Update app.py

app.py

@@ -4,147 +4,95 @@ import pickle
 import plotly.express as px
 import os
 
-# 1. Sayfa Ayarları
+# 1. Sayfa Ayarları (Hugging Face üzerinde düzgün görünmesi için)
 st.set_page_config(page_title="Movie Similarity Analysis", layout="wide")
 
-# 2. Şık Görsel Stil (CSS)
+# 2. Şık Arayüz Tasarımı (CSS)
 st.markdown("""
     <style>
-    .stApp { background-color: #141414; color: white; }
-    .stButton>button { 
-        width: 100%; 
-        background-color: #333333; 
-        color: white; 
-        font-weight: bold; 
-        border: 1px solid #555; 
-        border-radius: 5px;
-        height: 3em;
-    }
-    .stButton>button:hover { background-color: #e50914; border: 1px solid #e50914; color: white; }
+    .stApp { background-color: #111111; color: white; }
     .movie-card { 
-        background-color: #262730; 
-        padding: 20px; 
-        border-radius: 10px; 
-        border-top: 5px solid #e50914; 
-        height: 450px; 
-        margin-bottom: 20px;
+        background-color: #1e1e1e; padding: 15px; border-radius: 10px; 
+        border-top: 4px solid #e50914; height: 420px; margin-bottom: 20px;
     }
-    h1, h2, h3, h4, p, span { color: white !important; }
     .match-tag {
-        background-color: #e50914; 
-        color: white; 
-        text-align: center; 
-        border-radius: 5px; 
-        padding: 5px; 
-        font-size: 14px; 
-        font-weight: bold; 
-        margin-top: 10px;
+        background-color: #e50914; color: white; text-align: center; 
+        border-radius: 5px; padding: 3px; font-size: 12px; font-weight: bold;
     }
+    h1, h2, h3, h4 { color: #e50914 !important; }
     </style>
     """, unsafe_allow_html=True)
 
-# 3. Veri ve Model Yükleme Fonksiyonu
+# 3. Bellek Dostu Veri Yükleme
 @st.cache_resource
-def load_assets():
+def load_data():
     try:
         # Dosya yollarını kontrol et
         if not os.path.exists('netflix_titles.csv'):
-            st.error("Hata: 'netflix_titles.csv' dosyası bulunamadı. Lütfen yükleyin.")
-            return None, None, None
-            
-        df = pd.read_csv('netflix_titles.csv')
+            return "csv_error", None, None
+        
+        # CSV'yi sadece gerekli sütunlarla oku (RAM tasarrufu için)
+        df = pd.read_csv('netflix_titles.csv', usecols=['title', 'listed_in', 'description'])
         
+        # Model dosyalarını yükle
         with open('similarity.pkl', 'rb') as f:
             similarity = pickle.load(f)
-            
         with open('indices.pkl', 'rb') as f:
             indices = pickle.load(f)
             
         return df, similarity, indices
     except Exception as e:
-        st.error(f"Dosyalar yüklenirken bir hata oluştu: {e}")
-        return None, None, None
-
-df, similarity, indices = load_assets()
-
-# Türkçe Özet Simülasyonu
-def get_turkish_desc(text):
-    return f"Bu yapım genel olarak şunu konu almaktadır: {text[:80]}..."
+        return str(e), None, None
 
-if df is not None:
-    st.title("🎬 Movie Similarity Analysis / Film Benzerliği Analizi")
-    st.write("Veri Seti: Netflix Movies & TV Shows (8800+ Yapım)")
-    st.write("---")
+df, similarity, indices = load_data()
 
-    col_left, col_main = st.columns([1.5, 3])
+# 4. Uygulama Arayüzü
+if isinstance(df, pd.DataFrame):
+    st.title("🎬 Movie Similarity Analysis")
+    st.write("Film/Dizi Benzerlik Analizi ve Öneri Sistemi")
+    st.markdown("---")
 
-    # --- SOL TARAF: ÖRNEKLER ---
-    with col_left:
-        st.subheader("💡 Suggestions / Örnekler")
-        samples = ["Kota Factory", "Ganglands", "Midnight Mass", "Squid Game", "The Witcher", "Dark"]
-        
-        for sample in samples:
-            if st.button(sample, key=f"btn_{sample}"):
-                st.session_state.selected_movie_input = sample
-
-    # --- SAĞ TARAF: SEÇİM VE ANALİZ ---
-    with col_main:
-        df['display_name'] = df['title'] + " (" + df['listed_in'].str[:30] + "...)"
-        
-        # Session state ile buton tıklamasını yakala
-        default_idx = 0
-        if 'selected_movie_input' in st.session_state:
-            try:
-                default_idx = list(df['title']).index(st.session_state.selected_movie_input)
-            except:
-                default_idx = 0
+    # Seçim Kutusu
+    selected_movie = st.selectbox("Bir yapım seçin veya aratın:", df['title'].values)
 
-        selected_display = st.selectbox(
-            "Bir Film seçin veya yazın:",
-            df['display_name'].values,
-            index=default_idx
-        )
-        
-        selected_movie = selected_display.split(" (")[0]
-        process_btn = st.button('BENZERLİKLERİ ANALİZ ET / ANALYZE')
-
-    # --- ANALİZ SONUÇLARI ---
-    if process_btn:
+    if st.button("ANALİZ ET VE BENZERLERİ GETİR"):
         try:
+            # Benzerlik hesaplama
             idx = indices[selected_movie]
-            # Benzerlik skorlarını al
             sim_scores = sorted(list(enumerate(similarity[idx])), key=lambda x: x[1], reverse=True)
             
-            # En benzer 5 film (kendisi hariç)
+            # En yakın 5 film (kendisi hariç)
             top_indices = [i[0] for i in sim_scores[1:6]]
             top_scores = [i[1] for i in sim_scores[1:6]]
             
             recs = df.iloc[top_indices].copy()
             recs['Score'] = top_scores
 
-            # GRAFİK
-            st.subheader("📊 Similarity Scores / Benzerlik Puanları")
-            fig = px.bar(recs, x='Score', y='title', orientation='h', color='Score',
-                         color_continuous_scale='Reds', template="plotly_dark", height=300)
+            # Grafik Çizimi
+            fig = px.bar(recs, x='Score', y='title', orientation='h', 
+                         color='Score', color_continuous_scale='Reds',
+                         template="plotly_dark", title="Benzerlik Puanları")
             st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
 
-            # KARTLAR
-            st.subheader("🔍 Recommended for You / Sizin İçin Önerilenler")
+            # Film Kartları
+            st.write("### 🍿 Sizin İçin Öneriler")
             cols = st.columns(5)
             for i, col in enumerate(cols):
                 with col:
                     row = recs.iloc[i]
                     st.markdown(f"""
                     <div class="movie-card">
-                        <h4 style="color: #e50914; font-size: 15px;">{row['title']}</h4>
-                        <p style="font-size: 10px; color: #aaa;">{row['listed_in']}</p>
-                        <hr style="border-color: #444;">
-                        <p style="font-size: 11px;"><b>🇬🇧 Summary:</b> {row['description'][:50]}...</p>
-                        <p style="font-size: 11px; color: #ffcc00;"><b>🇹🇷 Özet:</b> {get_turkish_desc(row['description'])}</p>
-                        <div class="match-tag">%{int(row['Score']*100)} Match</div>
+                        <h4>{row['title']}</h4>
+                        <p style="font-size: 11px; color: #aaa;">{row['listed_in']}</p>
+                        <hr style="border-color: #333;">
+                        <p style="font-size: 11px;">{row['description'][:140]}...</p>
+                        <div class="match-tag">%{int(row['Score']*100)} Benzerlik</div>
                     </div>
                     """, unsafe_allow_html=True)
         except Exception as e:
             st.error(f"Analiz sırasında bir hata oluştu: {e}")
+
+elif df == "csv_error":
+    st.error("⚠️ 'netflix_titles.csv' dosyası bulunamadı! Lütfen Files sekmesinden bu dosyayı yükleyin.")
 else:
-    st.warning("⚠️ Lütfen sistemin çalışması için 'netflix_titles.csv' dosyasını yüklediğinizden emin olun.")
+    st.error(f"⚠️ Hata oluştu: {df}")