Update app.py

app.py

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-import openai
-from openai import AsyncOpenAI
+import gradio as gr
 import os
-import json 
-import pandas as pd
-
-async def text2theme(p, openai_key=os.environ.get('OPENAI_KEY'), target="ユーザ"):
-    """
-    input1 (text): 「ペットボトル」という項目は何に仕分けしたら良いですか？
-    input2 (text): default
-    input3 (text): ユーザ
-    output1 (dataframe): 仕分け候補
-    """
-    if openai_key == "default":
-        os.environ['OPENAI_API_KEY'] = os.environ.get('OPENAI_KEY')
-    else:
-        os.environ['OPENAI_API_KEY'] = openai_key
-        
-    header = '{"1":"'
-    prompt=f'{p}\n{target}にとっての順位をkeyとして1~の数値をintに、訴求要素をvalueに、１階層のjsonだけを返し、バッククオートなどは含めないでください。\njson:{header}'
-    #print(prompt)1
-    client = AsyncOpenAI()
-    response = await client.chat.completions.create(
-    model='gpt-4',
-    messages=[
-        {
-        "role": "system",
-        "content": "あなたは会計士と税理士の資格を持っており、全ての質問にjsonで回答します。"
-        },
-        {
-        "role": "user",
-        "content":  prompt
-            
-        },
-    ],
-    top_p=1,
-    frequency_penalty=0,
-    presence_penalty=0
-    )
+import importlib
+import re
+import ast
+import inspect
+
+#UIを__doc__から生成する
+def get_io_types(func):
+    doc = func.__doc__
+    
+    input_pattern = r"input\d* \((\w+)\): (.+)?"   #inputから始まる行は、型とサンプル
+    input_matches = re.finditer(input_pattern, doc)
+    inputs = []
+    # 関数の引数名を取得
+    sig = inspect.signature(func)
+    param_names = list(sig.parameters.keys())
+
+    for match, param_name in zip(input_matches, param_names):
+        typ = match.group(1)
+        sample = match.group(2).strip() if match.group(2) else ""  # サンプルがない場合は
+        inputs.append((param_name, typ, sample))
+
+    output_pattern = r"output\d* \((\w+)\): ([^\n]+)"  # outputから始まる行は、型とUIに表示する説明
+    output_matches = re.findall(output_pattern, doc)
+    outputs = [(typ, name.strip()) for typ, name in output_matches]
     
-    json_data = header + response.choices[0].message.content
-    try:
-        # JSONデータを読み込む
-        j = json.loads(json_data)
-    except json.decoder.JSONDecodeError as e:
-        # JSON解析エラーが発生した場合、エラーの位置を特定
-        error_position = e.pos  # エラーが発生した位置
-        print("JSONデコードエラー:", e)
-        print("エラーの周辺の文字:", json_data[max(0, error_position-10):error_position+10])
+    return inputs, outputs
+
+
+def create_component(type,name,sample=None):
+    # 出力タイプに対応するGradioコンポーネント生成関数の辞書を定義
+    component_factory = {
+        "image": lambda: gr.Image(label=name, type='pil'),
+        "image_filepath": lambda: gr.Image(label=name, type='filepath'),
+        "text": lambda: gr.Textbox(label=name, value=sample),
+        "dataframe": lambda: gr.DataFrame(label=name, value=sample),
+    }
     
+    # 出力タイプに対応するコンポーネント生成関数を辞書から取得し、関数を実行して新しいコンポーネントを生成
+    return component_factory.get(type, lambda: gr.Textbox(label="Output(unknown)"))()
     
-    data = []
-    for k,v in j.items():
-        data.append([k,v])
+def load_apis():
+    api_dir = 'apis'
+    apis = {}
+    for file in os.listdir(api_dir):
+        if file.endswith('.py') and not file.startswith('__'):
+            module_name = file[:-3]
+            module = importlib.import_module(f"apis.{module_name}")
+            func = getattr(module, module_name, None)
+            input_types, output_types = get_io_types(func)  
+            apis[module_name] = (func, input_types, output_types)
+    print(apis)
+    return apis
+
+def create_app(apis):
+    with gr.Blocks() as app:
+        with gr.Tabs():
+            buttons = {}
+            for api_name, (api_func,input_types, output_types) in apis.items():
+                with gr.Tab(api_name):
+                    with gr.Column():
+                        print("Constructing: ", api_name, input_types, output_types)
+                        with gr.Row():
+                            inputs = []
+                            for param_name, input_type, sample in input_types:
+                                with gr.Column():
+                                    input_component = create_component(input_type, param_name, sample)
+                                    inputs.append(input_component)
+                        with gr.Row():
+                            buttons[api_name] = gr.Button("↓Run↓")
+                        with gr.Row():
+                            outputs = []
+                            for output_type, name in output_types:
+                                with gr.Column():
+                                    output_component = create_component(output_type, name)
+                                    outputs.append(output_component)
+                buttons[api_name].click(api_func, inputs=inputs, outputs=outputs)
+    return app
+
 
-    return pd.DataFrame(data, columns=['rank', 'theme'])
+apis = load_apis()
+app = create_app(apis)
+app.launch(debug=True)