Update app.py

app.py

@@ -510,219 +510,167 @@ class WebsiteAnalyzer:
         else:
             return "موثوقية منخفضة ⛔"
     def _analyze_description(self, description):
-    if not description:
+        if not description:
+            return {
+                'score': "0/10",
+                'recommendations': ["يجب إضافة وصف للصفحة"]
+            }
+        
+        score = 10
+        recommendations = []
+        
+        if len(description) < 120:
+            score -= 2
+            recommendations.append("الوصف قصير جداً، يُفضل أن يكون بين 120-155 حرفاً")
+        elif len(description) > 155:
+            score -= 2
+            recommendations.append("الوصف طويل جداً، يجب تقصيره إلى 155 حرفاً كحد أقصى")
+            
+        if not any(char in description.lower() for char in ['ما', 'كيف', 'لماذا', 'متى', 'أين']):
+            score -= 1
+            recommendations.append("أضف كلمات استفهامية لجذب المزيد من النقرات")
+            
+        return {
+            'score': f"{score}/10",
+            'recommendations': recommendations
+        }
+
+    def _extract_keywords(self, soup):
+        # استخراج النص من العناصر المهمة
+        text_elements = []
+        for tag in ['h1', 'h2', 'h3', 'p', 'li']:
+            elements = soup.find_all(tag)
+            for element in elements:
+                text_elements.append(element.get_text())
+        
+        # تنظيف النص
+        text = ' '.join(text_elements)
+        words = re.findall(r'\b\w+\b', text.lower())
+        
+        # حذف الكلمات الشائعة
+        stop_words = set(['في', 'من', 'على', 'إلى', 'عن', 'مع', 'هذا', 'هذه', 'تلك', 'ذلك'])
+        words = [word for word in words if word not in stop_words and len(word) > 2]
+        
+        # حساب تكرار الكلمات
+        word_freq = {}
+        for word in words:
+            word_freq[word] = word_freq.get(word, 0) + 1
+        
+        # ترتيب الكلمات حسب التكرار
+        sorted_keywords = sorted(word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
+        return [word for word, freq in sorted_keywords[:10]]
+
+    def _analyze_links(self, soup, base_url):
+        internal_links = []
+        external_links = []
+        base_domain = urlparse(base_url).netloc
+        
+        for link in soup.find_all('a', href=True):
+            href = link['href']
+            if href.startswith('/') or base_domain in href:
+                internal_links.append(href)
+            elif href.startswith('http'):
+                external_links.append(href)
+        
+        return internal_links, external_links
+
+    def _analyze_content(self, soup):
+        # استخراج النص الكامل
+        text = ' '.join([p.get_text() for p in soup.find_all('p')])
+        words = text.split()
+        
+        # حساب كثافة الكلمات المفتاحية
+        keywords = self._extract_keywords(soup)
+        keyword_count = sum(text.lower().count(keyword) for keyword in keywords)
+        keyword_density = keyword_count / len(words) if words else 0
+        
+        # تقييم تنوع المحتوى
+        content_types = {
+            'صور': len(soup.find_all('img')),
+            'فيديوهات': len(soup.find_all(['video', 'iframe'])),
+            'جداول': len(soup.find_all('table')),
+            'قوائم': len(soup.find_all(['ul', 'ol'])),
+            'عناوين': len(soup.find_all(['h1', 'h2', 'h3', 'h4', 'h5', 'h6']))
+        }
+        
+        # حساب قابلية القراءة (مقياس مبسط)
+        sentences = text.split('.')
+        avg_words_per_sentence = len(words) / len(sentences) if sentences else 0
+        
+        recommendations = []
+        if len(words) < 300:
+            recommendations.append("المحتوى قصير جداً، أضف المزيد من النصوص الغنية")
+        if keyword_density < 0.01:
+            recommendations.append("كثافة الكلمات المفتاحية منخفضة")
+        elif keyword_density > 0.05:
+            recommendations.append("كثافة الكلمات المفتاحية مرتفعة جداً")
+        if avg_words_per_sentence > 20:
+            recommendations.append("الجمل طويلة جداً، حاول تقصيرها لتحسين القراءة")
+        
         return {
-            'score': "0/10",
-            'recommendations': ["يجب إضافة وصف للصفحة"]
+            'word_count': len(words),
+            'keyword_density': f"{keyword_density:.2%}",
+            'content_diversity': self._evaluate_diversity(content_types),
+            'readability': self._evaluate_readability(avg_words_per_sentence),
+            'recommendations': recommendations
         }
-    
-    score = 10
-    recommendations = []
-    
-    if len(description) < 120:
-        score -= 2
-        recommendations.append("الوصف قصير جداً، يُفضل أن يكون بين 120-155 حرفاً")
-    elif len(description) > 155:
-        score -= 2
-        recommendations.append("الوصف طويل جداً، يجب تقصيره إلى 155 حرفاً كحد أقصى")
+
+    def _evaluate_diversity(self, content_types):
+        score = 0
+        total_elements = sum(content_types.values())
+        
+        if content_types['صور'] > 0:
+            score += 2
+        if content_types['فيديوهات'] > 0:
+            score += 2
+        if content_types['جداول'] > 0:
+            score += 1
+        if content_types['قوائم'] > 0:
+            score += 1
+        if content_types['عناوين'] >= 3:
+            score += 2
+        
+        if total_elements > 10:
+            score += 2
+        
+        return f"{score}/10"
+
+    def _evaluate_readability(self, avg_words_per_sentence):
+        if avg_words_per_sentence <= 12:
+            return "ممتاز"
+        elif avg_words_per_sentence <= 15:
+            return "جيد"
+        elif avg_words_per_sentence <= 20:
+            return "متوسط"
+        else:
+            return "صعب"
+
+    def _evaluate_speed(self, total_load_time):
+        if total_load_time < 2:
+            return "ممتاز ⚡"
+        elif total_load_time < 3:
+            return "جيد ✅"
+        elif total_load_time < 5:
+            return "متوسط ⚠️"
+        else:
+            return "بطيء ❌"
+
+    def _generate_performance_recommendations(self, metrics, resources):
+        recommendations = []
+        
+        if metrics['ttfb'] > 0.5:
+            recommendations.append("تحسين زمن استجابة الخادم")
+        
+        if resources['total_size'] > 1500:  # أكثر من 1.5 ميجابايت
+            recommendations.append("تقليل حجم الصفحة الإجمالي")
+        
+        if resources['images'] > 10:
+            recommendations.append("ضغط وتحسين الصور")
         
-    if not any(char in description.lower() for char in ['ما', 'كيف', 'لماذا', 'متى', 'أين']):
-        score -= 1
-        recommendations.append("أضف كلمات استفهامية لجذب المزيد من النقرات")
+        if resources['scripts'] > 15:
+            recommendations.append("دمج وضغط ملفات JavaScript")
         
-    return {
-        'score': f"{score}/10",
-        'recommendations': recommendations
-    }
-
-def _extract_keywords(self, soup):
-    # استخراج النص من العناصر المهمة
-    text_elements = []
-    for tag in ['h1', 'h2', 'h3', 'p', 'li']:
-        elements = soup.find_all(tag)
-        for element in elements:
-            text_elements.append(element.get_text())
-    
-    # تنظيف النص
-    text = ' '.join(text_elements)
-    words = re.findall(r'\b\w+\b', text.lower())
-    
-    # حذف الكلمات الشائعة
-    stop_words = set(['في', 'من', 'على', 'إلى', 'عن', 'مع', 'هذا', 'هذه', 'تلك', 'ذلك'])
-    words = [word for word in words if word not in stop_words and len(word) > 2]
-    
-    # حساب تكرار الكلمات
-    word_freq = {}
-    for word in words:
-        word_freq[word] = word_freq.get(word, 0) + 1
-    
-    # ترتيب الكلمات حسب التكرار
-    sorted_keywords = sorted(word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
-    return [word for word, freq in sorted_keywords[:10]]
-
-def _analyze_links(self, soup, base_url):
-    internal_links = []
-    external_links = []
-    base_domain = urlparse(base_url).netloc
-    
-    for link in soup.find_all('a', href=True):
-        href = link['href']
-        if href.startswith('/') or base_domain in href:
-            internal_links.append(href)
-        elif href.startswith('http'):
-            external_links.append(href)
-    
-    return internal_links, external_links
-
-def _analyze_content(self, soup):
-    # استخراج النص الكامل
-    text = ' '.join([p.get_text() for p in soup.find_all('p')])
-    words = text.split()
-    
-    # حساب كثافة الكلمات المفتاحية
-    keywords = self._extract_keywords(soup)
-    keyword_count = sum(text.lower().count(keyword) for keyword in keywords)
-    keyword_density = keyword_count / len(words) if words else 0
-    
-    # تقييم تنوع المحتوى
-    content_types = {
-        'صور': len(soup.find_all('img')),
-        'فيديوهات': len(soup.find_all(['video', 'iframe'])),
-        'جداول': len(soup.find_all('table')),
-        'قوائم': len(soup.find_all(['ul', 'ol'])),
-        'عناوين': len(soup.find_all(['h1', 'h2', 'h3', 'h4', 'h5', 'h6']))
-    }
-    
-    # حساب قابلية القراءة (مقياس مبسط)
-    sentences = text.split('.')
-    avg_words_per_sentence = len(words) / len(sentences) if sentences else 0
-    
-    recommendations = []
-    if len(words) < 300:
-        recommendations.append("المحتوى قصير جداً، أضف الم��يد من النصوص الغنية")
-    if keyword_density < 0.01:
-        recommendations.append("كثافة الكلمات المفتاحية منخفضة")
-    elif keyword_density > 0.05:
-        recommendations.append("كثافة الكلمات المفتاحية مرتفعة جداً")
-    if avg_words_per_sentence > 20:
-        recommendations.append("الجمل طويلة جداً، حاول تقصيرها لتحسين القراءة")
-    
-    return {
-        'word_count': len(words),
-        'keyword_density': f"{keyword_density:.2%}",
-        'content_diversity': self._evaluate_diversity(content_types),
-        'readability': self._evaluate_readability(avg_words_per_sentence),
-        'recommendations': recommendations
-    }
-
-def _evaluate_diversity(self, content_types):
-    score = 0
-    total_elements = sum(content_types.values())
-    
-    if content_types['صور'] > 0:
-        score += 2
-    if content_types['فيديوهات'] > 0:
-        score += 2
-    if content_types['جداول'] > 0:
-        score += 1
-    if content_types['قوائم'] > 0:
-        score += 1
-    if content_types['عناوين'] >= 3:
-        score += 2
-    
-    if total_elements > 10:
-        score += 2
-    
-    return f"{score}/10"
-
-def _evaluate_readability(self, avg_words_per_sentence):
-    if avg_words_per_sentence <= 12:
-        return "ممتاز"
-    elif avg_words_per_sentence <= 15:
-        return "جيد"
-    elif avg_words_per_sentence <= 20:
-        return "متوسط"
-    else:
-        return "صعب"
-
-def _evaluate_speed(self, total_load_time):
-    if total_load_time < 2:
-        return "ممتاز ⚡"
-    elif total_load_time < 3:
-        return "جيد ✅"
-    elif total_load_time < 5:
-        return "متوسط ⚠️"
-    else:
-        return "بطيء ❌"
-
-def _generate_performance_recommendations(self, metrics, resources):
-    recommendations = []
-    
-    if metrics['ttfb'] > 0.5:
-        recommendations.append("تحسين زمن استجابة الخادم")
-    
-    if resources['total_size'] > 1500:  # أكثر من 1.5 ميجابايت
-        recommendations.append("تقليل حجم الصفحة الإجمالي")
-    
-    if resources['images'] > 10:
-        recommendations.append("ضغط وتحسين الصور")
-    
-    if resources['scripts'] > 15:
-        recommendations.append("دمج وضغط ملفات JavaScript")
-    
-    if resources['stylesheets'] > 5:
-        recommendations.append("دمج ملفات CSS")
-    
-    return recommendations
-
-async def _get_similarweb_data(self, domain):
-    """
-    الحصول على بيانات حركة المرور من SimilarWeb
-    تحتاج لمفتاح API حقيقي للاستخدام
-    """
-    try:
-        # هذا مجرد مثال، يجب استبداله بمفتاح API حقيقي
-        api_key = "YOUR_SIMILARWEB_API_KEY"
-        url = f"https://api.similarweb.com/v1/website/{domain}/total-traffic-and-engagement/visits"
+        if resources['stylesheets'] > 5:
+            recommendations.append("دمج ملفات CSS")
         
-        async with httpx.AsyncClient() as client:
-            response = await client.get(url, headers={'Authorization': api_key})
-            data = response.json()
-            return data.get('visits', 0)
-    except:
-        return None
-
-async def _get_alexa_rank(self, domain):
-    """
-    الحصول على تصنيف Alexa للموقع
-    ملاحظة: خدمة Alexa متوقفة حالياً، هذا مجرد مثال
-    """
-    try:
-        url = f"http://data.alexa.com/data?cli=10&url={domain}"
-        async with httpx.AsyncClient() as client:
-            response = await client.get(url)
-            soup = BeautifulSoup(response.text, 'xml')
-            rank = soup.find('REACH')['RANK']
-            return int(rank)
-    except:
-        return None
-
-def _rank_to_traffic(self, rank):
-    """تحويل تصنيف Alexa إلى تقدير تقريبي لحركة المرور"""
-    if not rank:
-        return None
-    # معادلة تقريبية جداً
-    return int(1000000 / (rank ** 0.6))
-
-def _calculate_security_score(self, ssl_info, security_headers):
-    score = 0
-    
-    # تقييم SSL
-    if isinstance(ssl_info, dict) and ssl_info.get("الحالة") == "✅ آمن":
-        score += 40
-    
-    # تقييم رؤوس الأمان
-    headers_score = float(security_headers.get("درجة الأمان", "0/100").split('/')[0])
-    score += headers_score * 0.6
-    
-    return f"{min(score, 100)}/100"
+        return recommendations