Update app.py

app.py

@@ -5,9 +5,16 @@ import csv
 import os
 import pandas as pd
 import random
-#from huggingface_hub import Repository, HfApi, HfFolder
+from huggingface_hub import Repository, HfApi, HfFolder
 import openai
 
+api = HfApi()
+token = os.getenv("token")
+tokenread = os.getenv("tokenread")
+localdir = "HeadlinePrediction"
+
+repo = Repository(local_dir=localdir, clone_from="https://huggingface.co/spaces/Add1E/HeadlinePrediction", token=token)
+
 
 def add_to_csv(var1, var2, var3, var4, var5, var6, var7, filename):
     # Öffnen der CSV-Datei im Anhängemodus
@@ -34,6 +41,9 @@ def scrape_website(url):
         return str(e)
 
 
+
+
+
 def send_to_chatgpt(api_key, prompt_file, transcript):
     try:
         # Liest den Prompt aus der Datei
@@ -52,11 +62,24 @@ def send_to_chatgpt(api_key, prompt_file, transcript):
     except Exception as e:
         return str(e)
 
+st.title("Webseiten-Scraper")
+base_prompt = "txt.txt"
+csv_name = "results.csv"
+df = pd.read_csv(csv_name, encoding='utf-8')
+df.columns = [col.replace(' ', '_') for col in df.columns] 
+
+# Eingabefelder für URL und p_class
+url = st.text_input("URL eingeben", "https://www.beispielwebsite.com")
 
 if st.button("Scrape"):
     if url:
         scraped_html = scrape_website(url)
         response = send_to_chatgpt(api_key, base_prompt, scraped_html['scraped_html'])
+        st.write("Heute-Überschrift: ")
+        st.code(scraped_html['heute_überschrift'])
+        st.write("Heute-Kernaussage: ")
+        st.code(scraped_html['heute_zsm'])
+        st.write("ChatGPT: ")
         st.code(response)
 
         teile = response.split("Kernaussagen:")
@@ -78,48 +101,32 @@ if st.button("Scrape"):
     else:
         st.error("Bitte geben Sie eine gültige URL ein.")
 
+if st.sidebar.button("Upload Data"):
+    repo.git_add(os.path.abspath(f'{localdir}/results.csv'))
+    repo.git_commit("Add new headlines.csv")
+    repo.git_push()
+    
 
-api = HfApi()
-token = os.getenv("token")
-tokenread = os.getenv("tokenread")
-localdir = "HeadlinePrediction"
-repo = Repository(local_dir=localdir, clone_from="https://huggingface.co/spaces/Add1E/HeadlinePrediction", token=token)
-
-# Beispiel für die Verwendung der Funktiona
-api_key = os.getenv("api_key")  # Setzen Sie hier Ihren OpenAI-API-Schlüssel ein
-st.title("Webseiten-Scraper")
-base_prompt = os.getenv("prompt")
-csv_name = "results.csv"
-df = pd.read_csv(csv_name, encoding='utf-8')
-df.columns = [col.replace(' ', '_') for col in df.columns] 
-# Eingabefelder für URL und p_class
-url = st.text_input("URL eingeben", "https://www.beispielwebsite.com")
-
-
-#if st.sidebar.button("Upload Data"):
-#    repo.git_add(os.path.abspath(f'{localdir}/results.csv'))
-#    repo.git_commit("Add new headlines.csv")
- #   repo.git_push()
+auswahl = st.sidebar.selectbox("Wählen Sie eine Prediction:", ["None", "Prediction 1", "Prediction 2", "Prediction 3", "Prediction 4", "Prediction 5"])
 
+random_numbers = set()
+while len(random_numbers) < 5:
+    random_numbers.add(random.randint(0, len(df)-1))
 
-#auswahl = st.sidebar.selectbox("Wählen Sie eine Prediction:", ["None", "Prediction 1", "Prediction 2", "Prediction 3", "Prediction 4", "Prediction 5"])
-#random_numbers = set()
-#while len(random_numbers) < 5:
-#    random_numbers.add(random.randint(0, len(df)-1))
+random_numbers = list(random_numbers)
 
-#random_numbers = list(random_numbers)
 
+if auswahl == "Prediction 1":
+    st.dataframe(df.iloc[random_numbers[0]])
+elif auswahl == "Prediction 2":
+    st.dataframe(df.iloc[random_numbers[1]])
+elif auswahl == "Prediction 3":
+    st.dataframe(df.iloc[random_numbers[2]])
+elif auswahl == "Prediction 4":
+    st.dataframe(df.iloc[random_numbers[3]])
+elif auswahl == "Prediction 5":
+    st.dataframe(df.iloc[random_numbers[4]])
 
-#if auswahl == "Prediction 1":
-#    st.dataframe(df.iloc[random_numbers[0]])
-#elif auswahl == "Prediction 2":
-#    st.dataframe(df.iloc[random_numbers[1]])
-#elif auswahl == "Prediction 3":
-#    st.dataframe(df.iloc[random_numbers[2]])
-#elif auswahl == "Prediction 4":
-#    st.dataframe(df.iloc[random_numbers[3]])
-#elif auswahl == "Prediction 5":
-#    st.dataframe(df.iloc[random_numbers[4]])
 
 
 if st.sidebar.button("Show Full Data"):