import socket
import requests
from urllib.parse import urlparse
from bs4 import BeautifulSoup
import streamlit as st
import matplotlib.pyplot as plt
from reportlab.lib.pagesizes import letter
from reportlab.pdfgen import canvas

# تحليل عنوان IP والموقع الجغرافي باستخدام مكتبة GeoLite2
import geoip2.database

def analyze_ip_free(url):
    try:
        domain = urlparse(url).netloc
        ip = socket.gethostbyname(domain)
        with geoip2.database.Reader('GeoLite2-City.mmdb') as reader:
            response = reader.city(ip)
            return {
                "ip": ip,
                "city": response.city.name or "Unknown",
                "region": response.subdivisions.most_specific.name or "Unknown",
                "country": response.country.name or "Unknown",
                "latitude": response.location.latitude or "Unknown",
                "longitude": response.location.longitude or "Unknown",
            }
    except Exception as e:
        return {"error": str(e)}

# تحليل توفر الموقع باستخدام requests
def analyze_uptime_free(url):
    try:
        response = requests.get(url, timeout=5)
        return {
            "status": "Up" if response.status_code == 200 else "Down",
            "status_code": response.status_code,
        }
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        return {"status": "Down", "error": str(e)}

# تحليل تحسين محركات البحث (SEO)
def analyze_seo_free(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        title = soup.title.string if soup.title else "No Title"
        meta_description = soup.find("meta", attrs={"name": "description"})
        keywords = soup.find("meta", attrs={"name": "keywords"})
        
        return {
            "title": title,
            "meta_description": meta_description["content"] if meta_description else "No Description",
            "keywords": keywords["content"] if keywords else "No Keywords",
        }
    except Exception as e:
        return {"error": str(e)}

# تحليل الأثر البيئي
def analyze_carbon_free(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        page_size = len(response.content) / 1024  # بالكيلوبايت
        co2_estimation = page_size * 0.02  # تقدير تقريبي لانبعاثات CO2
        return {
            "page_size_kb": round(page_size, 2),
            "estimated_co2_g": round(co2_estimation, 2),
        }
    except Exception as e:
        return {"error": str(e)}

# رسم الرسوم البيانية باستخدام matplotlib
def draw_bar_chart(data, title, xlabel, ylabel):
    keys, values = list(data.keys()), list(data.values())
    plt.figure(figsize=(8, 5))
    plt.bar(keys, values, color='skyblue')
    plt.title(title)
    plt.xlabel(xlabel)
    plt.ylabel(ylabel)
    plt.tight_layout()
    plt.savefig('chart.png')
    plt.show()

# تصدير التقرير إلى PDF
def export_to_pdf_free(results, file_path):
    c = canvas.Canvas(file_path, pagesize=letter)
    c.drawString(30, 750, "Website Analysis Report")
    c.drawString(30, 730, "=" * 50)
    y = 700
    for section, content in results.items():
        c.drawString(30, y, f"{section}:")
        y -= 20
        for key, value in content.items():
            c.drawString(50, y, f"- {key}: {value}")
            y -= 20
        y -= 20
    c.save()

# واجهة المستخدم باستخدام Streamlit
st.title("أداة تحليل المواقع")
st.write("تحليل شامل للمواقع باستخدام أدوات مجانية")

# إدخال الرابط
url = st.text_input("أدخل رابط الموقع:", "https://example.com")

if url:
    st.subheader("1. تحليل عنوان IP والموقع الجغرافي")
    ip_data = analyze_ip_free(url)
    if "error" in ip_data:
        st.error(ip_data["error"])
    else:
        st.json(ip_data)

    st.subheader("2. تحليل توافر الموقع")
    uptime_data = analyze_uptime_free(url)
    if "error" in uptime_data:
        st.error(uptime_data["error"])
    else:
        st.json(uptime_data)

    st.subheader("3. تحليل تحسين محركات البحث (SEO)")
    seo_data = analyze_seo_free(url)
    if "error" in seo_data:
        st.error(seo_data["error"])
    else:
        st.json(seo_data)

    st.subheader("4. تحليل الأثر البيئي")
    carbon_data = analyze_carbon_free(url)
    if "error" in carbon_data:
        st.error(carbon_data["error"])
    else:
        st.json(carbon_data)

        # رسم الرسم البياني
        st.subheader("رسم بياني لتحليل الأثر البيئي")
        co2_data = {"Page Size (KB)": carbon_data["page_size_kb"], "CO2 Emission (g)": carbon_data["estimated_co2_g"]}
        draw_bar_chart(co2_data, "Carbon Analysis", "Category", "Value")
        st.image("chart.png")

    st.subheader("5. تصدير التقرير إلى PDF")
    if st.button("تصدير التقرير"):
        results = {
            "IP Analysis": ip_data,
            "Uptime Analysis": uptime_data,
            "SEO Analysis": seo_data,
            "Carbon Analysis": carbon_data,
        }
        file_path = "website_analysis_report.pdf"
        export_to_pdf_free(results, file_path)
        st.success(f"تم تصدير التقرير إلى {file_path}")
        with open(file_path, "rb") as pdf_file:
            st.download_button("تحميل التقرير", data=pdf_file, file_name="website_analysis_report.pdf")