Update app.py

app.py

@@ -279,11 +279,11 @@ def get_reference_message(gender, generation, psychotype, business_stage, indust
         print(f"Error accessing the file: {response.status_code}")
         return None
 
-    # Normalize the DataFrame columns
+    # Нормализуем данные для корректного сравнения
     for col in ["Пол", "Поколение", "Психотип", "Стадия бизнеса", "Отрасль", "ОПФ"]:
         df[col] = df[col].astype(str).str.strip().str.lower()
 
-    # Normalize the input parameters
+    # Нормализуем входные параметры
     params = {
         "Пол": str(gender).strip().lower() if gender else None,
         "Поколение": str(generation).strip().lower() if generation else None,
@@ -293,22 +293,17 @@ def get_reference_message(gender, generation, psychotype, business_stage, indust
         "ОПФ": str(legal_form).strip().lower() if legal_form else None
     }
 
-    # Debugging: Print DataFrame and parameters
-    print("DataFrame columns:", df.columns)
-    print("DataFrame head:\n", df.head())
-    print("Personalization parameters:", params)
-
-    # Build the filter conditions dynamically
+    # Формируем условия фильтрации
     filter_conditions = []
     for col, value in params.items():
         if value and value.lower() != 'none':
             filter_conditions.append(df[col] == value)
 
     if not filter_conditions:
-        print("No personalization parameters provided.")
+        print("Не заданы параметры персонализации.")
         return None
 
-    # Combine filter conditions
+    # Применяем фильтрацию
     filter_condition = filter_conditions[0]
     for condition in filter_conditions[1:]:
         filter_condition &= condition
@@ -316,21 +311,24 @@ def get_reference_message(gender, generation, psychotype, business_stage, indust
     filtered_df = df[filter_condition]
 
     if filtered_df.empty:
-        print("No messages found with the given personalization parameters.")
+        print("Сообщения с заданными параметрами не найдены.")
         return None
 
-    # Sort by Timestamp descending
+    # Сортируем по дате
     filtered_df = filtered_df.sort_values(by="Timestamp", ascending=False)
 
-    # Get the latest message
+    # Берем последнее сообщение
     latest_row = filtered_df.iloc[0]
 
-    # Choose the appropriate message
+    # Получаем сообщение
     if pd.notnull(latest_row.get("Откорректированное сообщение", None)) and latest_row["Откорректированное сообщение"].strip():
         reference_message = latest_row["Откорректированное сообщение"]
     else:
         reference_message = latest_row.get("Персонализированное сообщение", "")
 
+    # Удаляем строку с количеством знаков
+    reference_message = re.sub(r'\n-{6,}\nКоличество знаков: \d+', '', reference_message).strip()
+
     return reference_message