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 import gradio as gr
 import numpy as np
 
-# MBTI 질문 데이터
+# MBTI 질문 데이터 (예시)
 questions = [
     "나는 사람들과 시간을 보내는 것을 즐긴다.",
     "나는 구체적이고 실용적인 정보를 선호한다.",
     "나는 논리적인 결정을 내리는 것을 중요하게 생각한다.",
     "나는 체계적이고 계획적인 삶을 좋아한다.",
     "나는 새로운 아이디어를 탐구하는 것을 즐긴다.",
-    # 추가 질문 작성 (총 20개 이상)
+    # 아래와 같이 20개 이상 질문을 추가해 주세요.
+    # "나는 어떤 일을 할 때 전체적인 큰 그림을 우선적으로 본다.",
+    # "감정보다는 사실과 데이터를 우선적으로 생각한다.",
+    # ...
 ]
 
-# 유형별 설명 데이터
+# MBTI 유형별 설명 데이터 (예시)
 mbti_descriptions = {
     "INTJ": {
         "성격": "독립적이고 전략적인 사고를 가진 성향.",
@@ -21,68 +24,54 @@ mbti_descriptions = {
             "나쁜": ("ISFP", "감정과 논리의 차이가 충돌할 가능성.")
         }
     },
-    # 다른 유형 데이터 추가
+    "ENTP": {
+        "성격": "토론을 즐기고, 새 아이디어에 호기심이 많은 성향.",
+        "추천 직업": ["기업가", "마케팅 전략가", "콘셉트 디자이너"],
+        "궁합": {
+            "좋은": ("INTJ", "논리와 창의성이 균형을 이룸."),
+            "나쁜": ("ISFJ", "세부 사항과 감정적 배려에서 갈등 가능.")
+        }
+    },
+    # 필요한 다른 유형 데이터도 추가해 주세요.
 }
 
-# 선택지를 5단계로 설정
+# 선택지(문자열) 정의
 options = ["매우 아니다", "아니다", "보통이다", "그렇다", "매우 그렇다"]
 
+# 문자열 -> 점수(정수)로 매핑하기 위한 딕셔너리
+# '매우 아니다' = 1, '아니다' = 2, '보통이다' = 3, '그렇다' = 4, '매우 그렇다' = 5
+answer_mapping = {
+    "매우 아니다": 1,
+    "아니다": 2,
+    "보통이다": 3,
+    "그렇다": 4,
+    "매우 그렇다": 5
+}
+
 def calculate_mbti(answers):
+    """
+    사용자가 선택한 답변들을 정수값으로 변환한 뒤, E/I, S/N, T/F, J/P 지표별로 점수를 합산한다.
+    질문(i)의 인덱스에 따라 %4 연산을 달리하여 각 지표에 할당.
+    """
+    # 점수를 누적할 딕셔너리 (E/I, S/N, T/F, J/P)
     scores = {"E/I": 0, "S/N": 0, "T/F": 0, "J/P": 0}
+
     for i, answer in enumerate(answers):
+        # 문자열로 된 answer를 정수 값으로 매핑
+        answer_val = answer_mapping[answer]
+
+        # i % 4 == 0 -> E/I
+        # i % 4 == 1 -> S/N
+        # i % 4 == 2 -> T/F
+        # i % 4 == 3 -> J/P
         if i % 4 == 0:
-            scores["E/I"] += (answer - 3)
+            scores["E/I"] += (answer_val - 3)
         elif i % 4 == 1:
-            scores["S/N"] += (answer - 3)
+            scores["S/N"] += (answer_val - 3)
         elif i % 4 == 2:
-            scores["T/F"] += (answer - 3)
-        elif i % 4 == 3:
-            scores["J/P"] += (answer - 3)
-    result = (
-        ("I" if scores["E/I"] < 0 else "E") +
-        ("N" if scores["S/N"] < 0 else "S") +
-        ("F" if scores["T/F"] < 0 else "T") +
-        ("P" if scores["J/P"] < 0 else "J")
-    )
-    percentages = {
-        "E/I": abs(scores["E/I"] / 20 * 100),
-        "S/N": abs(scores["S/N"] / 20 * 100),
-        "T/F": abs(scores["T/F"] / 20 * 100),
-        "J/P": abs(scores["J/P"] / 20 * 100)
-    }
-    return result, percentages
-
-def analyze_mbti(answers):
-    result, percentages = calculate_mbti(answers)
-    description = mbti_descriptions.get(result, {})
-    성격 = description.get("성격", "데이터가 없습니다.")
-    추천직업 = description.get("추천 직업", [])
-    궁합 = description.get("궁합", {})
-    return {
-        "MBTI 유형": result,
-        "성격": 성격,
-        "추천 직업": 추천직업,
-        "궁합": 궁합,
-        "세부 비율": percentages
-    }
-
-# Gradio 인터페이스
-def mbti_interface(*answers):
-    answers = list(answers)
-    result = analyze_mbti(answers)
-    return result
-
-# 질문과 선택지를 기반으로 Gradio UI 생성
-inputs = [gr.Radio(options, label=q) for q in questions]
-outputs = gr.JSON()
+            scores["T/F"] += (answer_val - 3)
+        else:  # i % 4 == 3
+            scores["J/P"] += (answer_val - 3)
 
-iface = gr.Interface(
-    fn=mbti_interface,
-    inputs=inputs,
-    outputs=outputs,
-    title="MBTI 분석기",
-    description="질문에 답변하고 자신의 MBTI 유형을 분석해 보세요!"
-)
+    
 
-if __name__ == "__main__":
-    iface.launch()