudre l'exercice"):
-            # Conversion de l'image en base64
-            buffered = io.BytesIO()
-            image.save(buffered, format="PNG")
-            img_str = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode()
-            
-            # Création de deux colonnes : une pour les pensées, une pour la réponse
-            thoughts_col, answer_col = st.columns([1, 2])
-            
-            with thoughts_col:
-                # Création d'un expander pour les pensées
-                with st.expander("Pensées du modèle", expanded=True):
-                    thoughts_placeholder = st.empty()
-            
-            with answer_col:
-                # Placeholder pour la réponse
-                answer_placeholder = st.empty()
-            
-            try:
-                # Génération du contenu avec streaming
-                response = client.models.generate_content_stream(
-                    model="gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21",
-                    config={'thinking_config': {'include_thoughts': True}},
-                    contents=[
-                        {'inline_data': {'mime_type': 'image/png', 'data': img_str}},
-                        "Résous cet exercice. ça doit être bien présentable et espacé afin d'être facile à lire."
-                    ]
-                )
-                
-                # Variables pour accumuler le contenu
-                thoughts = []
-                answer = []
+            with st.spinner("Traitement en cours..."):
+                thoughts, answers = process_image(image)
                 
-                # Traitement du stream
-                for chunk in response:
-                    for part in chunk.candidates[0].content.parts:
-                        if part.thought:
-                            thoughts.append(part.text)
-                            thoughts_placeholder.markdown("\n\n".join(thoughts))
-                        else:
-                            answer.append(part.text)
-                            answer_placeholder.markdown("\n\n".join(answer))
+                # Display thoughts in expander
+                with st.expander("Voir le raisonnement"):
+                    for i, thought in enumerate(thoughts, 1):
+                        st.markdown(f"**Étape {i}:** {thought}")
                 
-            except Exception as e:
-                st.error(f"Une erreur s'est produite : {str(e)}")
+                # Display answer
+                st.markdown("### Solution:")
+                for answer in answers:
+                    st.markdown(answer)
 
 if __name__ == "__main__":
     main()