Update app.py

app.py

@@ -225,42 +225,42 @@ def download_current_message_database():
         return "Нет данных для формирования файла.", None
 
 
-   def update_download_link():
-        result = download_current_message_database()
-        link, df = result if isinstance(result, tuple) else (result, None)
-        if isinstance(link, str) and link.startswith("http") and df is not None:
-            # Вычисляем аналитику
-            total_messages = len(df)
-            # Количество сообщений по моделям
-            model_counts = df['Модель'].value_counts()
-            # Количество чистых сообщений по моделям
-            clean_df = df[df['Комментарий'].isna() & df['Откорректированное сообщение'].isna()]
-            clean_model_counts = clean_df['Модель'].value_counts()
-            # Наиболее активные контрибьюторы
-            contributor_counts = df['Автор'].value_counts()
-            # Количество сообщений по датам
-            df['Дата сохранения'] = pd.to_datetime(df['Дата сохранения'], errors='coerce')
-            date_counts = df['Дата сохранения'].dt.date.value_counts().sort_index()
-
-            # Подготовка вывода
-            total_messages_display_value = f"**Общее количество сообщений:** {total_messages}"
-
-            # Создаем диаграммы с помощью plotly
-            model_pie_fig = px.pie(values=model_counts.values, names=model_counts.index, title='Количество сообщений по моделям')
-            clean_model_pie_fig = px.pie(values=clean_model_counts.values, names=clean_model_counts.index, title='Количество чистых сообщений по моделям')
-            contributor_pie_fig = px.pie(values=contributor_counts.values, names=contributor_counts.index, title='Наиболее активные контрибьюторы')
-            date_message_fig = px.bar(x=date_counts.index, y=date_counts.values, labels={'x': 'Дата', 'y': 'Количество сообщений'}, title='Количество добавленных сообщений по датам')
-
-            return (
-                f"[Скачать базу сообщений]({link})",
-                total_messages_display_value,
-                model_pie_fig,
-                clean_model_pie_fig,
-                contributor_pie_fig,
-                date_message_fig
-            )
-        else:
-            return link, "", None, None, None, None
+def update_download_link():
+    result = download_current_message_database()
+    link, df = result if isinstance(result, tuple) else (result, None)
+    if isinstance(link, str) and link.startswith("http") and df is not None:
+        # Вычисляем аналитику
+        total_messages = len(df)
+        # Количество сообщений по моделям
+        model_counts = df['Модель'].value_counts()
+        # Количество чистых сообщений по моделям
+        clean_df = df[df['Комментарий'].isna() & df['Откорректированное сообщение'].isna()]
+        clean_model_counts = clean_df['Модель'].value_counts()
+        # Наиболее активные контрибьюторы
+        contributor_counts = df['Автор'].value_counts()
+        # Количество сообщений по датам
+        df['Дата сохранения'] = pd.to_datetime(df['Дата сохранения'], errors='coerce')
+        date_counts = df['Дата сохранения'].dt.date.value_counts().sort_index()
+
+        # Подготовка вывода
+        total_messages_display_value = f"**Общее количество сообщений:** {total_messages}"
+
+        # Создаем диаграммы с помощью plotly
+        model_pie_fig = px.pie(values=model_counts.values, names=model_counts.index, title='Количество сообщений по моделям')
+        clean_model_pie_fig = px.pie(values=clean_model_counts.values, names=clean_model_counts.index, title='Количество чистых сообщений по моделям')
+        contributor_pie_fig = px.pie(values=contributor_counts.values, names=contributor_counts.index, title='Наиболее активные контрибьюторы')
+        date_message_fig = px.bar(x=date_counts.index, y=date_counts.values, labels={'x': 'Дата', 'y': 'Количество сообщений'}, title='Количество добавленных сообщений по датам')
+
+        return (
+            f"[Скачать базу сообщений]({link})",
+            total_messages_display_value,
+            model_pie_fig,
+            clean_model_pie_fig,
+            contributor_pie_fig,
+            date_message_fig
+        )
+    else:
+        return link, "", None, None, None, None
             
 
 def correct_dash_usage(text):