Update src/streamlit_app.py

src/streamlit_app.py

@@ -8,14 +8,10 @@ import os
 # 1. TİTREME KİLİDİ
 os.environ["STREAMLIT_SERVER_FILE_WATCHER_TYPE"] = "none"
 
-# 2. SAYFA AYARI (Sabit modda devam ediyoruz)
-st.set_page_config(
-    page_title="Fast Food Nutrition Guide", 
-    layout="centered", 
-    initial_sidebar_state="expanded"
-)
-
-# 3. VERİ KİLİDİ
+# 2. SAYFA AYARI
+st.set_page_config(page_title="Fast Food Nutrition Guide", layout="wide")
+
+# 3. VERİ YÜKLEME (CACHE)
 @st.cache_data(show_spinner=False)
 def load_data_final():
     path = "Nutrition_Value_Dataset.csv" 
@@ -31,11 +27,26 @@ if df is None:
     st.error("CSV file not found! / Veri seti dosyası bulunamadı!")
     st.stop()
 
-# --- SIDEBAR (SOL PANEL) ---
+# --- SIDEBAR (SOL PANEL - TÜM METİNLER GÜNCELLENDİ) ---
 st.sidebar.title("🏥 Health & Calorie Guide / Sağlık ve Kalori Rehberi")
+
 st.sidebar.subheader("⚖️ Daily Calorie Needs / Günlük Kalori İhtiyacı")
-st.sidebar.write("- **Women / Kadınlar:** 2,000kcal\n- **Men / Erkekler:** 2,500 kcal")
-st.sidebar.warning("⚠️ **Health Advice:** Fast food is high in sodium.\n*Fast food sodyum bakımından yüksektir.*")
+st.sidebar.write("""
+- **Women / Kadınlar:** 2,000kcal 
+- **Men / Erkekler:** 2,500 kcal
+""")
+
+# İstediğin Sağlık Öğüdü
+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.*
+""")
+
+# İstediğin Pratik Bilgi
+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")
@@ -43,34 +54,35 @@ st.title("🍔 Global Fast Food Nutrition Analysis / Küresel Fast Food Besin An
 # --- TÜKETİCİYE KRİTİK NOT (YAN YANA) ---
 st.error("### 📢 Important Notice for Consumers / Tüketiciler İçin Önemli Not")
 
-# Yazıları yan yana getiren sütunlar
-col_tr, col_en = st.columns(2)
+col_note_tr, col_note_en = st.columns(2)
 
-with col_tr:
+with col_note_tr:
     st.markdown("""
-    **Aşağıdaki nedenlerle yemek tüketilmemelidir:**
-    1. **Kalp Sağlığı:** Damar sertliği ve tansiyon riski.
-    2. **Kan Şekeri:** Diyabet riskini tetikler.
-    3. **Besin Değeri:** Vitamin ve mineralden fakir "boş kalori".
-    4. **Obezite Riski:** **Pizza Hut, Burger King, KFC, McDonald’s ve Starbucks** ürünleri kontrolsüz kilo aldırır.
+    **Aşağıdaki verilere istinaden, bu şirketlerden yemek tüketilmemesi sağlığınız için şu nedenlerle yararlı olacaktır:**
+    
+    1. **Kalp Sağlığı:** Yüksek trans yağ ve sodyum içeriği tansiyona neden olur.
+    2. **Kan Şekeri Dengesi:** Aşırı şeker diyabet riskini tetikler.
+    3. **Besin Değeri Eksikliği:** Bu ürünler "boş kalori" kaynağıdır.
+    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 içeceklerden kaçının.
+    * **🥤 Su İçin:** Sağlığınız için su tüketin.
     """)
 
-with col_en:
+with col_note_en:
     st.markdown("""
-    **Avoid these meals for the following reasons:**
-    1. **Heart Health:** Risk of arteriosclerosis and high BP.
-    2. **Blood Sugar:** Triggers diabetes risk.
-    3. **Nutrients:** Empty calories, lack of minerals.
-    4. **Obesity Risk:** Products from **Major Chains** lead to rapid weight gain.
+    **Based on the data below, avoiding these companies' meals will benefit your health:**
     
-    * **🥤 Drink Water:** Avoid sugary drinks.
+    1. **Heart Health:** High trans fat and sodium cause high blood pressure.
+    2. **Blood Sugar:** Excessive sugar triggers diabetes risk.
+    3. **Lack of Nutrients:** These products are sources of "empty calories".
+    4. **Obesity Risk:** Foods from **Pizza Hut, Burger King, KFC, McDonald’s, and Starbucks** lead to rapid weight gain.
+    
+    * **🥤 Drink Water:** Choosing water is critical for your health.
     """)
 
 st.write("---")
 
-# --- ÖDEV METNİ (SABİT) ---
+# --- ÖDEV METNİ (BÜYÜTÜLMÜŞ) ---
 st.markdown("""
 <div style="text-align: center; border: 1px solid #ddd; padding: 15px; border-radius: 10px; background-color: #f9f9f9;">
     <h3 style="color: #1E1E1E; font-weight: bold; margin: 0;">
@@ -84,32 +96,36 @@ st.markdown("""
 
 st.write("---")
 
-# --- GRAFİKLER (ALT ALTA - DOKUNULMADI) ---
+# --- GRAFİKLER ---
 if df is not None:
     st.subheader("📊 General Visual Analysis / Genel Görsel Analiz")
+    gc1, gc2 = st.columns(2)
     
-    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=(10, 5))
-    sugar_means.plot(kind="bar", color="crimson", ax=ax1)
-    plt.xticks(rotation=45)
-    plt.tight_layout()
-    st.pyplot(fig1)
-
-    st.write("---")
-
-    st.write("🔥 **Overall Calorie Distribution / Genel Kalori Dağılımı**")
-    fig2, ax2 = plt.subplots(figsize=(10, 5))
-    sns.histplot(df["Energy (kCal)"], bins=20, kde=True, ax=ax2, color="darkorange")
-    plt.tight_layout()
-    st.pyplot(fig2)
-
-# --- VERİ TABLOSU (STATİK - DOKUNULMADI) ---
+    with gc1:
+        st.write("🍭 **Average Sugar / 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)
+
+    with gc2:
+        st.write("🔥 **Calorie Distribution / Dağılım**")
+        fig2, ax2 = plt.subplots(figsize=(6, 4))
+        sns.histplot(df["Energy (kCal)"], bins=20, kde=True, ax=ax2, color="darkorange")
+        st.pyplot(fig2)
+
+# --- VERİ TABLOSU (TABLO BURADA VE GÖRÜNÜR) ---
 st.write("---")
 st.subheader("📋 High-Calorie Products List / Yüksek Kalorili Ürün Listesi")
+
 if df is not None:
-    top_10 = df.sort_values(by="Energy (kCal)", ascending=False).head(10)
-    st.table(top_10[["Company", "Product", "Energy (kCal)", "Sugar (g)", "Protein (g)"]])
+    top_20 = df.sort_values(by="Energy (kCal)", ascending=False).head(20)
+    # Loglardaki hatayı kesmek için width ayarını güncelledik
+    st.dataframe(
+        top_20[["Company", "Product", "Energy (kCal)", "Sugar (g)", "Protein (g)"]], 
+        use_container_width=True
+    )
 
 # --- DOWNLOAD ---
 st.write("---")