import gradio as gr import sqlite3 import pandas as pd import plotly.express as px import random import json import os from datetime import datetime from transformers import pipeline # --- DB & MODEL SETUP --- def init_db(): conn = sqlite3.connect('faithpath.db') conn.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS journal_entries (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, date TEXT, entry_text TEXT, detected_emotion TEXT, mission_source TEXT, mission_text TEXT, city TEXT)') conn.commit(); conn.close() init_db() sentiment_analyzer = pipeline('sentiment-analysis', model='savasy/bert-base-turkish-sentiment-cased') with open('faith_library_final_v56.json', 'r', encoding='utf-8') as f: faith_library = json.load(f) def semantic_engine(metin): t = metin.lower() logic = { 'öfke_ve_gerginlik': ['nevrim döndü', 'parlamamak', 'zor tutuyorum', 'damarıma bas', 'tepemin tasını'], 'şükran_ve_minnet': ['secde-i şükran', 'hamdolsun', 'minnettarım', 'allah bin bereket'], 'sabır_ve_metanet': ['bağrıma taş bastım', 'isyan etmeksizin', 'dişini sıkıp', 'sabır taşı'], 'cömertlik_ve_paylaşma': ['rızkı paylaştıkça', 'ihtiyacı olana', 'infak etmek', 'sadaka'] } for cat, words in logic.items(): if any(w in t for w in words): return cat, random.choice(faith_library.get(cat, [])) res = sentiment_analyzer(metin)[0] cat = 'mutluluk_ve_huzur' if res['label'] == 'positive' else 'hüzün_ve_keder' return cat, random.choice(faith_library.get(cat, [])) def process_user(text): if len(text.strip()) < 10: return "
Hata: Analiz için daha detaylı bir cümle yazmalısınız.
" cat, mission = semantic_engine(text) conn = sqlite3.connect('faithpath.db') conn.execute('INSERT INTO journal_entries (date, entry_text, detected_emotion, mission_source, mission_text, city) VALUES (?,?,?,?,?,?)', (datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), text, cat, mission['kaynak'], mission['metin'], 'Belirtilmemiş')) conn.commit(); conn.close() return f"""

🕊️ Manevi Rehberlik

Sistem Analizi: {cat.replace('_',' ').title()}

"{mission['metin']}"

— {mission['kaynak']}

🎯 Bugünün Kalp Görevi:

{mission.get('rehber_mesaji', 'Ailenizle vakit geçirin.')}

""" def get_admin(pwd): if pwd != 'Enes.13112006': return gr.update(visible=False), None, None, "### Hata: Yetkisiz Erişim" conn = sqlite3.connect('faithpath.db'); df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM journal_entries ORDER BY id DESC', conn); conn.close() if df.empty: return gr.update(visible=True), None, None, "Veri yok." # Plot 1: Sentiment Distribution fig_pie = px.pie(df, names='detected_emotion', title='Genel Duygu Dağılımı', template='plotly_dark', hole=.4) # Plot 2: Time Trend (DD/MM/YYYY) df['date_dt'] = pd.to_datetime(df['date']) trend_df = df.groupby(df['date_dt'].dt.date).size().reset_index(name='Sayi') fig_line = px.line(trend_df, x='date_dt', y='Sayi', title='Kayıt Trendi', template='plotly_dark', markers=True) fig_line.update_xaxes(tickformat="%d/%m/%Y") table = df[['date', 'entry_text', 'detected_emotion']].to_html(classes='table table-dark table-hover', index=False) return gr.update(visible=True), fig_pie, fig_line, f"### Toplam Kayıt: {len(df)}\n{table}" # --- UI DESIGN --- with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), css='.gradio-container {background-color: #0f172a}') as demo: gr.Markdown("

🕊️ FaithPath Professional v5.8.8

") with gr.Tabs(): with gr.Tab('🕊️ Rehberlik Asistanı'): with gr.Row(): with gr.Column(scale=2): txt = gr.Textbox(label='Bugün ailenizle ilgili neler yaşadınız?', placeholder='Duygularınızı buraya yazın...', lines=10) btn = gr.Button('Analiz Et ve Rehberlik Al', variant='primary') with gr.Column(scale=3): out = gr.HTML() btn.click(process_user, [txt], out) with gr.Tab('📊 Yönetici Paneli'): with gr.Row(): pwd = gr.Textbox(label='Yönetici Şifresi', type='password'); lbtn = gr.Button('Sisteme Giriş') with gr.Column(visible=False) as zone: with gr.Row(): plt1 = gr.Plot(); plt2 = gr.Plot() stats = gr.HTML() lbtn.click(get_admin, pwd, [zone, plt1, plt2, stats]) gr.Markdown("
Enes YILMAZ - Karabük University | Time Analysis & Simplified UI
") demo.launch()