Update app.py

app.py

@@ -10,11 +10,16 @@ from chatgpt_api import get_chatgpt_response
 from select_question import create_choice_question
 from manuscript_conversion import manuscript_conversion
 
-def kousei(csv_file,input_text):
+import pandas as pd
+import tempfile
+import os
+import re
 
-    prompt_text =input_text +  "指摘は、全ての問題において問題がない場合も含めて、必ず全問題、[問題ID]に続けて結果を書くフォーマットで返してください。[問題ID]の後は改行しないで。（必ず[問題ID]が５つ表示されるはずです）指摘方法は、問題ない場合は「問題なし」、指摘がある場合は「問題あり」\n「問題あり」の場合、問題のある箇所を具体的に指摘してください。\n#リスト"
+def kousei(csv_file, input_text):
+    prompt_text = input_text + "指摘は、全ての問題において問題がない場合も含めて、必ず全問題、[問題ID]に続けて結果を書くフォーマットで返してください。[問題ID]の後は改行しないで。（必ず[問題ID]が５つ表示されるはずです）指摘方法は、問題ない場合は「問題なし」、指摘がある場合は「問題あり」\n「問題あり」の場合、問題のある箇所を具体的に指摘してください。\n#リスト"
+    
     # CSVファイルを読み込む
-    df = pd.read_csv(csv_file.name)
+    df = pd.read_csv(csv_file)
     # DataFrameを5行ごとに処理するためのグループ化
     df['group_id'] = df.index // 5
     grouped = df.groupby('group_id')
@@ -24,51 +29,39 @@ def kousei(csv_file,input_text):
         prompt = base_prompt
         for _, row in group.iterrows():
             prompt += f"\n[{row['id']}]\n{row['原稿']}"
-    
         return prompt
     
     # 各グループごとのプロンプトを生成
     prompts = grouped.apply(lambda g: create_prompt(g, prompt_text))
-    
-    
-    
     prompts = prompts.reset_index(name='prompt_after')
     
     # 各プロンプトをAPIに送信
     prompts['response'] = prompts['prompt_after'].apply(get_chatgpt_response)
-    
-    
+
     # 応答を分割して元のDataFrameにマッピングする関数
     def split_responses(grouped_df):
-        rows = []  # 結果を格納するための一時リスト
-    
+        rows = []
         for _, row in grouped_df.iterrows():
             response = row['response']
-            # 正規表現でIDとテキストを抽出
             split_response = re.split(r'\[([A-Z0-9]+)\]\s*', response)
             ids_texts = list(zip(split_response[1::2], split_response[2::2]))
-    
+
             for id_text in ids_texts:
-                problem_id = id_text[0]
-                correction_result = id_text[1].strip()
-                original_content = df.loc[df['id'] == problem_id, '原稿'].iloc[0]  # 問題IDに対応する原稿を取得
-    
-                # 辞書をリストに追加
+                problem_id, correction_result = id_text
+                # DataFrameのサブセットを安全に取得
+                original_content = df[df['id'] == problem_id]['原稿'].iloc[0] if not df[df['id'] == problem_id].empty else "原稿が見つかりません"
                 rows.append({
                     'id': problem_id,
                     'contents': original_content,
-                    '校正結果': correction_result
+                    '校正結果': correction_result.strip()
                 })
-    
-        # 一時リストからDataFrameを生成
-        result_df = pd.DataFrame(rows)
-        return result_df
-    
+
+        return pd.DataFrame(rows)
     
     final_results = split_responses(prompts)
-     # ファイル出力
+    
+    # ファイル出力
     with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix='.csv') as tmp:
-        # cp932で保存、エラーは無視（置換しても良い）
         final_results.to_csv(tmp.name, index=False, encoding='cp932', errors='ignore')
         output_path = tmp.name
     
@@ -79,6 +72,7 @@ def kousei(csv_file,input_text):
 
 
 
+
 title = "英語生成ツール"
 
 with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo: