import streamlit as st
from streamlit_option_menu import option_menu
import requests
import pandas as pd
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
from datetime import datetime
import httpx
import asyncio
import aiohttp
from bs4 import BeautifulSoup
import whois
import ssl
import socket
import dns.resolver
from urllib.parse import urlparse
import json
import numpy as np
from PIL import Image
import io
import time
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from datetime import timedelta
import tldextract
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import re
from collections import Counter
from wordcloud import WordCloud
import advertools as adv

# تحسين مظهر الصفحة
st.set_page_config(
    layout="wide",
    page_title="محلل المواقع المتقدم | Website Analyzer Pro",
    page_icon="🔍",
    initial_sidebar_state="expanded"
)

# تحسين التصميم باستخدام CSS المحسن
st.markdown("""
<style>
    @import url('https://fonts.googleapis.com/css2?family=Tajawal:wght@400;500;700&display=swap');
    
    * {
        font-family: 'Tajawal', sans-serif;
    }
    
    .main {
        background: linear-gradient(135deg, #f5f7fa 0%, #c3cfe2 100%);
        padding: 20px;
    }
    
    .metric-card {
        background: white;
        border-radius: 15px;
        padding: 20px;
        box-shadow: 0 4px 15px rgba(0,0,0,0.1);
        transition: all 0.3s ease;
        margin-bottom: 20px;
    }
    
    .metric-card:hover {
        transform: translateY(-5px);
        box-shadow: 0 8px 25px rgba(0,0,0,0.15);
    }
    
    .metric-value {
        font-size: 2em;
        font-weight: bold;
        color: #2196F3;
    }
    
    .metric-label {
        color: #666;
        font-size: 1.1em;
    }
    
    .stButton>button {
        background: linear-gradient(45deg, #2196F3, #21CBF3);
        color: white;
        border-radius: 25px;
        padding: 15px 30px;
        border: none;
        box-shadow: 0 4px 15px rgba(33,150,243,0.3);
        transition: all 0.3s ease;
        font-size: 1.1em;
        font-weight: 500;
        width: 100%;
    }
    
    .stButton>button:hover {
        transform: translateY(-2px);
        box-shadow: 0 6px 20px rgba(33,150,243,0.4);
    }
    
    h1, h2, h3 {
        color: #1E3D59;
        font-weight: 700;
    }
    
    .stTextInput>div>div>input {
        border-radius: 10px;
        border: 2px solid #E0E0E0;
        padding: 12px;
        font-size: 1.1em;
        transition: all 0.3s ease;
    }
    
    .stTextInput>div>div>input:focus {
        border-color: #2196F3;
        box-shadow: 0 0 0 2px rgba(33,150,243,0.2);
    }
    
    .streamlit-expanderHeader {
        background-color: white;
        border-radius: 10px;
        padding: 10px;
        box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.1);
    }
    
    .stProgress > div > div > div {
        background-color: #2196F3;
    }
    
    .tab-content {
        padding: 20px;
        background: white;
        border-radius: 15px;
        box-shadow: 0 4px 15px rgba(0,0,0,0.1);
    }
    
    .insight-card {
        background: #f8f9fa;
        border-right: 4px solid #2196F3;
        padding: 15px;
        margin: 10px 0;
        border-radius: 8px;
    }
    
    .chart-container {
        background: white;
        padding: 20px;
        border-radius: 15px;
        box-shadow: 0 4px 15px rgba(0,0,0,0.1);
        margin: 20px 0;
    }
</style>
""", unsafe_allow_html=True)

class AdvancedWebsiteAnalyzer:
    def __init__(self):
        self.headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'
        }
        self.history = self.load_history()
    
    def load_history(self):
        try:
            return pd.read_csv('analysis_history.csv')
        except:
            return pd.DataFrame(columns=['url', 'timestamp', 'performance_score', 'seo_score', 'security_score'])
    
    def save_history(self, data):
        self.history = self.history.append(data, ignore_index=True)
        self.history.to_csv('analysis_history.csv', index=False)
    
    async def analyze_performance(self, url):
        try:
            start_time = time.time()
            async with httpx.AsyncClient() as client:
                response = await client.get(url)
                load_time = time.time() - start_time
                page_size = len(response.content) / 1024
                
                # تحليل الصور والموارد
                soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
                images = soup.find_all('img')
                scripts = soup.find_all('script')
                css_files = soup.find_all('link', {'rel': 'stylesheet'})
                
                performance_metrics = {
                    "زمن التحميل": round(load_time, 2),
                    "حجم الصفحة": round(page_size, 2),
                    "حالة الاستجابة": response.status_code,
                    "عدد الصور": len(images),
                    "عدد ملفات JavaScript": len(scripts),
                    "عدد ملفات CSS": len(css_files),
                    "تقييم الأداء": self._calculate_performance_score(load_time, page_size, len(images), len(scripts)),
                    "توصيات التحسين": self._get_performance_recommendations(load_time, page_size, len(images), len(scripts))
                }
                
                # إضافة تحليل الموارد
                resources_analysis = await self._analyze_resources(url)
                performance_metrics.update(resources_analysis)
                
                return performance_metrics
        except Exception as e:
            return {"error": f"خطأ في تحليل الأداء: {str(e)}"}

    async def _analyze_resources(self, url):
        try:
            async with httpx.AsyncClient() as client:
                response = await client.get(url)
                soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
                
                # تحليل الصور
                images = soup.find_all('img')
                image_sizes = []
                for img in images[:5]:  # تحليل أول 5 صور فقط لتجنب البطء
                    if img.get('src'):
                        try:
                            img_response = await client.get(img['src'])
                            image_sizes.append(len(img_response.content) / 1024)
                        except:
                            continue
                
                return {
                    "تحليل الموارد": {
                        "متوسط حجم الصور": round(np.mean(image_sizes), 2) if image_sizes else 0,
                        "عدد الموارد الخارجية": len(soup.find_all(['script', 'link', 'img'])),
                        "توصيات تحسين الموارد": self._get_resource_recommendations(image_sizes)
                    }
                }
        except Exception as e:
            return {"error": f"خطأ في تحليل الموارد: {str(e)}"}

    def _calculate_performance_score(self, load_time, page_size, image_count, script_count):
        score = 100
        
        # تأثير زمن التحميل
        if load_time > 2:
            score -= min(30, (load_time - 2) * 10)
            
        # تأثير حجم الصفحة
        if page_size > 1000:
            score -= min(20, (page_size - 1000) / 100)
            
        # تأثير عدد الصور
        if image_count > 10:
            score -= min(15, (image_count - 10) * 1.5)
            
        # تأثير عدد ملفات JavaScript
        if script_count > 5:
            score -= min(15, (script_count - 5) * 2)
            
        return max(0, round(score))

    def _get_performance_recommendations(self, load_time, page_size, image_count, script_count):
        recommendations = []
        
        if load_time > 2:
            recommendations.append({
                "المشكلة": "بطء زمن التحميل",
                "الحل": "تحسين سرعة الخادم وتفعيل التخزين المؤقت",
                "الأولوية": "عالية"
            })
            
        if page_size > 1000:
            recommendations.append({
                "المشكلة": "حجم الصفحة كبير",
                "الحل": "ضغط الملفات وتحسين الكود",
                "الأولوية": "متوسطة"
            })
            
        if image_count > 10:
            recommendations.append({
                "المشكلة": "عدد كبير من الصور",
                "الحل": "تحسين حجم الصور واستخدام التحميل الكسول",
                "الأولوية": "متوسطة"
            })
            
        if script_count > 5:
            recommendations.append({
                "المشكلة": "عدد كبير من ملفات JavaScript",
                "الحل": "دمج وضغط ملفات JavaScript",
                "الأولوية": "عالية"
            })
            
        return recommendations if recommendations else [{"المشكلة": "لا توجد مشاكل", "الحل": "الأداء جيد!", "الأولوية": "منخفضة"}]

    async def analyze_seo(self, url):
        try:
            async with httpx.AsyncClient() as client:
                response = await client.get(url)
                soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
                
                # تحليل المحتوى
                content_analysis = self._analyze_content(soup)
                
                # تحليل الروابط
                links_analysis = self._analyze_links(soup)
                
                # تحليل الكلمات المفتاحية
                keywords_analysis = self._extract_keywords(soup)
                
                seo_analysis = {
                    "تحليل العنوان": self._analyze_title(soup),
                    "تحليل الوصف": self._analyze_description(soup),
                    "تحليل الكلمات المفتاحية": keywords_analysis,
                    "تحليل العناوين": self._analyze_headings(soup),
                    "تحليل الروابط": links_analysis,
                    "تحليل المحتوى": content_analysis,
                    "تقييم SEO": self._calculate_seo_score(soup),
                    "توصيات تحسين SEO": self._get_seo_recommendations(soup)
                }
                
                return seo_analysis
        except Exception as e:
            return {"error": f"خطأ في تحليل SEO: {str(e)}"}

    def _analyze_content(self, soup):
        # استخراج النص
        text_content = ' '.join([p.text for p in soup.find_all('p')])
        
        # تحليل طول المحتوى
        word_count = len(text_content.split())
        
        # تحليل قراءة المحتوى
        readability_score = self._calculate_readability(text_content)
        
        # تحليل كثافة الكلمات المفتاحية
        keyword_density = self._calculate_keyword_density(text_content)
        
        return {
            "عدد الكلمات": word_count,
            "مستوى القراءة": readability_score,
            "كثافة الكلمات المفتاحية": keyword_density,
            "التقييم": "ممتاز" if word_count > 300 and readability_score > 60 else "يحتاج تحسين"
        }

    def _calculate_readability(self, text):
        # حساب مؤشر بسيط لسهولة القراءة
        sentences = len(re.split(r'[.!?]+', text))
        words = len(text.split())
        if sentences == 0:
            return 0
        return min(100, round((words / sentences) * 10))

    def _calculate_keyword_density(self, text):
        words = text.lower().split()
        word_freq = Counter(words)
        total_words = len(words)
        
        if total_words == 0:
            return {}
            
        return {word: round((count / total_words) * 100, 2) 
                for word, count in word_freq.most_common(5)}

   import streamlit as st
from streamlit_option_menu import option_menu
import requests
import pandas as pd
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
from datetime import datetime
import httpx
import asyncio
import aiohttp
from bs4 import BeautifulSoup
import whois
import ssl
import socket
import dns.resolver
from urllib.parse import urlparse
import json
import numpy as np
from PIL import Image
import io
import time
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from datetime import timedelta
import tldextract
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import re
from collections import Counter
from wordcloud import WordCloud
import advertools as adv

# تحسين مظهر الصفحة
st.set_page_config(
    layout="wide",
    page_title="محلل المواقع المتقدم | Website Analyzer Pro",
    page_icon="🔍",
    initial_sidebar_state="expanded"
)

# تحسين التصميم باستخدام CSS المحسن
st.markdown("""
<style>
    @import url('https://fonts.googleapis.com/css2?family=Tajawal:wght@400;500;700&display=swap');
    
    * {
        font-family: 'Tajawal', sans-serif;
    }
    
    .main {
        background: linear-gradient(135deg, #f5f7fa 0%, #c3cfe2 100%);
        padding: 20px;
    }
    
    .metric-card {
        background: white;
        border-radius: 15px;
        padding: 20px;
        box-shadow: 0 4px 15px rgba(0,0,0,0.1);
        transition: all 0.3s ease;
        margin-bottom: 20px;
    }
    
    .metric-card:hover {
        transform: translateY(-5px);
        box-shadow: 0 8px 25px rgba(0,0,0,0.15);
    }
    
    .metric-value {
        font-size: 2em;
        font-weight: bold;
        color: #2196F3;
    }
    
    .metric-label {
        color: #666;
        font-size: 1.1em;
    }
    
    .stButton>button {
        background: linear-gradient(45deg, #2196F3, #21CBF3);
        color: white;
        border-radius: 25px;
        padding: 15px 30px;
        border: none;
        box-shadow: 0 4px 15px rgba(33,150,243,0.3);
        transition: all 0.3s ease;
        font-size: 1.1em;
        font-weight: 500;
        width: 100%;
    }
    
    .stButton>button:hover {
        transform: translateY(-2px);
        box-shadow: 0 6px 20px rgba(33,150,243,0.4);
    }
    
    h1, h2, h3 {
        color: #1E3D59;
        font-weight: 700;
    }
    
    .stTextInput>div>div>input {
        border-radius: 10px;
        border: 2px solid #E0E0E0;
        padding: 12px;
        font-size: 1.1em;
        transition: all 0.3s ease;
    }
    
    .stTextInput>div>div>input:focus {
        border-color: #2196F3;
        box-shadow: 0 0 0 2px rgba(33,150,243,0.2);
    }
    
    .streamlit-expanderHeader {
        background-color: white;
        border-radius: 10px;
        padding: 10px;
        box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.1);
    }
    
    .stProgress > div > div > div {
        background-color: #2196F3;
    }
    
    .tab-content {
        padding: 20px;
        background: white;
        border-radius: 15px;
        box-shadow: 0 4px 15px rgba(0,0,0,0.1);
    }
    
    .insight-card {
        background: #f8f9fa;
        border-right: 4px solid #2196F3;
        padding: 15px;
        margin: 10px 0;
        border-radius: 8px;
    }
    
    .chart-container {
        background: white;
        padding: 20px;
        border-radius: 15px;
        box-shadow: 0 4px 15px rgba(0,0,0,0.1);
        margin: 20px 0;
    }
</style>
""", unsafe_allow_html=True)

class AdvancedWebsiteAnalyzer:
    def __init__(self):
        self.headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'
        }
        self.history = self.load_history()
    
    def load_history(self):
        try:
            return pd.read_csv('analysis_history.csv')
        except:
            return pd.DataFrame(columns=['url', 'timestamp', 'performance_score', 'seo_score', 'security_score'])
    
    def save_history(self, data):
        self.history = self.history.append(data, ignore_index=True)
        self.history.to_csv('analysis_history.csv', index=False)
    
    async def analyze_performance(self, url):
        try:
            start_time = time.time()
            async with httpx.AsyncClient() as client:
                response = await client.get(url)
                load_time = time.time() - start_time
                page_size = len(response.content) / 1024
                
                # تحليل الصور والموارد
                soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
                images = soup.find_all('img')
                scripts = soup.find_all('script')
                css_files = soup.find_all('link', {'rel': 'stylesheet'})
                
                performance_metrics = {
                    "زمن التحميل": round(load_time, 2),
                    "حجم الصفحة": round(page_size, 2),
                    "حالة الاستجابة": response.status_code,
                    "عدد الصور": len(images),
                    "عدد ملفات JavaScript": len(scripts),
                    "عدد ملفات CSS": len(css_files),
                    "تقييم الأداء": self._calculate_performance_score(load_time, page_size, len(images), len(scripts)),
                    "توصيات التحسين": self._get_performance_recommendations(load_time, page_size, len(images), len(scripts))
                }
                
                # إضافة تحليل الموارد
                resources_analysis = await self._analyze_resources(url)
                performance_metrics.update(resources_analysis)
                
                return performance_metrics
        except Exception as e:
            return {"error": f"خطأ في تحليل الأداء: {str(e)}"}

    async def _analyze_resources(self, url):
        try:
            async with httpx.AsyncClient() as client:
                response = await client.get(url)
                soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
                
                # تحليل الصور
                images = soup.find_all('img')
                image_sizes = []
                for img in images[:5]:  # تحليل أول 5 صور فقط لتجنب البطء
                    if img.get('src'):
                        try:
                            img_response = await client.get(img['src'])
                            image_sizes.append(len(img_response.content) / 1024)
                        except:
                            continue
                
                return {
                    "تحليل الموارد": {
                        "متوسط حجم الصور": round(np.mean(image_sizes), 2) if image_sizes else 0,
                        "عدد الموارد الخارجية": len(soup.find_all(['script', 'link', 'img'])),
                        "توصيات تحسين الموارد": self._get_resource_recommendations(image_sizes)
                    }
                }
        except Exception as e:
            return {"error": f"خطأ في تحليل الموارد: {str(e)}"}

    def _calculate_performance_score(self, load_time, page_size, image_count, script_count):
        score = 100
        
        # تأثير زمن التحميل
        if load_time > 2:
            score -= min(30, (load_time - 2) * 10)
            
        # تأثير حجم الصفحة
        if page_size > 1000:
            score -= min(20, (page_size - 1000) / 100)
            
        # تأثير عدد الصور
        if image_count > 10:
            score -= min(15, (image_count - 10) * 1.5)
            
        # تأثير عدد ملفات JavaScript
        if script_count > 5:
            score -= min(15, (script_count - 5) * 2)
            
        return max(0, round(score))

    def _get_performance_recommendations(self, load_time, page_size, image_count, script_count):
        recommendations = []
        
        if load_time > 2:
            recommendations.append({
                "المشكلة": "بطء زمن التحميل",
                "الحل": "تحسين سرعة الخادم وتفعيل التخزين المؤقت",
                "الأولوية": "عالية"
            })
            
        if page_size > 1000:
            recommendations.append({
                "المشكلة": "حجم الصفحة كبير",
                "الحل": "ضغط الملفات وتحسين الكود",
                "الأولوية": "متوسطة"
            })
            
        if image_count > 10:
            recommendations.append({
                "المشكلة": "عدد كبير من الصور",
                "الحل": "تحسين حجم الصور واستخدام التحميل الكسول",
                "الأولوية": "متوسطة"
            })
            
        if script_count > 5:
            recommendations.append({
                "المشكلة": "عدد كبير من ملفات JavaScript",
                "الحل": "دمج وضغط ملفات JavaScript",
                "الأولوية": "عالية"
            })
            
        return recommendations if recommendations else [{"المشكلة": "لا توجد مشاكل", "الحل": "الأداء جيد!", "الأولوية": "منخفضة"}]

    async def analyze_seo(self, url):
        try:
            async with httpx.AsyncClient() as client:
                response = await client.get(url)
                soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
                
                # تحليل المحتوى
                content_analysis = self._analyze_content(soup)
                
                # تحليل الروابط
                links_analysis = self._analyze_links(soup)
                
                # تحليل الكلمات المفتاحية
                keywords_analysis = self._extract_keywords(soup)
                
                seo_analysis = {
                    "تحليل العنوان": self._analyze_title(soup),
                    "تحليل الوصف": self._analyze_description(soup),
                    "تحليل الكلمات المفتاحية": keywords_analysis,
                    "تحليل العناوين": self._analyze_headings(soup),
                    "تحليل الروابط": links_analysis,
                    "تحليل المحتوى": content_analysis,
                    "تقييم SEO": self._calculate_seo_score(soup),
                    "توصيات تحسين SEO": self._get_seo_recommendations(soup)
                }
                
                return seo_analysis
        except Exception as e:
            return {"error": f"خطأ في تحليل SEO: {str(e)}"}

    def _analyze_content(self, soup):
        # استخراج النص
        text_content = ' '.join([p.text for p in soup.find_all('p')])
        
        # تحليل طول المحتوى
        word_count = len(text_content.split())
        
        # تحليل قراءة المحتوى
        readability_score = self._calculate_readability(text_content)
        
        # تحليل كثافة الكلمات المفتاحية
        keyword_density = self._calculate_keyword_density(text_content)
        
        return {
            "عدد الكلمات": word_count,
            "مستوى القراءة": readability_score,
            "كثافة الكلمات المفتاحية": keyword_density,
            "التقييم": "ممتاز" if word_count > 300 and readability_score > 60 else "يحتاج تحسين"
        }

    def _calculate_readability(self, text):
        # حساب مؤشر بسيط لسهولة القراءة
        sentences = len(re.split(r'[.!?]+', text))
        words = len(text.split())
        if sentences == 0:
            return 0
        return min(100, round((words / sentences) * 10))

    def _calculate_keyword_density(self, text):
        words = text.lower().split()
        word_freq = Counter(words)
        total_words = len(words)
        
        if total_words == 0:
            return {}
            
        return {word: round((count / total_words) * 100, 2) 
                for word, count in word_freq.most_common(5)}

   def analyze_security(self, url):
    try:
        domain = urlparse(url).netloc
        whois_info = self._get_whois_info(domain)
        
        security_analysis = {
            "تحليل SSL": self._check_ssl(url),
            "تحليل DNS": self._check_dns(domain),
            "تحليل Headers": self._check_security_headers(url),
            "فحص المخاطر": self._check_security_risks(url),
            "معلومات Whois": whois_info,
            "تقييم الأمان": self._calculate_security_score(url),
            "توصيات الأمان": self._get_security_recommendations(url)
        }
        return security_analysis
    except Exception as e:
        return {"error": f"خطأ في تحليل الأمان: {str(e)}"}

def _get_whois_info(self, domain):
    try:
        w = whois.whois(domain)
        return {
            "اسم النطاق": domain,
            "تاريخ التسجيل": str(w.creation_date),
            "تاريخ الانتهاء": str(w.expiration_date),
            "المسجل": w.registrar,
            "الحالة": w.status
        }
    except:
        return {"error": "لا يمكن الحصول على معلومات Whois"}

def _check_ssl(self, url):
    try:
        context = ssl.create_default_context()
        with socket.create_connection((urlparse(url).netloc, 443)) as sock:
            with context.wrap_socket(sock, server_hostname=urlparse(url).netloc) as ssock:
                cert = ssock.getpeercert()
                return {
                    "الحالة": "آمن ✅",
                    "نوع الشهادة": cert.get('subject', {}).get('commonName', 'Unknown'),
                    "تاريخ الإصدار": cert.get('notBefore', 'Unknown'),
                    "تاريخ الانتهاء": cert.get('notAfter', 'Unknown'),
                    "الخوارزمية": ssock.cipher()[0],
                    "قوة التشفير": f"{ssock.cipher()[2]} bits"
                }
    except:
        return {
            "الحالة": "غير آمن ❌",
            "السبب": "لا يوجد شهادة SSL صالحة"
        }

def _check_security_headers(self, url):
    try:
        response = requests.get(url)
        headers = response.headers
        security_headers = {
            'Strict-Transport-Security': 'HSTS',
            'Content-Security-Policy': 'CSP',
            'X-Frame-Options': 'X-Frame',
            'X-Content-Type-Options': 'X-Content-Type',
            'X-XSS-Protection': 'XSS Protection'
        }
        
        results = {}
        for header, name in security_headers.items():
            results[name] = {
                "موجود": header in headers,
                "القيمة": headers.get(header, "غير موجود")
            }
        return results
    except:
        return {"error": "فشل فحص headers الأمان"}

def _check_security_risks(self, url):
    risks = []
    
    # فحص بروتوكول HTTP
    if not url.startswith('https'):
        risks.append({
            "المستوى": "عالي",
            "النوع": "بروتوكول غير آمن",
            "الوصف": "الموقع يستخدم HTTP بدلاً من HTTPS"
        })
    
    # فحص تحديث شهادة SSL
    ssl_info = self._check_ssl(url)
    if ssl_info.get("الحالة") == "غير آمن ❌":
        risks.append({
            "المستوى": "عالي",
            "النوع": "شهادة SSL",
            "الوصف": "شهادة SSL غير صالحة أو منتهية"
        })
    
    # فحص headers الأمان
    headers = self._check_security_headers(url)
    if isinstance(headers, dict) and not headers.get("HSTS", {}).get("موجود"):
        risks.append({
            "المستوى": "متوسط",
            "النوع": "HSTS غير مفعل",
            "الوصف": "عدم وجود حماية النقل الآمن الصارم"
        })
    
    return {
        "المخاطر المكتشفة": risks,
        "عدد المخاطر": len(risks),
        "مستوى الخطورة": "عالي" if any(r["المستوى"] == "عالي" for r in risks) else "متوسط" if risks else "منخفض"
    }

def _calculate_security_score(self, url):
    score = 100
    
    # فحص HTTPS
    if not url.startswith('https'):
        score -= 30
    
    # فحص SSL
    ssl_info = self._check_ssl(url)
    if ssl_info.get("الحالة") == "غير آمن ❌":
        score -= 25
    
    # فحص Headers
    headers = self._check_security_headers(url)
    if isinstance(headers, dict):
        for header_info in headers.values():
            if not header_info.get("موجود"):
                score -= 5
    
    # فحص مخاطر الأمان
    risks = self._check_security_risks(url)
    score -= (risks.get("عدد المخاطر", 0) * 10)
    
    return max(0, score)

def _get_security_recommendations(self, url):
    recommendations = []
    
    # فحص HTTPS
    if not url.startswith('https'):
        recommendations.append({
            "المشكلة": "عدم استخدام HTTPS",
            "الحل": "قم بتفعيل HTTPS وتثبيت شهادة SSL",
            "الأولوية": "عالية"
        })
    
    # فحص SSL
    ssl_info = self._check_ssl(url)
    if ssl_info.get("الحالة") == "غير آمن ❌":
        recommendations.append({
            "المشكلة": "شهادة SSL غير صالحة",
            "الحل": "قم بتجديد أو تثبيت شهادة SSL جديدة",
            "الأولوية": "عالية"
        })
    
    # فحص Headers
    headers = self._check_security_headers(url)
    if isinstance(headers, dict):
        for name, info in headers.items():
            if not info.get("موجود"):
                recommendations.append({
                    "المشكلة": f"عدم وجود {name}",
                    "الحل": f"قم بإضافة header الأمان {name}",
                    "الأولوية": "متوسطة"
                })
    
    return recommendations if recommendations else [
        {
            "المشكلة": "لا توجد مشاكل أمنية واضحة",
            "الحل": "استمر في مراقبة وتحديث إعدادات الأمان",
            "الأولوية": "منخفضة"
        }
    ]