Update app.py

app.py

@@ -16,8 +16,9 @@ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("moussaKam/AraBART", max_length=128, p
 model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("Hamda/test-1-finetuned-AraBART")
 
 #@st.cache
+start = time()
 if (st.button('بحث', disabled=False)):
-    start = time()
+
     def next_word(text, pipe):
         res_dict= {  
           'الكلمة المقترحة':[],
@@ -35,11 +36,11 @@ if (st.button('بحث', disabled=False)):
     df = pd.DataFrame.from_dict(dict_next_words)
     df.reset_index(drop=True, inplace=True)
     st.dataframe(df)
-    finish = time()  
-    
+finish = time()  
+exec_time = 0
 if (st.checkbox('الاستعانة بالرسم البياني', value=False)):
 #if (st.button('استعمال الرسم البياني', disabled=False)):
-    
+    a = time()
     VocMap = './voc.csv'
     ScoreMap = './BM25.csv'
     
@@ -53,7 +54,7 @@ if (st.checkbox('الاستعانة بالرسم البياني', value=False)):
         return df_voc, df_graph, df_gr
         
     df3, df_g, df_in = reading_df(VocMap, ScoreMap)
-    a = time()
+    
     #@st.cache
     def Query2id(voc, query):
         return [voc.index[voc['word'] == word].values[0] for word in query.split()]