Update app.py

app.py

@@ -16,7 +16,7 @@ def load_data():
 model_data = load_data()
 movie_dict = model_data['movie_dict'] if model_data else {}
 
-# --- 2. TÜM OYUNCU DNA VERİTABANI ---
+# --- 2. OYUNCU DNA VERİTABANI ---
 tum_unlu_verileri = {
     "Sylvester Stallone": {"c": "Male / Erkek", "v": [0.9, 0.2, 0.1, 0.1, 0.1, 0.8]},
     "Robert De Niro": {"c": "Male / Erkek", "v": [0.2, 0.1, 0.1, 0.9, 0.1, 0.8]},
@@ -57,86 +57,23 @@ tum_unlu_verileri = {
     "Cameron Diaz": {"c": "Female / Kadın", "v": [0.1, 0.2, 0.95, 0.7, 0.1, 0.1]}
 }
 
-# --- 3. RESİM AYARLARI ---
-resim_klasoru = os.path.join(os.getcwd(), "40 resim")
-
-# --- 4. ARAYÜZ AYARLARI ---
+# --- 3. SAYFA AYARLARI ---
 st.set_page_config(page_title="CastMatch AI", layout="wide")
 
+# --- 4. SESSION STATE (BÜTÜN DÜĞÜMÜ ÇÖZEN KISIM) ---
+# Uygulama ilk açıldığında varsayılan bir oyuncu seçelim
+if "current_actor" not in st.session_state:
+    st.session_state.current_actor = "Sylvester Stallone"
+
 # --- 5. SOL PANEL (SIDEBAR) ---
-st.sidebar.title("🔍 Control Panel / Kontrol Paneli")
+st.sidebar.title("🔍 Control Panel")
 st.sidebar.markdown("---")
 
 gender_choice = st.sidebar.radio(
-    "1. Select Category / Kategori Seçin:",
+    "1. Select Category:",
     ["Male / Erkek", "Female / Kadın"],
-    key="unique_gender_radio" # Hata veren ID burasıydı, eşsiz yaptık
-)
-
-filtered_names = [name for name, data in tum_unlu_verileri.items() if data['c'] == gender_choice]
-
-st.sidebar.markdown(f"### 📋 Available Cast / Mevcut Oyuncular")
-
-# Sol taraftaki tıklanabilir liste
-selected_actor_sidebar = st.sidebar.radio(
-    "Quick Selection:",
-    filtered_names,
-    key="unique_actor_list_radio" # Sol paneldeki isim listesi
+    key="gender_radio"
 )
 
-# --- 6. ANA EKRAN ---
-st.title("🎬 CastMatch AI: Talent Matching System / Yetenek Eşleştirme Sistemi")
-st.markdown("#### Discover the perfect roles for global stars! / Dünya yıldızları için en ideal rolleri keşfedin!")
-st.markdown("---")
-
-col_actor, col_match = st.columns([1, 2])
-
-with col_actor:
-    st.subheader("👤 Pick an Actor / Oyuncu Seç")
-    
-    # Sol taraftan gelen seçimi buradaki kutunun varsayılanı yapıyoruz
-    current_idx = filtered_names.index(selected_actor_sidebar)
-    
-    selected_actor = st.selectbox(
-        "Select from list / Listeden seçin:", 
-        filtered_names,
-        index=current_idx,
-        key="main_screen_selectbox"
-    )
-    
-    # Resim gösterme mantığı
-    found_path = None
-    if os.path.exists(resim_klasoru):
-        search_target = selected_actor.replace(" ", "_").lower()
-        for f in os.listdir(resim_klasoru):
-            if f.lower().startswith(search_target) or selected_actor.lower() in f.lower():
-                found_path = os.path.join(resim_klasoru, f)
-                break
-    
-    if found_path:
-        st.image(found_path, caption=f"Profile: {selected_actor}", use_container_width=True)
-    else:
-        st.warning(f"Image not found for: {selected_actor}")
-
-with col_match:
-    st.subheader("🎯 Best Career Matches / En İyi Kariyer Eşleşmeleri")
-    st.write("Comparing the star's DNA with movie roles...")
-    
-    if st.button("🚀 Match and Recommend / Eşleştir ve Öner"):
-        if movie_dict:
-            actor_v = tum_unlu_verileri[selected_actor]['v']
-            results = []
-            for i in movie_dict:
-                dist = spatial.distance.cosine(actor_v, movie_dict[i][1][:6]) + random.uniform(0, 0.0001)
-                results.append((movie_dict[i][0], dist))
-            
-            top_matches = sorted(results, key=lambda x: x[1])[:5]
-            for i, (film, score) in enumerate(top_matches, 1):
-                pct = round((1 - score) * 100, 1)
-                st.success(f"**{i}. {film}** (%{pct})")
-                st.progress(pct / 100)
-        else:
-            st.error("Model dosyası bulunamadı!")
-
-st.markdown("---")
-st.info("💡 **How it works? / Nasıl çalışır?**: This AI analyzes career vectors based on available local assets. / Bu yapay zeka, mevcut yerel varlıklara (resimlere) dayanarak kariyer vektörlerini analiz eder.")
+# Kategoriye göre listeyi filtrele
+filtered_names = [name for name, data in tum_unlu_