Update app.py

app.py

@@ -4,7 +4,10 @@ import numpy as np
 import pandas as pd
 from datasets import load_dataset
 
+# Загрузка модели
 model = tf.keras.models.load_model('model/price_model.h5')
+
+# Карты местоположений и районов
 location_mapping = {1: 'Астрахань', 2: 'Волгоград', 3: 'Краснодар', 4: 'Ростов-на-Дону', 5: 'Майкоп', 6: 'Элиста'}
 district_mapping = {
     1: [11, 12, 13, 14, 15],
@@ -23,6 +26,8 @@ district_names = {
     61: 'Элиста - Центральный'
 }
 author_type_mapping = {0: 'Риелтор', 1: 'Частный владелец'}
+
+# Загрузка данных
 dataset = load_dataset("1sozidatel1/sfd_housing_prices_november_2024")
 data = pd.DataFrame(dataset['train'])
 feature_cols = ['author_type_id', 'location_id', 'district_id', 'floor', 'rooms_count', 'total_meters']
@@ -49,9 +54,11 @@ def update_districts(location):
     districts = [district_names[district_id] for district_id in district_mapping[location_id]]
     return gr.update(choices=districts)
 
+# Создание интерфейса Gradio
 with gr.Blocks() as demo:
     gr.Markdown("# Модель предсказания цен на недвижимость")
     gr.Markdown("Этот интерфейс позволяет предсказать цену на недвижимость на основе различных параметров, таких как тип продавца, город, район, этаж, количество комнат и площадь. Введите необходимые данные и нажмите кнопку 'Предсказать цену', чтобы получить предсказание 💵")
+    
     with gr.Row():
         with gr.Column():
             author_type = gr.Dropdown(choices=list(author_type_mapping.values()), label="Тип продавца")
@@ -61,10 +68,12 @@ with gr.Blocks() as demo:
             rooms_count = gr.Dropdown(choices=[1, 2, 3, 4, 5], label="Количество комнат")
             total_meters = gr.Number(label="Площадь, кв.м")
             predict_btn = gr.Button("Предсказать цену")
+        
         with gr.Column():
             price = gr.Number(label="Предсказанная цена, (тыс. руб.)")
-
+    
     location.change(update_districts, inputs=location, outputs=district)
     predict_btn.click(predict_price, inputs=[author_type, location, district, floor, rooms_count, total_meters], outputs=price)
 
-demo.launch()
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()