Update src/streamlit_app.py

src/streamlit_app.py

@@ -1,14 +1,27 @@
-import pandas as pd
-import requests
-import google.generativeai as genai
-import os
+# path: src/streamlit_app.py
+
+from __future__ import annotations
+
 import csv
+import io
+import os
 from datetime import datetime
+from typing import Optional
+
+import pandas as pd
+import requests
 import streamlit as st
-import base64
-import io
 
-# Streamlit 配置
+# google-generativeai 是選用套件；在本地/Spaces 請確保 requirements.txt 已包含：
+# google-generativeai>=0.7.0
+try:  # 延遲載入 + 更清楚的錯誤訊息
+    import google.generativeai as genai
+except Exception as _e:  # pragma: no cover
+    genai = None
+
+# -------------------------
+# Streamlit 基本設定
+# -------------------------
 st.set_page_config(
     page_title="台南開放資料 Gemini 分析",
     page_icon="📊",
@@ -16,220 +29,264 @@ st.set_page_config(
     initial_sidebar_state="expanded",
 )
 
-# 設定 Gemini API 金鑰
-GEMINI_API_KEY = st.sidebar.text_input("Gemini API Key", "AIzaSyBxrwdxgs6JemK25piF_RFnxJ9SqKuqhEE", type="password")
-
-if GEMINI_API_KEY:
-    # 設定 API 金鑰
-    genai.configure(api_key=GEMINI_API_KEY)
-    model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
-
-# 準備 Session State
-if 'df' not in st.session_state:
-    st.session_state.df = None
-if 'data_summary' not in st.session_state:
-    st.session_state.data_summary = ""
-if 'chat_history' not in st.session_state:
-    st.session_state.chat_history = []
-if 'csv_log' not in st.session_state:
-    st.session_state.csv_log = []
-    # 添加標題行
-    st.session_state.csv_log.append(["Timestamp", "User", "Gemini"])
-
-# 函數: 記錄對話到 CSV
-def log_to_csv(user_message, gemini_response):
-    timestamp = datetime.now().isoformat()
-    st.session_state.csv_log.append([timestamp, user_message, gemini_response])
-
-# 函數: 發送訊息到 Gemini
-def send_to_gemini(prompt):
-    if not GEMINI_API_KEY:
-        return "請先設定 Gemini API Key"
-        
+# -------------------------
+# Session State 初始化
+# -------------------------
+ss = st.session_state
+ss.setdefault("df", None)
+ss.setdefault("data_summary", "")
+ss.setdefault("chat_history", [])  # list[(role, message)]
+ss.setdefault("csv_log", [["Timestamp", "User", "Gemini"]])
+ss.setdefault("last_error", "")
+ss.setdefault("model", None)
+
+# -------------------------
+# 工具：記錄 CSV 對話
+# -------------------------
+
+def _log_to_csv(user_message: str, gemini_response: str) -> None:
+    ts = datetime.now().isoformat()
+    ss.csv_log.append([ts, user_message, gemini_response])
+
+# -------------------------
+# 金鑰來源與初始化
+# -------------------------
+
+def _read_api_key_from_sources() -> str:
+    """依優先序讀取 API Key；避免把金鑰寫死在程式碼中。"""
+    k = st.secrets.get("GEMINI_API_KEY", "") if hasattr(st, "secrets") else ""
+    if k:
+        return k
+    k = os.getenv("GEMINI_API_KEY", "")
+    if k:
+        return k
+    return ss.get("sidebar_api_key", "")
+
+
+def _looks_like_gemini_key(k: str) -> bool:
+    return bool(k) and k.startswith("AIza") and 30 <= len(k) <= 120
+
+
+def _init_gemini_model(api_key: str):
+    if not genai:
+        st.error("找不到套件 google-generativeai，請確認 requirements.txt 已安裝。")
+        return None
     try:
-        # 組合提示詞，加入上下文
-        context = ""
-        if st.session_state.df is not None:
-            context = f"基於前面提供的台南市資料：\n{st.session_state.data_summary}\n\n"
-        
-        full_prompt = context + prompt
-        
-        # 請求 Gemini API
-        response = model.generate_content(full_prompt)
-        reply = response.text.strip()
-        
-        # 記錄到 CSV
-        log_to_csv(prompt, reply)
-        
-        return reply
-    except Exception as e:
-        return f"⚠️ 錯誤：{str(e)}"
+        genai.configure(api_key=api_key)
+        model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
+        return model
+    except Exception as e:  # 例如金鑰無效、配額、地區封鎖
+        import traceback
+        ss.last_error = traceback.format_exc()
+        st.error(f"Gemini 初始化失敗：{type(e).__name__} — {e}")
+        return None
+
 
-# 函數: 抓取資料
-def fetch_data(url):
+# -------------------------
+# 抓取資料（快取）
+# -------------------------
+@st.cache_data(show_spinner=False)
+def fetch_data(url: str) -> Optional[pd.DataFrame]:
     try:
-        response = requests.get(url)
-        response.raise_for_status()  # 檢查是否有錯誤
-        
-        # 儲存為臨時檔案
-        temp_file = io.BytesIO(response.content)
-        
-        # 讀取 CSV
-        df = pd.read_csv(temp_file, encoding="utf-8-sig")
-        
-        # 更新 session state
-        st.session_state.df = df
-        
-        # 準備資料摘要
-        st.session_state.data_summary = f"""
-資料維度: {df.shape[0]} 列 x {df.shape[1]} 欄
-欄位名稱: {', '.join(df.columns)}
-資料範例:
-{df.head(3).to_string()}
-"""
+        r = requests.get(url, timeout=30)
+        r.raise_for_status()
+        df = pd.read_csv(io.BytesIO(r.content), encoding="utf-8-sig")
         return df
     except Exception as e:
-        st.error(f"獲取資料時發生錯誤: {str(e)}")
+        st.error(f"獲取資料時發生錯誤：{e}")
         return None
 
-# 函數: 分析資料
-def analyze_data():
-    if st.session_state.df is None:
-        st.warning("請先獲取資料")
-        return
-    
-    prompt = f"請分析以下台南市政府公開資料，說明這是什麼類型的資料，有什麼重要資訊，以及可能的應用。資料如下:\n\n{st.session_state.data_summary}"
-    
-    with st.spinner("Gemini 正在分析資料..."):
-        response = send_to_gemini(prompt)
-        
-    # 添加到聊天歷史
-    st.session_state.chat_history.append(("系統", prompt))
-    st.session_state.chat_history.append(("Gemini", response))
-    
-    # 自動切換到聊天頁籤
-    st.session_state.active_tab = "chat"
-
-# 側邊欄
+
+# -------------------------
+# 摘要資料
+# -------------------------
+
+def summarize_df(df: pd.DataFrame) -> str:
+    head = df.head(3).to_string(index=False)
+    cols = ", ".join(map(str, df.columns))
+    return (
+        f"資料維度: {df.shape[0]} 列 x {df.shape[1]} 欄
+"
+        f"欄位名稱: {cols}
+"
+        f"資料範例:
+{head}
+"
+    )
+
+
+# -------------------------
+# 與 Gemini 互動（簡化：無串流、無產生設定）
+# -------------------------
+
+def send_to_gemini(user_prompt: str) -> str:
+    if ss.model is None:
+        return "請先在側欄設定有效的 Gemini API Key。"
+
+    context = (
+        f"基於前面提供的台南市資料：
+{ss.data_summary}
+
+" if ss.df is not None else ""
+    )
+    full_prompt = context + user_prompt
+
+    try:
+        resp = ss.model.generate_content(full_prompt)
+
+        fb = getattr(resp, "prompt_feedback", None)
+        if fb and getattr(fb, "block_reason", None):
+            reason = fb.block_reason
+            return f"⚠️ 內容被模型封鎖（{reason}）。請調整問題或縮小上下文後再試。"
+
+        cand0 = (getattr(resp, "candidates", None) or [None])[0]
+        if cand0 and getattr(cand0, "finish_reason", None) not in (None, "STOP"):
+            fr = cand0.finish_reason
+            return f"⚠️ 模型未正常完成（finish_reason={fr}）。請重試。"
+
+        text = (getattr(resp, "text", "") or "").strip()
+        if not text:
+            return "⚠️ 模型沒有回傳文字內容。"
+
+        _log_to_csv(user_prompt, text)
+        return text
+
+    except Exception as e:
+        import traceback
+        ss.last_error = traceback.format_exc()
+        code = getattr(e, "code", "")
+        return f"⚠️ 錯誤：{type(e).__name__}{f' / {code}' if code else ''} — {e}"
+
+
+# -------------------------
+# 側邊欄（設定、下載、除錯）
+# -------------------------
 with st.sidebar:
     st.title("台南開放資料 Gemini 分析")
     st.markdown("---")
-    
-    # 下載 CSV 按鈕 - 使用原生 download_button 代替 HTML 連結
+
+    # 金鑰輸入（不再提供預設金鑰，避免暴露機密）
+    st.caption("建議在 Spaces 使用 Secrets：GEMINI_API_KEY")
+    ss.sidebar_api_key = st.text_input("Gemini API Key", value="", type="password")
+
+    # 初始化模型按鈕
+    if st.button("配置 / 重新配置 API"):
+        key = _read_api_key_from_sources()
+        if not _looks_like_gemini_key(key):
+            st.error("請提供有效的 Gemini API Key（看起來不像有效金鑰）。")
+        else:
+            ss.model = _init_gemini_model(key)
+            if ss.model:
+                st.success("Gemini API 已就緒。")
+
+    # 對話紀錄下載
     st.markdown("### 下載對話記錄")
-    
-    # 準備 CSV 資料
-    csv_string = io.StringIO()
-    writer = csv.writer(csv_string)
-    for row in st.session_state.csv_log:
-        writer.writerow(row)
-    csv_bytes = csv_string.getvalue().encode('utf-8-sig')
-    
-    # 使用原生下載按鈕
+    csv_io = io.StringIO()
+    csv.writer(csv_io).writerows(ss.csv_log)
     st.download_button(
         label="下載對話記錄 CSV",
-        data=csv_bytes,
+        data=csv_io.getvalue().encode("utf-8-sig"),
         file_name="chat_log.csv",
         mime="text/csv",
     )
-    
+
     st.markdown("---")
-    st.markdown("### 關於")
-    st.markdown("""
-    這是一個整合台南市政府開放資料和 Gemini AI 的應用程式。
-    - 抓取和分析台南市政府的開放資料
-    - 使用 Google Gemini AI 進行資料解析
-    - 以 CSV 格式下載分析結果和對話記錄
-    """)
-
-# 主頁面 - 標籤導航
-if 'active_tab' not in st.session_state:
-    st.session_state.active_tab = "data"
-
-# 標籤選擇器
-tabs = ["資料展示", "Gemini 聊天"]
-active_tab_index = 0 if st.session_state.active_tab == "data" else 1
-active_tab = st.tabs(tabs)[active_tab_index]
-
-# 資料展示頁籤
-if active_tab_index == 0:
-    with active_tab:
-        st.header("台南市政府開放資料")
-        
-        # URL 輸入區
-        default_url = "https://data.tainan.gov.tw/dataset/c4e00530-6367-4b7d-a4ac-085965915c78/resource/fc1990ec-f94f-4845-9cfd-214072d4fbf8/download/eeb5b8ad-a10a-4f6e-a064-f4d6ead73d9d.csv"
-        url = st.text_input("資料 URL", value=default_url)
-        
-        col1, col2 = st.columns([1, 5])
-        with col1:
-            if st.button("獲取資料"):
-                with st.spinner("正在獲取資料..."):
-                    fetch_data(url)
-        
-        with col2:
-            if st.session_state.df is not None:
-                if st.button("使用 Gemini 分析資料"):
-                    analyze_data()
-                    st.session_state.active_tab = "chat"
-                    st.rerun()  # 修改這裡，從 experimental_rerun() 改為 rerun()
-        
-        # 顯示資料預覽
-        if st.session_state.df is not None:
-            st.subheader("資料預覽")
-            st.dataframe(st.session_state.df.head(10), use_container_width=True)
-            
-            # 顯示數據統計
-            st.subheader("資料統計")
-            col1, col2 = st.columns(2)
-            with col1:
-                st.metric("資料列數", st.session_state.df.shape[0])
-            with col2:
-                st.metric("資料欄數", st.session_state.df.shape[1])
-            
-            # 欄位列表
-            st.subheader("欄位列表")
-            st.write(", ".join(st.session_state.df.columns))
-            
-            # 下載原始資料的按鈕
-            csv_data = st.session_state.df.to_csv(index=False).encode('utf-8-sig')
-            st.download_button(
-                label="下載原始資料 CSV",
-                data=csv_data,
-                file_name="tainan_data.csv",
-                mime="text/csv",
-            )
-
-# Gemini 聊天頁籤
-else:
-    with active_tab:
-        st.header("與 Gemini AI 對話")
-        
-        # 顯示聊天歷史
-        chat_container = st.container()
-        with chat_container:
-            for role, message in st.session_state.chat_history:
-                if role == "系統":
-                    st.info(f"系統: {message}")
-                elif role == "使用者":
-                    st.success(f"您: {message}")
-                else:  # Gemini
-                    st.markdown(f"**Gemini**: {message}")
-            
-        # 使用者輸入區
-        with st.form(key="chat_form", clear_on_submit=True):
-            user_input = st.text_area("您的問題:", height=100)
-            submit_button = st.form_submit_button("送出")
-            
-            if submit_button and user_input:
-                # 添加使用者訊息到歷史
-                st.session_state.chat_history.append(("使用者", user_input))
-                
-                # 獲取 Gemini 回覆
-                with st.spinner("Gemini 正在回應..."):
-                    response = send_to_gemini(user_input)
-                
-                # 添加 Gemini 回覆到歷史
-                st.session_state.chat_history.append(("Gemini", response))
-                
-                # 重新加載頁面以顯示新消息
-                st.rerun()  # 修改這裡，從 experimental_rerun() 改為 rerun()
+    st.markdown("### 系統狀態")
+    st.write(
+        f"API 狀態：{'✅ 已配置' if ss.model else '❌ 未配置'}
+
+"
+        f"資料狀態：{'✅ 已載入' if ss.df is not None else '⌛ 未載入'}"
+    )
+
+    # 除錯資訊
+    show_debug = st.toggle("顯示除錯訊息")
+    if show_debug and ss.last_error:
+        st.code(ss.last_error, language="python")
+
+# -------------------------
+# 主畫面 Tabs
+# -------------------------
+tab_data, tab_chat = st.tabs(["資料展示", "Gemini 聊天"])
+
+with tab_data:
+    st.header("台南市政府開放資料")
+
+    default_url = (
+        "https://data.tainan.gov.tw/dataset/c4e00530-6367-4b7d-a4ac-085965915c78/"
+        "resource/fc1990ec-f94f-4845-9cfd-214072d4fbf8/download/"
+        "eeb5b8ad-a10a-4f6e-a064-f4d6ead73d9d.csv"
+    )
+    url = st.text_input("資料 URL", value=default_url)
+
+    col1, col2 = st.columns([1, 5])
+    with col1:
+        if st.button("抓取最新資料"):
+            with st.spinner("下載資料中..."):
+                df = fetch_data(url)
+                if df is not None:
+                    ss.df = df
+                    ss.data_summary = summarize_df(df)
+                    st.success("資料已載入。")
+
+    with col2:
+        if ss.df is not None and st.button("AI 分析資料"):
+            with st.spinner("Gemini 正在分析資料..."):
+                prompt = (
+                    "請分析以下台南市政府公開資料，說明這是什麼類型的資料，"
+                    "有什麼重要資訊，以及可能的應用。資料如下:
+
+"
+                    f"{ss.data_summary}"
+                )
+                reply = send_to_gemini(prompt)
+                ss.chat_history.append(("系統", prompt))
+                ss.chat_history.append(("Gemini", reply))
+            st.success("分析完成，請切換至『Gemini 聊天』查看。")
+
+    # 預覽與統計
+    if ss.df is not None:
+        st.subheader("資料預覽")
+        st.dataframe(ss.df.head(10), use_container_width=True)
+
+        st.subheader("資料統計")
+        c1, c2 = st.columns(2)
+        c1.metric("資料列數", ss.df.shape[0])
+        c2.metric("資料欄數", ss.df.shape[1])
+
+        st.subheader("欄位列表")
+        st.write(", ".join(map(str, ss.df.columns)))
+
+        csv_data = ss.df.to_csv(index=False).encode("utf-8-sig")
+        st.download_button(
+            label="下載原始資料 CSV",
+            data=csv_data,
+            file_name="tainan_data.csv",
+            mime="text/csv",
+        )
+
+with tab_chat:
+    st.header("與 Gemini AI 對話")
+
+    # 歷史紀錄
+    chat_box = st.container()
+    with chat_box:
+        for role, msg in ss.chat_history:
+            if role == "系統":
+                st.info(f"系統: {msg}")
+            elif role == "使用者":
+                st.success(f"您: {msg}")
+            else:
+                st.markdown(f"**Gemini**: {msg}")
+
+    # 使用者輸入
+    with st.form("chat_form", clear_on_submit=True):
+        user_input = st.text_area("您的問題：", height=100)
+        submitted = st.form_submit_button("送出")
+        if submitted and user_input.strip():
+            ss.chat_history.append(("使用者", user_input))
+            with st.spinner("Gemini 正在回應..."):
+                reply = send_to_gemini(user_input)
+            ss.chat_history.append(("Gemini", reply))
+            _log_to_csv(user_input, reply)
+            st.rerun()  # 刷新聊天區