Update database_manager.py

database_manager.py

@@ -1,31 +1,32 @@
+import gradio as gr
+import os
 import pandas as pd
+from datetime import datetime, timedelta
+from apify_client import ApifyClient
+from google import genai
 from huggingface_hub import HfApi, hf_hub_download
-import os
-from datetime import datetime
+from dotenv import load_dotenv
+
+# تحميل الإعدادات
+load_dotenv()
 
-# إعدادات الاتصال (تأكد من إنشاء Dataset بهذا الاسم في حسابك أولاً)
+# إعداد العملاء والمفاتيح (Secrets)
+client_apify = ApifyClient(os.getenv("APIFY_TOKEN"))
+client_gemini = genai.Client(api_key=os.getenv("GEMINI_API_KEY"))
 DATASET_ID = "MZ14E/epssar-database" 
 FILE_NAME = "security_logs.csv"
-LOCAL_PATH = f"/tmp/{FILE_NAME}" # الحفظ في المجلد المؤقت للسيرفر
-TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
+LOCAL_PATH = f"/tmp/{FILE_NAME}"
+HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
 
 def save_to_database(tweet_text, analysis_result, risk_level):
-    """حفظ نتائج التحليل في قاعدة البيانات على هقنق فيس"""
+    """دالة حفظ النتائج في الهقنق فيس"""
     try:
-        # 1. محاولة تحميل الملف الحالي إذا كان موجوداً
         try:
-            file_path = hf_hub_download(
-                repo_id=DATASET_ID, 
-                filename=FILE_NAME, 
-                repo_type="dataset", 
-                token=TOKEN
-            )
+            file_path = hf_hub_download(repo_id=DATASET_ID, filename=FILE_NAME, repo_type="dataset", token=HF_TOKEN)
             df = pd.read_csv(file_path)
-        except Exception:
-            # إذا كان أول مرة أو الملف غير موجود، ننشئ جدول جديد
+        except:
             df = pd.DataFrame(columns=["date", "tweet", "analysis", "risk_level"])
 
-        # 2. إضافة البيانات الجديدة
         new_entry = {
             "date": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M"),
             "tweet": tweet_text,
@@ -33,19 +34,58 @@ def save_to_database(tweet_text, analysis_result, risk_level):
             "risk_level": risk_level
         }
         df = pd.concat([df, pd.DataFrame([new_entry])], ignore_index=True)
-
-        # 3. حفظ الملف محلياً في المسار المؤقت ثم رفعه
         df.to_csv(LOCAL_PATH, index=False)
         
         api = HfApi()
-        api.upload_file(
-            path_or_fileobj=LOCAL_PATH,
-            path_in_repo=FILE_NAME,
-            repo_id=DATASET_ID,
-            repo_type="dataset",
-            token=TOKEN
-        )
+        api.upload_file(path_or_fileobj=LOCAL_PATH, path_in_repo=FILE_NAME, repo_id=DATASET_ID, repo_type="dataset", token=HF_TOKEN)
         return True
     except Exception as e:
-        print(f"⚠️ خطأ في قاعدة البيانات: {e}")
-        return False
+        print(f"Database Error: {e}")
+        return False
+
+def start_scanning(period_days):
+    today = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
+    start_date = (datetime.now() - timedelta(days=int(period_days))).strftime('%Y-%m-%d')
+    
+    yield "🔎 جاري سحب البيانات من تويتر وتحليلها..."
+
+    run_input = {
+        "searchTerms": ["خيانة الوطن", "إشاعة مغرضة", "المساس بالسيادة"],
+        "start": start_date, "end": today, "maxItems": 5, "place": "Saudi Arabia"
+    }
+
+    try:
+        run = client_apify.actor("apidojo/tweet-scraper").call(run_input=run_input)
+        tweets = [item.get("full_text") for item in client_apify.dataset(run["defaultDatasetId"]).iterate_items()]
+        
+        if not tweets:
+            yield "❌ لم يتم العثور على محتوى مشبوه."
+            return
+
+        all_tweets_text = "\n---\n".join(tweets)
+        prompt = f"أنت محلل أمني سعودي. حلل هذه التغريدات واستخرج التهديدات: {all_tweets_text}"
+        
+        response = client_gemini.models.generate_content(model="gemini-2.0-flash", contents=prompt)
+        analysis = response.text
+        
+        # حفظ التقرير في قاعدة البيانات تلقائياً
+        save_to_database(all_tweets_text[:500], analysis, "Medium/High")
+        
+        yield f"✅ تم التحليل والحفظ بنجاح:\n\n{analysis}"
+
+    except Exception as e:
+        yield f"⚠️ خطأ: {str(e)}"
+
+# واجهة Gradio
+with gr.Blocks(title="إبصار - الرصد الأمني") as demo:
+    gr.Markdown("# 🛡️ نظام إبصار (EPSSAR)")
+    with gr.Row():
+        btn_1 = gr.Button("آخر 24 ساعة")
+        btn_3 = gr.Button("آخر 3 أيام")
+    output = gr.Markdown()
+
+    btn_1.click(fn=start_scanning, inputs=[gr.State(1)], outputs=output)
+    btn_3.click(fn=start_scanning, inputs=[gr.State(3)], outputs=output)
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()