import streamlit as st
import pandas as pd
import requests
import json
from io import StringIO
import plotly.express as px
import qrcode
from PIL import Image
import io
# 自訂 CSS 確保標題不換行、調整圖片大小、優化按鈕布局、右下角資訊並調整頒獎台樣式
st.markdown("""
""", unsafe_allow_html=True)
# 圓周率與無限猴子定理的介紹與分頁圖片展示
st.title("探索圓周率與無限猴子定理的奇妙世界")
st.write("""
歡迎參加這個有趣的活動！我們將一起探索圓周率 (π) 和無限猴子定理的奧秘，並透過幸運數字查詢系統，發現你選的數字在 π 中的秘密。
""")
# 定義圖片和標題
image_data = [
{"path": "m1.GIF", "caption": "圓周率與無限猴子定理的奇妙關聯"},
{"path": "m2.GIF", "caption": "重複與不重複"},
{"path": "m3.GIF", "caption": "圓周率裡藏著你的幸運號碼"},
{"path": "m4.GIF", "caption": "無限猴子定理是什麼？"},
{"path": "m5.GIF", "caption": "圓周率是無限長的數字打字機"},
]
# 初始化 session state 用於追蹤當前頁面
if 'page' not in st.session_state:
st.session_state.page = 0
# 顯示當前頁面的圖片，放大至幾乎全版面
st.image(image_data[st.session_state.page]["path"],
caption=image_data[st.session_state.page]["caption"],
use_container_width=True)
# 換頁按鈕
col1, col2 = st.columns(2)
with col1:
if st.button("上一頁", disabled=st.session_state.page <= 0):
st.session_state.page -= 1
st.rerun()
with col2:
if st.button("下一頁", disabled=st.session_state.page >= len(image_data) - 1):
st.session_state.page += 1
st.rerun()
# 顯示當前頁數
st.write(f"頁面: {st.session_state.page + 1} / {len(image_data)}")
# 分隔線
st.markdown("---")
# 查詢數字的函數
def process_number(number):
"""查詢特定數字並返回結果"""
url = f"https://www.angio.net/newpi/piquery?q={number}"
try:
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()
data = response.json()
# 從回應中提取 'p' 值
if data.get('status') == 'OK' and data.get('r'):
return data['r'][0].get('p')
return None
except Exception as e:
st.error(f"處理數字 {number} 時發生錯誤: {str(e)}")
return None
def generate_qr_code(url):
"""生成 QR Code 並返回圖片"""
qr = qrcode.QRCode(
version=1,
error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_L,
box_size=10,
border=4,
)
qr.add_data(url)
qr.make(fit=True)
img = qr.make_image(fill_color="black", back_color="white")
return img
def main():
st.title("幸運數字查詢系統")
# 新增功能：輸入表單連結並生成 QR Code
st.subheader("請輸入 Google 表單連結")
form_url = st.text_input("表單連結", placeholder="請輸入 Google 表單的完整 URL")
if form_url:
try:
# 驗證 URL 是否有效（簡單檢查）
if not form_url.startswith("https://"):
st.error("請輸入有效的 URL（以 https:// 開頭）")
else:
st.write("以下是表單連結的 QR Code，學生可以使用平板掃描填寫：")
# 生成 QR Code
qr_img = generate_qr_code(form_url)
# 將 PIL 圖片轉為字節流以顯示在 Streamlit
buf = io.BytesIO()
qr_img.save(buf, format="PNG")
byte_im = buf.getvalue()
st.image(byte_im, caption="掃描此 QR Code 前往表單", use_container_width=False)
except Exception as e:
st.error(f"生成 QR Code 時發生錯誤: {str(e)}")
# 分隔線
st.markdown("---")
# 讓使用者選擇幸運數字的位數
selected_digits = st.selectbox(
"請選擇幸運數字的位數",
options=range(4, 11), # 4 到 10 位
index=3 # 預設選 7 位
)
# 檔案上傳部分
uploaded_file = st.file_uploader("請上傳CSV檔案", type=['csv'])
if uploaded_file:
try:
# 嘗試讀取 CSV，假設有表頭
df = pd.read_csv(
StringIO(uploaded_file.getvalue().decode('utf-8')),
header=0, # 預設有表頭
dtype=str # 所有欄位都以字串形式讀取
)
# 定義可能的欄位映射
required_columns = {
"您的姓名": "姓名",
"你的幸運號碼是？(可重複，前面也可以是0。Ex. 0000013、1111111)": "幸運號碼",
"姓名": "姓名",
"自選號碼": "幸運號碼"
}
# 檢查是否有必要的欄位
available_columns = [col for col in required_columns.keys() if col in df.columns]
if not available_columns or len(available_columns) < 2:
# 若無表頭或缺少必要欄位，假設無表頭，第一列為姓名，第二列為幸運號碼
df = pd.read_csv(
StringIO(uploaded_file.getvalue().decode('utf-8')),
header=None,
dtype=str
)
if len(df.columns) >= 2:
df.columns = ["姓名", "幸運號碼"]
else:
st.error("CSV 檔案格式錯誤，缺少 '姓名' 或 '幸運號碼' 欄位。")
return
# 篩選並重新命名需要的欄位，忽略「時間戳記」
df = df[[col for col in df.columns if col in required_columns]].rename(columns=required_columns)
# 顯示原始資料
st.subheader("原始資料")
st.dataframe(df)
# 處理每個幸運數字
st.subheader("處理結果")
# 建立進度條
progress_bar = st.progress(0)
status_text = st.empty()
# 新增結果欄位
df['查詢結果'] = None
# 處理每個數字
total_rows = len(df)
for index, row in df.iterrows():
# 更新進度
progress = (index + 1) / total_rows
progress_bar.progress(progress)
status_text.text(f"正在處理: {index + 1}/{total_rows}")
# 獲取幸運數字並檢查位數
original_number = str(row['幸運號碼'])
number_length = len(original_number)
if number_length > selected_digits:
# 超過指定位數，標記為不符規定
df.at[index, '幸運號碼'] = original_number # 保留原始輸入
df.at[index, '查詢結果'] = "數字不符規定"
else:
# 小於或等於指定位數，補零後查詢
lucky_number = original_number.zfill(selected_digits)
result = process_number(lucky_number)
df.at[index, '幸運號碼'] = lucky_number # 更新為補零後的數字
df.at[index, '查詢結果'] = result
# 顯示結果
st.subheader("完整結果")
st.dataframe(df)
# 提供下載功能，確保輸出時保留前導零
csv = df.to_csv(index=False, encoding='utf-8')
st.download_button(
label="下載處理結果",
data=csv,
file_name="processed_results.csv",
mime="text/csv"
)
# 新增長條圖功能
st.subheader("查詢結果長條圖")
# 篩選有效數據（查詢結果不為 "數字不符規定" 且不為 None）
valid_df = df[df['查詢結果'].notna() & (df['查詢結果'] != "數字不符規定")].copy()
if not valid_df.empty:
# 將查詢結果轉為數值型
valid_df['查詢結果'] = valid_df['查詢結果'].astype(float)
# 拼接姓名和幸運號碼作為橫軸標籤
valid_df['姓名_幸運號碼'] = valid_df['姓名'] + "_" + valid_df['幸運號碼']
# 按照查詢結果從大到小排序
valid_df = valid_df.sort_values(by='查詢結果', ascending=False)
# 使用 Plotly 繪製長條圖
fig = px.bar(
valid_df,
x='姓名_幸運號碼',
y='查詢結果',
labels={'姓名_幸運號碼': '姓名與幸運號碼', '查詢結果': '查詢結果數值'},
title="幸運數字查詢結果長條圖（按數值從大到小排序）"
)
# 調整圖表佈局
fig.update_layout(
xaxis_title="姓名與幸運號碼",
yaxis_title="查詢結果數值",
xaxis_tickangle=-45, # 旋轉橫軸標籤以避免重疊
margin=dict(l=50, r=50, t=80, b=150) # 增加底部邊距以顯示完整標籤
)
# 顯示圖表
st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
# 新增頒獎台功能
st.subheader("頒獎台：查詢結果前三名")
# 獲取前三名（已按查詢結果降序排序）
top_3 = valid_df.head(3)
if len(top_3) > 0:
# 正常顯示頒獎台
col1, col2, col3 = st.columns(3) # 創建三列
with col1:
if len(top_3) >= 2:
second = top_3.iloc[1]
st.markdown(
f''
f'
' # 填充 30px
f'
{int(second["查詢結果"])}
'
f'
{second["姓名"]}\n{second["幸運號碼"]}
'
f'
'
f'
{int(first["查詢結果"])}
'
f'
{first["姓名"]}\n{first["幸運號碼"]}
'
f'
'
f'
' # 填充 60px
f'
{int(third["查詢結果"])}
'
f'
{third["姓名"]}\n{third["幸運號碼"]}
'
f'