import streamlit as st
from transformers import pipeline

# Charger le pipeline d'analyse de sentiments pour le français
sentiment_analyzer = pipeline('sentiment-analysis', model='nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment')

# Créer l'interface Streamlit
st.title("Analyse de sentiments d'un texte")
texte = st.text_area("Entrez un texte pour l'analyser")

# Ajouter un bouton "Valider"
if st.button("Valider"):

    if texte:
        # Effectuer l'analyse de sentiment sur le texte entré
        resultat = sentiment_analyzer(texte)

        #st.write(f"{resultat[0]}")

        # Récupérer le sentiment et le score de confiance
        sentiment = resultat[0]['label']
        confiance = resultat[0]['score']

        # Formater la phrase et l'afficher avec st.write
        phrase = texte
        #st.write(f"Phrase: {phrase} -> Sentiment: {sentiment} (Confiance: {confiance:.2f})")

        # Déterminer le nombre d'étoiles en fonction du sentiment
        if sentiment == "5 stars":
            stars = 5  # Très Positif
            star_color = "darkgreen" 
            mood = "Très positif"
        if sentiment == "4 stars":
            stars = 4  # Positif
            star_color = "lightgreen"  
            mood = "Assez positif"
        if sentiment == "3 stars":
            stars = 3  # Neutre
            star_color = "gold" 
            mood = "Neutre"
        if sentiment == "2 stars":
            stars = 2  # Plutôt négatif
            star_color = "orange"   
            mood = "Plutôt négatif"
        if sentiment == "1 star":
            stars = 1  # Très négatif
            star_color = "red"  # Vert pour 5 étoiles
            mood = "Très négatif"
        # Créer un affichage d'étoiles avec des couleurs
        #star_rating = "".join([f"<span style='color:{star_color};'>★</span>" for _ in range(stars)]) + "☆" * (5 - stars)
        #star_rating = f"<h3>{''.join([f'<span style=\"color:{star_color};\">★</span>' for _ in range(stars)])}{'☆' * (5 - stars)}</h3>"
        #star_rating = f"<h3>''.join([f'<span style=\'color:{star_color};\'>★</span>' for _ in range({stars})])'☆' * (5 - {stars})</h3>"

        # Afficher les étoiles avec couleur
        #st.markdown(star_rating, unsafe_allow_html=True)

        # Afficher le sentiment avec une coloration spécifique
        st.markdown(f"<h3 style='color:{star_color};'>Sentiment: {mood}</h3>", unsafe_allow_html=True)
        
        # Affichage de la confiance sous forme de jauge (progress bar)

        # Affichage de la confiance avec un texte explicatif
        #st.subheader("Confiance de l'analyse")
        
        if confiance < 0.3:
            color = "red"
            message = "Confiance faible"
        elif confiance < 0.7:
            color = "orange"
            message = "Confiance moyenne"
        else:
            color = "green"
            message = "Confiance élevée"
        
        st.markdown(f"<h3 style='color:{color};'>{message} ({confiance * 100:.0f}%)</h3>", unsafe_allow_html=True)
        #st.subheader("Confiance de l'analyse")
        #st.progress(confiance)  # Jauge de progression de la confiance (entre 0 et 1)