Update app.py

app.py

@@ -1,156 +1,150 @@
-import streamlit as st
-import pandas as pd
-import pickle
-import plotly.express as px
-
-# 1. Sayfa Ayarları
-st.set_page_config(page_title="Movie Recommender AI", layout="wide")
-
-# 2. Şık Görsel Stil (CSS) - Netflix ibaresi kaldırıldı, renkler düzenlendi
-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; }
-    .stSelectbox label { color: white !important; font-size: 16px !important; }
-    .movie-card { 
-        background-color: #262730; 
-        padding: 20px; 
-        border-radius: 10px; 
-        border-top: 5px solid #e50914; 
-        height: 520px; 
-        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;
-    }
-    </style>
-    """, unsafe_allow_html=True)
-
-# 3. Veri ve Model Yükleme
-@st.cache_resource
-def load_assets():
-    try:
-        df = pd.read_csv('netflix_titles.csv')
-        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:
-        return None, None, None
-
-df, similarity, indices = load_assets()
-
-# Türkçe Çeviri Simülasyonu Fonksiyonu
-def get_turkish_desc(text):
-    # Veri setindeki İngilizce özetleri Türkçeleştirme başlığı altında sunar
-    return f"Bu yapım genel olarak şunu konu almaktadır: {text[:100]}..."
-
-if df is not None:
-    # --- YENİ BAŞLIK ---
-    st.title("🎬 Movie Recommendation System / Film Öneri Sistemi")
-    st.write("---")
-
-    col_left, col_main = st.columns([1.5, 3])
-
-    # --- SOL TARAF: ÖRNEKLER (İKİŞERLİ YAN YANA GRID) ---
-    with col_left:
-        st.subheader("💡 Suggestions / Örnekler")
-        samples = [
-            ("Kota Factory", "Eğitim"), ("Ganglands", "Aksiyon"),
-            ("Midnight Mass", "Korku"), ("Squid Game", "Gerilim"),
-            ("The Witcher", "Fantastik"), ("Peaky Blinders", "Dram"),
-            ("Dark", "Gizem"), ("Lucifer", "Suç")
-        ]
-        
-        # 2'li Izgara Yapısı
-        for i in range(0, len(samples), 2):
-            c1, c2 = st.columns(2)
-            with c1:
-                st.button(samples[i][0], key=f"btn_{samples[i][0]}")
-                st.caption(f"({samples[i][1]})")
-            with c2:
-                if i+1 < len(samples):
-                    st.button(samples[i+1][0], key=f"btn_{samples[i+1][0]}")
-                    st.caption(f"({samples[i+1][1]})")
-
-        st.markdown("""
-            <div style="background-color: #1c1c1c; padding: 15px; border-radius: 8px; border: 1px solid #444; margin-top: 25px;">
-                <p style="font-size:14px; margin:0; color: #ddd !important;">
-                <b>İpucu:</b> Beğendiğiniz bir filmi sağdaki listeden seçebilir veya ismini yazarak aratabilirsiniz.
-                </p>
-            </div>
-        """, unsafe_allow_html=True)
-
-    # --- SAĞ TARAF: ANALİZ VE SEÇİM ---
-    with col_main:
-        # Film seçerken yanında kategorisi de görünsün
-        df['display_name'] = df['title'] + " (" + df['listed_in'] + ")"
-        
-        selected_display = st.selectbox(
-            "Bir Film veya Dizi Seçin / Select a Movie or TV Show:",
-            df['display_name'].values
-        )
-        # Seçilen isimden orijinal başlığı ayıkla
-        selected_movie = selected_display.split(" (")[0]
-        
-        process_btn = st.button('ÖNERİLERİ ANALİZ ET VE GETİR / ANALYZE')
-
-    # --- ANALİZ SONUÇLARI ---
-    if process_btn:
-        idx = indices[selected_movie]
-        sim_scores = sorted(list(enumerate(similarity[idx])), key=lambda x: x[1], reverse=True)
-        
-        # En benzer 5 film
-        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
-
-        # BENZERLİK GRAFİĞİ
-        st.subheader("📊 Benzerlik Oranları / Similarity Analysis")
-        fig = px.bar(recs, x='Score', y='title', orientation='h', color='Score',
-                     color_continuous_scale='Reds', template="plotly_dark", height=300)
-        fig.update_layout(yaxis={'categoryorder':'total ascending'})
-        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
-
-        st.write("---")
-
-        # FİLM KARTLARI
-        st.subheader("Tavsiye Edilen Yapımlar / Recommendations")
-        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: 16px; margin-bottom: 2px;">{row['title']}</h4>
-                    <p style="font-size: 11px; color: #aaa !important;">{row['listed_in']}</p>
-                    <hr style="border-color: #444; margin: 10px 0;">
-                    <p style="font-size: 12px; color: white !important;"><b>🇬🇧 Summary:</b><br>{row['description'][:60]}...</p>
-                    <p style="font-size: 12px; color: #ffcc00 !important;"><b>🇹🇷 Özet:</b><br>{get_turkish_desc(row['description'])}</p>
-                    <div class="match-tag">
-                        %{int(row['Score']*100)} Match
-                    </div>
-                </div>
-                """, unsafe_allow_html=True)
-else:
-    st.error("Dosyalar yüklenemedi! 'netflix_titles.csv', 'similarity.pkl' ve 'indices.pkl' dosyalarını kontrol edin.")
+import streamlit as st
+import pandas as pd
+import pickle
+import plotly.express as px
+import os
+
+# 1. Sayfa Ayarları
+st.set_page_config(page_title="Movie Similarity Analysis", layout="wide")
+
+# 2. Şık Görsel Stil (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; }
+    .movie-card { 
+        background-color: #262730; 
+        padding: 20px; 
+        border-radius: 10px; 
+        border-top: 5px solid #e50914; 
+        height: 450px; 
+        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;
+    }
+    </style>
+    """, unsafe_allow_html=True)
+
+# 3. Veri ve Model Yükleme Fonksiyonu
+@st.cache_resource
+def load_assets():
+    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')
+        
+        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]}..."
+
+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("---")
+
+    col_left, col_main = st.columns([1.5, 3])
+
+    # --- 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
+
+        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:
+        try:
+            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)
+            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)
+            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+
+            # KARTLAR
+            st.subheader("🔍 Recommended for You / Sizin İçin Önerilenler")
+            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>
+                    </div>
+                    """, unsafe_allow_html=True)
+        except Exception as e:
+            st.error(f"Analiz sırasında bir hata oluştu: {e}")
+else:
+    st.warning("⚠️ Lütfen sistemin çalışması için 'netflix_titles.csv' dosyasını yüklediğinizden emin olun.")