Update app.py

app.py

@@ -6,15 +6,16 @@ from docx import Document
 from fpdf import FPDF
 from langdetect import detect
 
-# Модели суммаризации
+# === Загрузка моделей один раз при старте ===
 summarizers = {
     "en": pipeline("summarization", model="facebook/bart-large-cnn"),
     "ru": pipeline("summarization", model="IlyaGusev/mbart_ru_sum_gazeta"),
     "kz": pipeline("summarization", model="csebuetnlp/mT5_multilingual_XLSum")
 }
 
+# === Чтение файла ===
 def read_file(file):
-    if file is None:
+    if not file:
         return ""
     filename = file.name.lower()
     text = ""
@@ -30,45 +31,58 @@ def read_file(file):
         else:
             text = file.read().decode("utf-8", errors="ignore")
     except Exception as e:
-        return f"Ошибка при чтении файла: {str(e)}"
+        return f"Ошибка при чтении файла: {e}"
     return text.strip()
 
+# === Определение языка ===
 def detect_language(text):
     try:
         lang = detect(text)
         if lang.startswith("ru"):
             return "ru"
-        elif lang.startswith("kk") or "қ" in text or "ә" in text or "ң" in text:
+        elif lang.startswith("kk") or any(x in text for x in "әіңғүұқөһ"):
             return "kz"
         else:
             return "en"
     except:
         return "en"
 
+# === Суммаризация текста ===
 def summarize_text(text):
     if not text or len(text) < 50:
-        return "⚠️ Недостаточно текста для суммаризации.", "❌ Не определён", "❌ Нет модели"
-    
+        return "⚠️ Недостаточно текста для анализа.", "❌", "❌", 0, 0, "❌"
+
     lang = detect_language(text)
     model = summarizers.get(lang, summarizers["en"])
+    flags = {"ru": "🇷🇺 Русский", "kz": "🇰🇿 Қазақ тілі", "en": "🇬🇧 English"}
+    lang_label = flags.get(lang, "🌍 Unknown")
 
-    flags = {"ru": "🇷🇺 Русский", "en": "🇬🇧 English", "kz": "🇰🇿 Қазақ тілі"}
-    lang_label = flags.get(lang, "🌐 Unknown")
     model_label = model.model.name_or_path if hasattr(model.model, "name_or_path") else "Custom"
-
     chunk_size = 2500
     overlap = 200
     summaries = []
+
     for i in range(0, len(text), chunk_size - overlap):
         chunk = text[i:i + chunk_size]
         try:
             result = model(chunk, max_length=180, min_length=40, do_sample=False)
             summaries.append(result[0]['summary_text'])
         except Exception as e:
-            summaries.append(f"[Ошибка в части {len(summaries)+1}: {str(e)}]")
+            summaries.append(f"[Ошибка в части {len(summaries)+1}: {e}]")
+
+    summary = "\n\n".join(summaries).strip()
+    src_len = len(text)
+    sum_len = len(summary)
+    compression = round(100 * (1 - sum_len / src_len), 1) if src_len > 0 else 0
+
+    return summary, lang_label, model_label, src_len, sum_len, f"{compression}%"
 
-    summary_text = "\n\n".join(summaries).strip()
-    return summary_text, lang_label, model_label
+# === Сохранение файлов ===
+def save_summary_as_txt(summary_text):
+    path = "summary.txt"
+    with open(path, "w", encoding="utf-8") as f:
+        f.write(summary_text)
+    return path
 
 def save_summary_as_docx(summary_text):
     path = "summary.docx"
@@ -78,12 +92,6 @@ def save_summary_as_docx(summary_text):
     doc.save(path)
     return path
 
-def save_summary_as_txt(summary_text):
-    path = "summary.txt"
-    with open(path, "w", encoding="utf-8") as f:
-        f.write(summary_text)
-    return path
-
 def save_summary_as_pdf(summary_text):
     path = "summary.pdf"
     pdf = FPDF()
@@ -97,29 +105,36 @@ def save_summary_as_pdf(summary_text):
     pdf.output(path)
     return path
 
+# === Основная функция ===
 def summarize_file(file):
     text = read_file(file)
     if text.startswith("Ошибка"):
-        return text, "❌ Ошибка", "❌ Ошибка", None, None, None
-    summary, lang_label, model_label = summarize_text(text)
+        return text, "❌", "❌", 0, 0, "❌", None, None, None
+
+    summary, lang_label, model_label, src_len, sum_len, compression = summarize_text(text)
     txt_path = save_summary_as_txt(summary)
     docx_path = save_summary_as_docx(summary)
     pdf_path = save_summary_as_pdf(summary)
-    return summary, lang_label, model_label, txt_path, docx_path, pdf_path
 
+    return summary, lang_label, model_label, src_len, sum_len, compression, txt_path, docx_path, pdf_path
+
+# === Интерфейс ===
 demo = gr.Interface(
     fn=summarize_file,
-    inputs=gr.File(label="📁 Загрузите документ (.pdf, .docx или .txt)"),
+    inputs=gr.File(label="📁 Загрузите документ (.pdf, .docx, .txt)"),
     outputs=[
         gr.Textbox(label="🧾 Краткое резюме"),
         gr.Textbox(label="🌍 Определённый язык"),
         gr.Textbox(label="��� Используемая модель"),
+        gr.Number(label="📄 Длина исходного текста (символов)"),
+        gr.Number(label="📝 Длина резюме (символов)"),
+        gr.Textbox(label="📉 Степень сокращения"),
         gr.File(label="📄 Скачать TXT"),
         gr.File(label="📘 Скачать DOCX"),
-        gr.File(label="📕 Скачать PDF")
+        gr.File(label="📕 Скачать PDF"),
     ],
-    title="🧠 Eroha Summarizer",
-    description="✨ Автоматически определяет язык (🇷🇺 / 🇬🇧 / 🇰🇿) и создаёт краткое резюме с корректным шрифтом PDF."
+    title="🧠 Eroha Summarizer PRO",
+    description="⚡ Автоматически определяет язык (🇷🇺 / 🇬🇧 / 🇰🇿), создаёт краткое резюме и сохраняет в TXT, DOCX, PDF. Поддерживает кириллицу в PDF.",
 )
 
 demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)