Update app.py

app.py

@@ -1,173 +1,73 @@
 import streamlit as st
 import pandas as pd
 import plotly.express as px
-import plotly.graph_objects as go
 import json
-import datetime
+import os
 
-# --- КОНФИГУРАЦИЯ СТРАНИЦЫ ---
-st.set_page_config(
-    page_title="Blockchain Contract Analytics",
-    page_icon="📊",
-    layout="wide",
-    initial_sidebar_state="collapsed"
-)
-
-# Скрываем стандартное меню Streamlit для чистоты
-st.markdown("""
-    <style>
-    #MainMenu {visibility: hidden;}
-    footer {visibility: hidden;}
-    header {visibility: hidden;}
-    </style>
-    """, unsafe_allow_html=True)
+# Базовая настройка для работы в облаке
+st.set_page_config(page_title="Blockchain Analytics", layout="wide")
 
 st.title("📊 Аналитика Смарт-Контракта")
 
-# --- ЗАГРУЗКА И ОБРАБОТКА ДАННЫХ ---
-@st.cache_data
-def load_and_process_data():
+def load_data():
+    file_path = 'data.json'
+    if not os.path.exists(file_path):
+        st.error(f"❌ Файл {file_path} не найден!")
+        return None
+    
     try:
-        with open('data.json', 'r') as f:
-            raw_data = json.load(f)[0]
-    except FileNotFoundError:
-        return None, None, None, None
-
-    # 1. Основные метрики
-    metrics = {
-        "total_tx": raw_data['total_tx_amount'],
-        "tx_delta": raw_data['percentage_of_tx_prev_day'],
-        "dau": raw_data['dau'],
-        "dau_delta": raw_data['dau_comparison_prev_day'],
-        "new_wallets": raw_data['new_wallets_amount'],
-        "failed_tx": raw_data['failed_tx'],
-        "contract": raw_data['contract_address'],
-        "report_date": raw_data['datetime']
-    }
-
-    # 2. Данные когорт (линейный график)
-    df_cohorts = pd.DataFrame(raw_data['users_by_cohorts'])
-
-    # 3. Данные по дням (столбчатый график)
-    # Парсим вложенный словарь txs_per_day_by_cohorts
-    daily_records = []
-    for date_str, cohorts in raw_data['txs_per_day_by_cohorts'].items():
-        total_day_tx = sum(cohorts.values())
-        daily_records.append({"Дата": date_str, "Транзакции": total_day_tx})
-    df_daily = pd.DataFrame(daily_records)
-    # Сортируем по дате, так как JSON может быть не упорядочен
-    df_daily['Дата'] = pd.to_datetime(df_daily['Дата'])
-    df_daily = df_daily.sort_values('Дата')
-
-    # 4. Данные методов (круговая диаграмма)
-    df_methods = pd.DataFrame(raw_data['method_amount'])
-    # Упростим имя метода для легенды (берем до первой скобки)
-    df_methods['method_label'] = df_methods['method_name'].apply(lambda x: x.split('(')[0])
-
-    return metrics, df_cohorts, df_daily, df_methods
-
-metrics, df_cohorts, df_daily, df_methods = load_and_process_data()
-
-if metrics is None:
-    st.error("❌ Файл data.json не найден. Пожалуйста, положите его в корневую папку приложения.")
-    st.stop()
-
-# --- САЙДБАР (Информация) ---
-st.sidebar.markdown(f"**Контракт:**\n`{metrics['contract']}`")
-report_dt = datetime.datetime.strptime(metrics['report_date'], "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f%z")
-st.sidebar.write(f"**Дата отчета:** {report_dt.strftime('%d.%m.%Y %H:%M')}")
-st.sidebar.divider()
-st.sidebar.info("Дашборд работает автономно на базе статического JSON файла.")
-
-# --- ИНТЕРФЕЙС: РЯД 1 (KPI) ---
-col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
-
-with col1:
-    st.metric(
-        label="Всего транзакций",
-        value=f"{metrics['total_tx']:,}",
-        delta=f"{metrics['tx_delta']:.1f}% (24ч)"
-    )
-
-with col2:
-    st.metric(
-        label="Активные пользователи (DAU)",
-        value=f"{metrics['dau']:,}",
-        delta=f"{metrics['dau_delta']:.1f}% (24ч)"
-    )
-
-with col3:
-    st.metric(
-        label="Новые кошельки",
-        value=f"{metrics['new_wallets']:,}"
-    )
-
-with col4:
-    success_rate = ((metrics['total_tx'] - metrics['failed_tx']) / metrics['total_tx']) * 100
-    st.metric(
-        label="Успешность (Success Rate)",
-        value=f"{success_rate:.1f}%",
-        delta=f"-{metrics['failed_tx']} ошибок",
-        delta_color="inverse"
-    )
-
-st.divider()
-
-# --- ИНТЕРФЕЙС: РЯД 2 (ГРАФИКИ) ---
-left_chart, right_chart = st.columns([2, 1])
-
-with left_chart:
-    st.subheader("📈 Динамика активности по дням жизни (Cohorts)")
-    # Красивый линейный график с областями
-    fig_cohorts = px.area(
-        df_cohorts, 
-        x='cohort_day', 
-        y='user_count',
-        labels={'cohort_day': 'День жизни пользователя', 'user_count': 'Кол-во пользователей'},
-        color_discrete_sequence=['#00CC96'] # Зеленый крипто-цвет
-    )
-    fig_cohorts.update_layout(
-        hovermode="x unified",
-        xaxis=dict(showgrid=False),
-        yaxis=dict(showgrid=True, gridcolor='rgba(255,255,255,0.05)')
-    )
-    # Добавим пик
-    peak_day = df_cohorts.loc[df_cohorts['user_count'].idxmax()]
-    fig_cohorts.add_annotation(
-        x=peak_day['cohort_day'], y=peak_day['user_count'],
-        text="Аномальный пик", showarrow=True, arrowhead=1, ax=-50, ay=-30
-    )
-    st.plotly_chart(fig_cohorts, use_container_width=True, theme="streamlit")
-
-with right_chart:
-    st.subheader("🧩 Используемые методы")
-    # Донут-чарт (бублик)
-    fig_methods = px.pie(
-        df_methods,
-        values='tx_count',
-        names='method_label',
-        hole=0.5,
-        color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Pastel
-    )
-    fig_methods.update_traces(textposition='inside', textinfo='percent+label')
-    fig_methods.update_layout(showlegend=False) # Скрываем легенду, так как имена длинные
-    st.plotly_chart(fig_methods, use_container_width=True)
-
-st.divider()
-
-# --- ИНТЕРФЕЙС: РЯД 3 (ДЕТАЛИЗАЦИЯ) ---
-details_col, _ = st.columns([2, 1])
-
-with details_col:
-    st.subheader("📅 Сравнение транзакций по календарным датам")
-    # Бар-чарт
-    fig_daily = px.bar(
-        df_daily,
-        x='Дата',
-        y='Транзакции',
-        text_auto='.2s',
-        color_discrete_sequence=['#636EFA']
-    )
-    # Настройка оси X, чтобы показывала только дни
-    fig_daily.update_xaxes(dtick="86400000.0", tickformat="%d %b")
-    st.plotly_chart(fig_daily, use_container_width=True)
+        with open(file_path, 'r') as f:
+            data = json.load(f)
+            # Твой JSON обернут в список [ {...} ], вытаскиваем первый элемент
+            if isinstance(data, list) and len(data) > 0:
+                return data[0]
+            return data
+    except Exception as e:
+        st.error(f"❌ Ошибка парсинга JSON: {e}")
+        return None
+
+data = load_data()
+
+if data:
+    # 1. KPI Секция
+    col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
+    col1.metric("Total TX", f"{data.get('total_tx_amount', 0):,}")
+    col2.metric("DAU", f"{data.get('dau', 0):,}")
+    col3.metric("New Wallets", f"{data.get('new_wallets_amount', 0):,}")
+    col4.metric("Failed TX", data.get('failed_tx', 0))
+
+    st.divider()
+
+    # 2. Графики
+    c1, c2 = st.columns(2)
+
+    with c1:
+        st.subheader("Активность по дням жизни (Когорты)")
+        df_cohorts = pd.DataFrame(data.get('users_by_cohorts', []))
+        if not df_cohorts.empty:
+            fig1 = px.line(df_cohorts, x='cohort_day', y='user_count', markers=True, template="plotly_dark")
+            st.plotly_chart(fig1, use_container_width=True)
+
+    with c2:
+        st.subheader("Методы контракта")
+        df_methods = pd.DataFrame(data.get('method_amount', []))
+        if not df_methods.empty:
+            # Обрезаем длинное название метода для красоты
+            df_methods['name'] = df_methods['method_name'].str.split('(').str[0]
+            fig2 = px.pie(df_methods, values='tx_count', names='name', hole=0.4)
+            st.plotly_chart(fig2, use_container_width=True)
+
+    # 3. Динамика по датам
+    st.subheader("Транзакции по календарным дням")
+    daily_data = []
+    tx_by_day = data.get('txs_per_day_by_cohorts', {})
+    for date, cohorts in tx_by_day.items():
+        daily_data.append({"date": date, "tx_count": sum(cohorts.values())})
+    
+    if daily_data:
+        df_daily = pd.DataFrame(daily_data).sort_values('date')
+        fig3 = px.bar(df_daily, x='date', y='tx_count', color_discrete_sequence=['#00CC96'])
+        st.plotly_chart(fig3, use_container_width=True)
+
+else:
+    st.info("Ожидание данных...")