Update app.py

app.py

@@ -3,76 +3,132 @@ import pandas as pd
 import numpy as np
 import matplotlib.pyplot as plt
 import seaborn as sns
+import os
 
-# 1. KURAL: Sayfayı 'centered' (ortalanmış) yaparak genişlik hesaplama titremesini bitiriyoruz
-st.set_page_config(
-    page_title="Fast Food Nutrition Guide", 
-    layout="centered", # 'wide' yerine 'centered' titremeyi genelde %100 keser
-    initial_sidebar_state="expanded"
-)
+# Titremeyi önlemek için dosya izleyicisini pasifize et
+os.environ["STREAMLIT_SERVER_FILE_WATCHER_TYPE"] = "none"
 
-# 2. KURAL: Veriyi dondur
+# --- SAYFA AYARLARI ---
+st.set_page_config(page_title="Fast Food Nutrition Guide", layout="wide")
+
+# --- VERİ YÜKLEME (TITREME ENGELLEYICI CACHE) ---
 @st.cache_data
-def get_data_fixed():
+def load_data():
+    path = "Nutrition_Value_Dataset.csv" 
     try:
-        data = pd.read_csv("Nutrition_Value_Dataset.csv")
-        return data.replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna()
+        # Veriyi oku ve temizle
+        data = pd.read_csv(path).replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna()
+        return data
     except:
         return None
 
-df = get_data_fixed()
+df = load_data()
 
-# --- SIDEBAR (SOL PANEL) ---
-with st.sidebar:
-    st.title("🏥 Health & Calorie Guide")
-    st.write("---")
-    st.subheader("⚖️ Daily Needs")
-    st.write("- **Women:** 2,000 kcal\n- **Men:** 2,500 kcal")
-    st.warning("⚠️ High sodium warning!")
-    st.info("💡 Tip: Choose water over soda.")
+if df is None:
+    st.error("CSV file not found! / Veri seti dosyası bulunamadı!")
+    st.stop()
 
-# --- ANA SAYFA ---
-st.title("🍔 Global Fast Food Analysis")
+# --- SIDEBAR (SOL PANEL - TÜM İÇERİK GERİ GELDİ) ---
+st.sidebar.title("🏥 Health & Calorie Guide / Sağlık ve Kalori Rehberi")
 
-# KRİTİK NOTLAR
-st.error("### 📢 Important Notice")
-st.markdown("""
-**Aşağıdaki nedenlerle bu ürünlerin tüketimi risklidir:**
-1. **Kalp Sağlığı:** Tansiyon riski.
-2. **Kan Şekeri:** Diyabet riski.
-3. **Besin Değeri:** Boş kalori.
-4. **Obezite:** **Pizza Hut, Burger King, KFC, McDonald’s ve Starbucks** ürünleri kontrolsüz kilo aldırır.
+st.sidebar.subheader("⚖️ Daily Calorie Needs / Günlük Kalori İhtiyacı")
+st.sidebar.write("""
+- **Women / Kadınlar:** 2,000kcal 
+- **Men / Erkekler:** 2,500 kcal
+""")
+
+st.sidebar.warning("""
+⚠️ **Health Advice / Sağlık Öğüdü:**
+Fast food meals are high in sodium and low in nutrients.
+*Fast food öğünleri sodyum bakımından yüksek, besin değeri bakımından düşüktür.*
 """)
 
+st.sidebar.info("""
+💡 **Quick Tip / Pratik Bilgi:**
+Choosing water over soda can reduce your meal's sugar content by 40-60g.
+*Asitli içecek yerine su seçmek, öğününüzdeki şeker miktarını 40-60 gr azaltabilir.*
+""")
+
+# --- ANA SAYFA BAŞLIK ---
+st.title("🍔 Global Fast Food Nutrition Analysis / Küresel Fast Food Besin Analizi")
+
+# --- TÜKETİCİYE KRİTİK NOT ---
+st.error("### 📢 Important Notice for Consumers / Tüketiciler İçin Önemli Not")
+
+col_note_tr, col_note_en = st.columns(2)
+
+with col_note_tr:
+    st.markdown("""
+    **Aşağıdaki verilere istinaden, bu şirketlerden yemek tüketilmemesi sağlığınız için şu nedenlerle yararlı olacaktır:**
+    
+    1. **Kalp Sağlığı:** Yüksek trans yağ ve sodyum içeriği damar sertliği ve tansiyona neden olur.
+    2. **Kan Şekeri Dengesi:** Aşırı şeker ve işlenmiş karbonhidratlar ani insülin direnci ve diyabet riskini tetikler.
+    3. **Besin Değeri Eksikliği:** Bu ürünler "boş kalori" kaynağıdır; vitamin, mineral ve lif açısından son derece fakirdir.
+    4. **Obezite Riski:** **Pizza Hut, Burger King, KFC, McDonald’s ve Starbucks** şirketlerinden yüksek kalori yoğunluğu olacağından kısa sürede kontrolsüz kilo alımına yol açar.
+    
+    * **🥤 Su İçin:** Asitli içecekler yerine su tüketmek sağlığınız için kritiktir.
+    * **🥩 Protein Vurgusu:** Kas sağlığı ve metabolizma için **protein ağırlıklı** beslenmeye özen gösterilmelidir.
+    """)
+
+with col_note_en:
+    st.markdown("""
+    **Based on the data below, avoiding these companies' meals will benefit your health for the following reasons:**
+    
+    1. **Heart Health:** High trans fat and sodium content cause arteriosclerosis and high blood pressure.
+    2. **Blood Sugar Balance:** Excessive sugar and processed carbs trigger insulin resistance and diabetes risk.
+    3. **Lack of Nutrients:** These products are sources of "empty calories"; they are extremely poor in vitamins and minerals.
+    4. **Obesity Risk:** High calorie density in foods from companies like **Pizza Hut, Burger King, KFC, McDonald’s, and Starbucks** can lead to rapid, uncontrolled weight gain.
+    
+    * **🥤 Drink Water:** Choosing water instead of sugary drinks is critical for your health.
+    * **🥩 Focus on Protein:** Prioritize **protein-rich** nutrition for muscle health and metabolism.
+    """)
+
 st.write("---")
 
-# PROJE ÖZETİ (Sabit yazı)
-st.subheader("🔍 Besin Değerleri Analiz Raporu")
-st.write("Bu çalışma, fast food ürünlerini görselleştirerek genel bir sağlık tablosu sunar.")
+# --- ÖDEV METNİ (BÜYÜTÜLMÜŞ VE KOYULTULMUŞ) ---
+st.markdown("""
+<div style="text-align: center;">
+    <h3 style="color: #1E1E1E; font-weight: bold;">
+        🔍 Bu çalışma, fast food ürünlerinin kalori ve şeker içeriklerini görselleştirerek genel bir sağlık tablosu sunmaktadır.
+    </h3>
+    <h4 style="color: #555555;">
+        This study provides a general health overview by visualizing the calorie and sugar content of fast food products.
+    </h4>
+</div>
+""", unsafe_allow_html=True)
 
 st.write("---")
 
-# 3. KURAL: Grafikleri yan yana değil, ALT ALTA koyalım (Genişlik titremesini önler)
-if df is not None:
-    # Grafik 1
-    st.write("🍭 **Average Sugar by Company / Ort. Şeker**")
-    fig1, ax1 = plt.subplots(figsize=(10, 5))
-    df.groupby("Company")["Sugar (g)"].mean().sort_values().plot(kind="bar", color="crimson", ax=ax1)
-    plt.xticks(rotation=45)
-    st.pyplot(fig1)
+# --- GRAFİKLER ---
+st.subheader("📊 General Visual Analysis / Genel Görsel Analiz")
+
+c1, c2 = st.columns(2)
 
-    st.write("---")
+with c1:
+    st.write("🍭 **Average Sugar by Company / Şirketlere Göre Ort. Şeker**")
+    sugar_means = df.groupby("Company")["Sugar (g)"].mean().sort_values()
+    fig1, ax1 = plt.subplots(figsize=(6, 4))
+    sugar_means.plot(kind="bar", color="crimson", ax=ax1)
+    plt.xticks(rotation=45, fontsize=8)
+    st.pyplot(fig1)
 
-    # Grafik 2
-    st.write("🔥 **Overall Calorie Distribution / Kalori Dağılımı**")
-    fig2, ax2 = plt.subplots(figsize=(10, 5))
-    sns.histplot(df["Energy (kCal)"], bins=20, kde=True, color="darkorange", ax=ax2)
+with c2:
+    st.write("🔥 **Overall Calorie Distribution / Genel Kalori Dağılımı**")
+    fig2, ax2 = plt.subplots(figsize=(6, 4))
+    sns.histplot(df["Energy (kCal)"], bins=20, kde=True, ax=ax2, color="darkorange")
     st.pyplot(fig2)
 
-# --- TABLO ---
+# --- VERİ TABLOSU (LOG ONAYLI GENİŞLİK AYARI) ---
+st.subheader("📋 High-Calorie Products List / Yüksek Kalorili Ürün Listesi")
+top_20 = df.sort_values(by="Energy (kCal)", ascending=False).head(20)
+# 'use_container_width' yerine titremeyi durduran 'width="stretch"' kullanıldı
+st.dataframe(top_20[["Company", "Product", "Energy (kCal)", "Sugar (g)", "Protein (g)", "Total Fat (g)"]], width="stretch")
+
+# --- DOWNLOAD ---
 st.write("---")
-st.subheader("📋 High-Calorie Products List")
-if df is not None:
-    top_10 = df.sort_values(by="Energy (kCal)", ascending=False).head(10)
-    # width='stretch' veya 'content' hatası almamak için parametresiz düz tablo kullanıyoruz
-    st.table(top_10[["Company", "Product", "Energy (kCal)", "Sugar (g)"]])
+st.download_button(
+    "📥 Download Full Dataset / Tüm Veriyi İndir",
+    df.to_csv(index=False),
+    "fastfood_nutrition_final.csv",
+    "text/csv"
+)