import pandas as pd
import requests
import os
import csv
from datetime import datetime
import streamlit as st
import threading

# 設定頁面配置
st.set_page_config(
    page_title="資料分析與翻譯工具",
    page_icon="📊",
    layout="wide"
)

# 使用環境變數或直接設定 API 金鑰
# 在生產環境中，應該使用更安全的方法來存儲 API 金鑰
GOOGLE_API_KEY = os.environ.get("GOOGLE_API_KEY", "AIzaSyBxrwdxgs6JemK25piF_RFnxJ9SqKuqhEE")

# 設定 Gemini API 金鑰
@st.cache_resource
def setup_genai():
    try:
        import google.generativeai as genai
        genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)
        return genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
    except ImportError:
        st.error("無法載入 google.generativeai 模組。請確保您已安裝此套件: pip install google-generativeai")
        return None
    except Exception as e:
        st.error(f"設定 Gemini API 時發生錯誤: {str(e)}")
        return None

model = setup_genai()

# 下載並讀取 CSV 資料
@st.cache_data
def fetch_and_analyze_data(url=None):
    # 顯示加載狀態
    with st.spinner('正在下載與分析資料...'):
        # 如果沒有提供 URL，使用預設台南市資料網址
        if url is None or url == "":
            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"

        try:
            # 下載 CSV 檔案
            response = requests.get(url)

            # 儲存原始 CSV 檔案
            with open("original_data.csv", "wb") as file:
                file.write(response.content)

            # 讀取 CSV 檔案
            df = pd.read_csv("original_data.csv", encoding="utf-8-sig")

            # 將 DataFrame 轉換為字串
            df_str = df.to_string()

            # 使用 Gemini 分析資料
            if model:
                prompt = f"Please analyze the following dataset and provide main insights in both English and Chinese. Provide a comprehensive overview, key observations, and potential implications:\n{df_str}"
                gemini_response = model.generate_content(prompt)
                analysis_result = gemini_response.text.strip()
                
                # 將分析結果寫入 CSV
                with open("gemini_analysis_results.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
                    writer = csv.writer(f)
                    writer.writerow(["原始資料摘要", "Gemini 分析"])
                    writer.writerow([df_str[:1000], analysis_result])  # 限制原始資料長度
            else:
                analysis_result = "無法使用 Gemini API，請檢查 API 金鑰設定"

            return df, analysis_result
        except Exception as e:
            st.error(f"發生錯誤：{str(e)}")
            return None, f"分析時發生錯誤：{str(e)}"

# 翻譯功能
def translate_text(text, source_lang='auto', target_lang='zh-TW'):
    with st.spinner('正在翻譯...'):
        try:
            if not model:
                return "無法使用翻譯功能：Gemini API 未正確設定"
                
            prompt = f"Please translate the following text from {source_lang} to {target_lang}. Preserve the original meaning and tone:\n{text}"
            translation_response = model.generate_content(prompt)
            return translation_response.text.strip()
        except Exception as e:
            st.error(f"翻譯錯誤：{str(e)}")
            return f"翻譯發生錯誤：{str(e)}"

# 應用程式主要功能
def main():
    # 標題
    st.title("資料分析與翻譯工具")
    st.markdown("使用 Gemini AI 進行資料分析與翻譯")

    # 側邊欄控制
    with st.sidebar:
        st.header("設定")
        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("資料來源 URL", value=default_url)
        
        analyze_button = st.button("開始分析資料", use_container_width=True)
        
        st.markdown("---")
        st.markdown("#### 翻譯設定")
        source_lang = st.selectbox("來源語言", ["auto", "en", "zh-TW", "ja", "ko", "fr", "de", "es"])
        target_lang = st.selectbox("目標語言", ["zh-TW", "en", "ja", "ko", "fr", "de", "es"])
        translate_button = st.button("翻譯分析結果", use_container_width=True)
    
    # 創建標籤頁
    tab1, tab2, tab3 = st.tabs(["資料預覽", "分析結果", "翻譯結果"])
    
    # 存儲分析結果的 session state
    if 'df' not in st.session_state:
        st.session_state.df = None
    if 'analysis_result' not in st.session_state:
        st.session_state.analysis_result = ""
    if 'translated_result' not in st.session_state:
        st.session_state.translated_result = ""
    
    # 處理分析按鈕
    if analyze_button:
        st.session_state.df, st.session_state.analysis_result = fetch_and_analyze_data(url)
        if st.session_state.df is not None:
            st.success("資料分析已完成，結果已儲存至 gemini_analysis_results.csv")
    
    # 處理翻譯按鈕
    if translate_button and st.session_state.analysis_result:
        st.session_state.translated_result = translate_text(
            st.session_state.analysis_result, 
            source_lang, 
            target_lang
        )
        st.success("翻譯已完成")
    
    # 資料預覽標籤頁
    with tab1:
        if st.session_state.df is not None:
            st.header("資料集預覽")
            st.dataframe(st.session_state.df)
            
            st.header("資料集資訊")
            buffer = st.expander("查看詳細資訊")
            with buffer:
                df_info = st.session_state.df.describe().T
                st.dataframe(df_info)
                
                st.write("### 資料欄位")
                for col in st.session_state.df.columns:
                    st.write(f"- {col}: {st.session_state.df[col].dtype}")
                
                st.write(f"資料列數: {len(st.session_state.df)}")
    
    # 分析結果標籤頁
    with tab2:
        if st.session_state.analysis_result:
            st.header("Gemini 分析結果")
            st.markdown(st.session_state.analysis_result)
            
            # 下載按鈕
            st.download_button(
                label="下載分析結果",
                data=st.session_state.analysis_result,
                file_name="gemini_analysis_result.txt",
                mime="text/plain"
            )
    
    # 翻譯結果標籤頁
    with tab3:
        if st.session_state.translated_result:
            st.header("翻譯結果")
            st.markdown(st.session_state.translated_result)
            
            # 下載按鈕
            st.download_button(
                label="下載翻譯結果",
                data=st.session_state.translated_result,
                file_name="translated_result.txt",
                mime="text/plain"
            )
        else:
            st.info("請先執行分析，然後點擊翻譯按鈕")

if __name__ == "__main__":
    main()