app.py

import gradio as gr
import requests

# ✅ 너의 Apps Script 웹앱 URL
WEBHOOK_URL = "https://script.google.com/macros/s/AKfycby_67Zh_ELOMcD9mLxf-nZYi_nNdsGb_C7E66uYdK924JKx2eps6nn8TizLYdtzqQvCAw/exec"

# ✅ 설문 응답 처리 함수
def submit_response(choice, feedback):
    if choice is None:
        return "❗ 'Q1' 질문에 응답해주세요."

    payload = {
        "choice": choice,
        "feedback": feedback
    }

    try:
        response = requests.post(WEBHOOK_URL, json=payload)
        if response.status_code == 200:
            completion_code = "XAI2025"  # ✅ 고정된 설문 완료 코드
            return (
                f"✅ 설문 완료!\n"
                f"선택: {choice}\n"
                f"의견: {feedback if feedback else '(의견 없음)'}\n\n"
                f"🧾 MTurk에 다음 코드를 제출하세요: **{completion_code}**"
            )
        else:
            return f"⚠️ 전송 실패! 응답 코드: {response.status_code}\n내용: {response.text}"
    except Exception as e:
        return f"❌ 오류 발생: {e}"

# ✅ Gradio UI 구성
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("## 🎥 Explainable Action Recognition: 사용자 평가")
    gr.Markdown("비디오와 두 개의 설명을 확인하고, 어떤 설명이 더 직관적인지 선택해 주세요.")

    with gr.Row():
        gr.Video("assets/640320_video.mp4", label="🎬 입력 비디오")

    with gr.Row():
        with gr.Column():
            gr.Image("assets/ex2.png", label="🅰️ 설명 A: UCF101 속성 기반")
        with gr.Column():
            gr.Image("assets/ex1.png", label="🅱️ 설명 B: Pose 개념 기반")

    gr.Markdown("### ❓ Q1. 어떤 설명이 더 직관적이었나요?")
    choice = gr.Radio(
        ["설명 A (UCF 속성 기반)", "설명 B (Pose 개념 기반)"],
        label="당신의 선택"
    )

    gr.Markdown("### 💬 Q2. 추가 의견이 있다면 자유롭게 작성해 주세요.")
    feedback = gr.Textbox(
        placeholder="예: 설명 A는 더 구체적이었어요",
        lines=2,
        label="의견 (선택사항)"
    )

    submit_btn = gr.Button("제출")
    output = gr.Textbox(label="결과 확인")

    submit_btn.click(fn=submit_response, inputs=[choice, feedback], outputs=output)

# ✅ 앱 실행
demo.launch()