Update app.py

app.py

@@ -16,6 +16,7 @@ import re
 import string
 import io
 from datetime import datetime, timedelta
+import plotly.express as px
 
 morph = pymorphy2.MorphAnalyzer()
 
@@ -157,6 +158,10 @@ def download_current_message_database():
 
             for idx, col in enumerate(df.columns, 1):
                 column_letter = get_column_letter(idx)
+                # Установка выравнивания для заголовков
+                header_cell = worksheet.cell(row=1, column=idx)
+                header_cell.alignment = Alignment(wrap_text=True, vertical='center', horizontal='left')
+
                 if col in columns_fit_content:
                     max_length = 0
                     column = df[col].astype(str)
@@ -165,12 +170,18 @@ def download_current_message_database():
                             max_length = max(max_length, len(cell_value))
                     adjusted_width = (max_length + 2)
                     worksheet.column_dimensions[column_letter].width = adjusted_width
+                    # Установка выравнивания для всех ячеек в столбце
+                    for cell in worksheet[column_letter]:
+                        cell.alignment = Alignment(wrap_text=True, vertical='center', horizontal='left')
                 elif col in columns_wrap_text:
                     worksheet.column_dimensions[column_letter].width = 50  # Устанавливаем фиксированную ширину
                     for cell in worksheet[column_letter]:
-                        cell.alignment = Alignment(wrap_text=True)
+                        cell.alignment = Alignment(wrap_text=True, vertical='center', horizontal='left')
                 else:
                     worksheet.column_dimensions[column_letter].width = 20  # Ширина по умолчанию
+                    # Установка выравнивания для всех ячеек в столбце
+                    for cell in worksheet[column_letter]:
+                        cell.alignment = Alignment(wrap_text=True, vertical='center', horizontal='left')
 
         output.seek(0)  # Сбрасываем указатель
 
@@ -179,7 +190,12 @@ def download_current_message_database():
 
         # Параметры для загрузки файла на GitHub
         repo = "fruitpicker01/Storage_dev"
-        path = "messages.xlsx"
+
+        # Получаем текущее время и корректируем на +3 часа
+        current_time = datetime.utcnow() + timedelta(hours=3)
+        filename = f"db_{current_time.strftime('%d.%m.%Y_%H.%M')}.xlsx"
+
+        path = filename  # Используем новое имя файла
         url = f"https://api.github.com/repos/{repo}/contents/{path}"
 
         # Проверяем, существует ли файл уже
@@ -190,7 +206,7 @@ def download_current_message_database():
             sha = None
 
         data = {
-            "message": f"Обновлен файл messages.xlsx",
+            "message": f"Обновлен файл {filename}",
             "content": content,
         }
         if sha:
@@ -201,13 +217,51 @@ def download_current_message_database():
         if put_response.status_code in [200, 201]:
             # Получаем ссылку для скачивания файла
             download_url = f"https://raw.githubusercontent.com/{repo}/main/{path}"
-            return download_url  # Возвращаем URL файла
+            return download_url, df  # Возвращаем URL файла и DataFrame
         else:
             print(f"Ошибка при загрузке файла на GitHub: {put_response.status_code}, {put_response.text}")
-            return "Ошибка при загрузке файла на GitHub."
+            return "Ошибка при загрузке файла на GitHub.", None
     else:
-        return "Нет данных для формирования файла."
-
+        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 correct_dash_usage(text):
     # Step 1: Replace any dash with long dash if surrounded by spaces
@@ -1937,6 +1991,19 @@ with gr.Blocks() as demo:
 
     gr.Markdown("---")
 
+    gr.Markdown("## Аналитика")
+
+    total_messages_display = gr.Markdown(value="", label="Общее количество сообщений")
+
+    with gr.Row():
+        model_pie_chart = gr.Plot(label="Количество сообщений по моделям")
+        clean_model_pie_chart = gr.Plot(label="Количество чистых сообщений по моделям")
+        contributor_pie_chart = gr.Plot(label="Наиболее активные контрибьюторы")
+
+    date_message_chart = gr.Plot(label="Количество добавленных сообщений по датам")
+
+    gr.Markdown("---")
+
     # Очистка всех полей кроме prompt_display
     description_input.change(
         fn=clear_on_change,  # Сначала вызываем функцию очистки полей
@@ -2597,19 +2664,19 @@ with gr.Blocks() as demo:
         fn=reset_button_text,
         outputs=[save_meta_llama_405b_btn]
     )
-
-    # Свяжите кнопку с функцией
-    def update_download_link():
-        link = download_current_message_database()
-        if link.startswith("http"):
-            return f"[Скачать базу сообщений]({link})"
-        else:
-            return link  # Возвращаем сообщение об ошибке
-    
+  
+    # Связываем кнопку с функцией
     download_btn.click(
         fn=update_download_link,
         inputs=[],
-        outputs=download_link
+        outputs=[
+            download_link,
+            total_messages_display,
+            model_pie_chart,
+            clean_model_pie_chart,
+            contributor_pie_chart,
+            date_message_chart
+        ]
     )
 
     demo.launch()