import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
import os

# --- TİTREME KİLİDİ (Watcher kapatıldı) ---
os.environ["STREAMLIT_SERVER_FILE_WATCHER_TYPE"] = "none"

# --- SAYFA AYARLARI ---
st.set_page_config(page_title="Fast Food Nutrition Guide", layout="wide")

# --- DATA LOAD (CACHE) ---
@st.cache_data
def load_data(path):
    try:
        df = pd.read_csv(path)
        df = df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna()
        return df
    except:
        return None

path = "Nutrition_Value_Dataset.csv"
df = load_data(path)

if df is None:
    st.error("CSV file not found! / Veri seti dosyası bulunamadı!")
    st.stop()

# --- SIDEBAR (SAĞLIK REHBERİ - EKSİKSİZ) ---
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 
- **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 (YAN YANA) ---
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("---")

# --- ÖDEV METNİ (GÖRSEL KUTU) ---
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;">
        🔍 Bu çalışma, fast food ürünlerinin kalori ve şeker içeriklerini görselleştirerek genel bir sağlık tablosu sunmaktadır.
    </h3>
    <h4 style="color: #555555; margin: 10px 0 0 0;">
        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("---")

# --- GRAFİKLER (SABİT DÜZEN) ---
st.subheader("📊 General Visual Analysis / Genel Görsel Analiz")

c1, c2 = st.columns(2)

with c1:
    st.write("🍭 **Average Sugar by Company / Şirketlere Göre Ort. Şeker**")
    sugar_means = df.groupby("Company")["Sugar (g)"].mean().sort_values()
    st.bar_chart(sugar_means)

with c2:
    st.write("🔥 **Overall Calorie Distribution / Genel Kalori Dağılımı**")
    # Histogram verisini hazırlayıp titremeyen bar_chart ile basıyoruz
    counts, bin_edges = np.histogram(df["Energy (kCal)"], bins=20)
    st.bar_chart(counts)

# --- VERİ TABLOSU (TITREME YAPMAYAN GENİŞLİK AYARI) ---
st.write("---")
st.subheader("📋 High-Calorie Products List / Yüksek Kalorili Ürün Listesi")
top_20 = df.sort_values(by="Energy (kCal)", ascending=False).head(20)

st.dataframe(
    top_20[["Company", "Product", "Energy (kCal)", "Sugar (g)", "Protein (g)", "Total Fat (g)"]], 
    use_container_width=True
)

# --- DOWNLOAD ---
st.write("---")
st.download_button(
    "📥 Download Full Dataset / Tüm Veriyi İndir",
    df.to_csv(index=False),
    "fastfood_nutrition_final.csv",
    "text/csv"
)