test_space_new / app.py
Yerzhxn's picture
Create app.py
561c472 verified
raw
history blame
5.59 kB
import pandas as pd
import streamlit as st
# Загрузка данных из четырех Excel файлов
vacancy = 'vacancy_new_new.xlsx'
resume = 'resume_new_new.xlsx'
file_nkz = 'label_NKZ.xlsx'
file_skills = 'label_skills.xlsx'
df_vacancy = pd.read_excel(vacancy)
df_resume = pd.read_excel(resume)
df_nkz = pd.read_excel(file_nkz)
df_skills = pd.read_excel(file_skills)
# Проверка, что в файлах есть нужные колонки
if 'skills' not in df_vacancy.columns or 'skills' not in df_resume.columns or 'name' not in df_vacancy.columns or 'name' not in df_resume.columns or 'NKZ' not in df_nkz.columns or 'skills' not in df_skills.columns:
raise ValueError("Файлы должны содержать колонки 'skills', 'name' и 'NKZ'")
# Streamlit интерфейс
st.title("Поиск совпадений по навыкам")
# Ввод текста для добавления в колонку 'name'
new_name = st.text_input("Введите название")
# Выбор из колонки 'NKZ' из файла label_NKZ
nkz_options = df_nkz['name'].unique().tolist()
selected_nkz = st.selectbox("Выберите профессию по НКЗ", nkz_options)
# Множественный выбор из колонки 'skills' из файла label_skills
skills_options = sorted(df_skills[df_skills['NKZ'] == df_nkz[df_nkz['name'] == selected_nkz]['NKZ'].values[0]]['skills'].unique().tolist())
selected_skills = st.multiselect("Выберите навыки", skills_options)
# Выбор файла для поиска совпадений
file_option = st.selectbox("Выберите тип", ("Вакансия", "Резюме"))
# Выбор файла для записи новой записи
write_option = "resume" if file_option == "Вакансия" else "vacancy"
# Кнопки для добавления новой записи и запуска поиска совпадений
add_entry = st.button("Добавить новую запись")
if add_entry:
if new_name and selected_skills:
new_entry = pd.DataFrame({'name': [new_name], 'NKZ': [selected_nkz], 'skills': [' '.join(selected_skills)]})
if write_option == "vacancy":
df_vacancy = pd.concat([df_vacancy, new_entry], ignore_index=True)
df_vacancy.to_excel(vacancy, index=False)
else:
df_resume = pd.concat([df_resume, new_entry], ignore_index=True)
df_resume.to_excel(resume, index=False)
st.success("Новая запись была успешно добавлена.")
else:
st.error("Пожалуйста, введите имя и выберите навыки для добавления записи.")
if st.button("Найти совпадения"):
if new_name and selected_skills:
# Добавление новой записи в противоположный файл
new_entry = pd.DataFrame({'name': [new_name], 'NKZ': [selected_nkz], 'skills': [' '.join(selected_skills)]})
if write_option == "vacancy":
df_vacancy = pd.concat([df_vacancy, new_entry], ignore_index=True)
df_vacancy.to_excel(vacancy, index=False)
else:
df_resume = pd.concat([df_resume, new_entry], ignore_index=True)
df_resume.to_excel(resume, index=False)
# Определение DataFrame для поиска совпадений
if file_option == "Вакансия":
skills_to_compare = df_vacancy['skills'].tolist()
names_to_compare = df_vacancy['name'].tolist()
else:
skills_to_compare = df_resume['skills'].tolist()
names_to_compare = df_resume['name'].tolist()
# Поиск совпадений по навыкам
matching_results = []
for i, skills_text in enumerate(skills_to_compare):
match_count = sum(skill in skills_text for skill in selected_skills)
if match_count >= len(selected_skills) / 2:
matching_results.append({
'Name': names_to_compare[i],
'Matching Skills': [skill for skill in selected_skills if skill in skills_text],
'Match Count': match_count
})
# Вывод результатов, где совпадение как минимум половины выбранных навыков
st.write("Результаты с совпадением как минимум половины выбранных навыков:")
if matching_results:
for result in matching_results:
st.markdown(
f"""
<div style="border: 1px solid #ddd; padding: 10px; border-radius: 5px; margin-bottom: 10px;">
<h4 style="margin: 0;">{result['Name']}</h4>
<p><strong>Совпадающие навыки:</strong><br>
{'<br>'.join(['• ' + skill for skill in result['Matching Skills']])}</p>
<p><strong>Количество совпадений:</strong> {result['Match Count']}</p>
</div>
""",
unsafe_allow_html=True
)
else:
st.write("Нет совпадений с как минимум половиной выбранных навыков.")
else:
st.error("Пожалуйста, введите имя и выберите навыки для сравнения.")