Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,105 @@
+import streamlit as st
+import plotly.graph_objects as go
+import pandas as pd
+from data import *
+from utils import *
+
+# st.write('Калькулятор фин здоровья')
+
+st.sidebar.title('Подбор параметров')
+with st.sidebar:
+    banner_fz_alf = st.number_input(
+            "Введите охват аудитории с баннера/виджета ФЗ в АЛФ",
+            min_value=0,  # Минимальное значение
+            step=1,  # Шаг единицы
+            format='%d'  # Формат для целых чисел
+            # ("IT", "Продажи")
+        )
+
+    banner_fz_vs = st.number_input(
+            "Введите охват аудитории с баннера/виджета ФЗ в Всего Средств",
+            min_value=0,  # Минимальное значение
+            step=1,  # Шаг единицы
+            format='%d'  # Формат для целых чисел
+            # ("IT", "Продажи")
+        )
+    banner_fz_profile = st.number_input(
+            "Введите охват аудитории с баннера/виджета ФЗ в Профиле",
+            min_value=0,  # Минимальное значение
+            step=1,  # Шаг единицы
+            format='%d'  # Формат для целых чисел
+            # ("IT", "Продажи")
+        )
+    banner_fz_all_serv = st.number_input(
+            "Введите охват аудитории с баннера/виджета ФЗ в разделе Все Сервисы",
+            min_value=0,  # Минимальное значение
+            step=1,  # Шаг единицы
+            format='%d'  # Формат для целых чисел
+            # ("IT", "Продажи")
+        )
+
+    banner_fz_smart_search = st.number_input(
+            "Введите охват аудитории с Умного Поиска",
+            min_value=0,  # Минимальное значение
+            step=1,  # Шаг единицы
+            format='%d'  # Формат для целых чисел
+            # ("IT", "Продажи")
+        )
+
+# Выыеду таблицу с данными конверсий
+st.title("Калькулятор Фин Здоровья")
+st.write('Данный инструмент позволяет простроить прогноз на 1 месяц с конверсией, учитывая усредненные показатели предыдущих периодов')
+
+df_with_conv = pd.DataFrame()
+df_with_conv['Значение метрики'] = list_with_metrics
+df_with_conv['Конверсия'] = [round(i*100, 2) for i in list_with_percent]
+# list_with_parameters = ['']
+# df_with_conv['Ожидаемый MAU'] = [None for i in range(len(df_with_conv))]
+
+
+
+# for i in list_with_percent:
+gez_fz_show = (banner_fz_alf*list_with_percent[4]+banner_fz_vs*list_with_percent[5]+banner_fz_profile*list_with_percent[6])*list_with_percent[7]
+
+
+
+wait_mau    = [banner_fz_alf,
+banner_fz_vs,
+banner_fz_profile,
+banner_fz_alf*list_with_percent[4],
+banner_fz_vs*list_with_percent[5],
+banner_fz_profile*list_with_percent[6],
+gez_fz_show,
+gez_fz_show*list_with_percent[8],
+gez_fz_show*list_with_percent[9],
+gez_fz_show*list_with_percent[10],
+gez_fz_show*list_with_percent[11],
+gez_fz_show*list_with_percent[12],
+gez_fz_show*list_with_percent[13],
+gez_fz_show*list_with_percent[14],
+gez_fz_show*list_with_percent[15],
+gez_fz_show*list_with_percent[14]*list_with_percent[16],
+gez_fz_show*list_with_percent[15]*list_with_percent[17],
+gez_fz_show*list_with_percent[15]*list_with_percent[18],
+gez_fz_show*list_with_percent[15]*list_with_percent[18]*list_with_percent[19],
+                                 ] + [0 for i in range(len(df_with_conv)-19)]
+
+df_with_conv['Ожидаемый MAU'] = [round(i) for i in wait_mau]
+
+st.dataframe(df_with_conv, width=1100, height=500)
+
+
+
+# Заголовок приложения
+st.subheader("Sankey-диаграмма за октябрь в Streamlit")
+
+fig_1 = plot_sankey(data_1)
+
+fig_2 = plot_sankey(data_2)
+# Настройка макета
+# fig.update_layout(title_text="Sankey-диаграмма за октябрь в Streamlit", font_size=10)
+
+# Отображение диаграммы в Streamlit
+st.plotly_chart(fig_1, use_container_width=True, height=1000)
+
+st.plotly_chart(fig_2)