Update app.py

app.py

@@ -6,22 +6,17 @@ from langdetect import detect
 import re
 import datetime
 import hashlib
+import io
 
-# Кэш моделей
-summarizers = {}
-analyzers = {}
-
-# =============== УТИЛИТЫ ===============
+# ================== Утилиты ==================
 
 def clean_text(text: str):
-    """Очистка текста от мусора и нечитабельных символов"""
     text = text.replace("\n", " ").replace("\r", " ")
     text = re.sub(r"\s+", " ", text)
     text = re.sub(r"[^\w\s.,!?%\-–:;()\"'’«»]", "", text)
     return text.strip()
 
 def detect_language(text: str):
-    """Определение языка (включая казахский 🇰🇿)"""
     try:
         lang = detect(text)
     except:
@@ -30,32 +25,30 @@ def detect_language(text: str):
     kazakh_letters = "қңәөүһіұ"
     if any(ch in text.lower() for ch in kazakh_letters):
         lang = "kk"
-
     return lang
 
 def generate_slug(title: str):
-    """Генерация SEO-дружественной ссылки"""
     slug = re.sub(r"[^a-zA-Zа-яА-Я0-9]+", "-", title.lower()).strip("-")
     slug_hash = hashlib.md5(title.encode()).hexdigest()[:6]
     return f"/news/{slug}-{slug_hash}"
 
-# =============== МОДЕЛИ ===============
+# ================== Модели ==================
+
+summarizers = {}
+analyzers = {}
 
 def get_summarizer(lang: str):
-    """Выбор модели суммаризации по языку"""
     if lang == "ru":
         model_name = "IlyaGusev/mbart_ru_sum_gazeta"
     elif lang == "kk":
         model_name = "facebook/mbart-large-50-many-to-many-mmt"
     else:
         model_name = "facebook/bart-large-cnn"
-
     if model_name not in summarizers:
         summarizers[model_name] = pipeline("summarization", model=model_name)
     return summarizers[model_name]
 
 def get_sentiment_analyzer(lang: str):
-    """Выбор модели анализа настроения"""
     if lang in ["ru", "kk"]:
         model_name = "nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment"
     else:
@@ -64,10 +57,9 @@ def get_sentiment_analyzer(lang: str):
         analyzers[model_name] = pipeline("sentiment-analysis", model=model_name)
     return analyzers[model_name]
 
-# =============== КОНТЕНТ ===============
+# ================== Контент ==================
 
 def extract_keywords(text: str, top_n: int = 7):
-    """Грубое извлечение ключевых слов (простая эвристика)"""
     words = re.findall(r"\b\w{5,}\b", text.lower())
     freq = {}
     for w in words:
@@ -76,9 +68,8 @@ def extract_keywords(text: str, top_n: int = 7):
     return ", ".join(keywords)
 
 def detect_topic(text: str):
-    """Эвристика для определения темы"""
     topics = {
-        "Экономика": ["рынок", "компания", "акция", "инвестиция", "сату", "қаржы"],
+        "Экономика": ["рынок", "компания", "инвестиция", "қаржы", "сату"],
         "Технологии": ["ai", "робот", "интернет", "жасанды интеллект"],
         "Саясат": ["үкімет", "закон", "президент", "выборы"],
         "Ғылым": ["зерттеу", "ғалым", "эксперимент"],
@@ -90,12 +81,11 @@ def detect_topic(text: str):
             return topic
     return "Жалпы тақырып / Общая тема"
 
-# =============== ОСНОВНАЯ ЛОГИКА ===============
+# ================== Основная логика ==================
 
 def summarize_text(text: str):
-    """Основная функция суммаризации + SEO"""
     if not text.strip():
-        return "⚠️ Введите текст для анализа."
+        return "⚠️ Введите текст для анализа.", None
 
     text = clean_text(text)
     lang = detect_language(text)
@@ -103,7 +93,6 @@ def summarize_text(text: str):
     summarizer = get_summarizer(lang)
     sentiment_model = get_sentiment_analyzer(lang)
 
-    # Оптимизация по длине
     words = len(text.split())
     if words < 80:
         max_len, min_len = 70, 20
@@ -112,10 +101,8 @@ def summarize_text(text: str):
     else:
         max_len, min_len = 220, 60
 
-    # Суммаризация
     summary = summarizer(text, max_length=max_len, min_length=min_len, do_sample=False)[0]["summary_text"]
 
-    # Анализ настроения
     sentiment = sentiment_model(summary)[0]["label"].lower()
     if "5" in sentiment or "pos" in sentiment:
         sentiment = "😊 Позитивті / Позитивное"
@@ -124,25 +111,27 @@ def summarize_text(text: str):
     else:
         sentiment = "😐 Бейтарап / Нейтральное"
 
-    # SEO генерация
     topic = detect_topic(text)
     keywords = extract_keywords(text)
     title = summary.split(".")[0][:80].strip()
     meta_description = summary[:160].strip()
     slug = generate_slug(title)
+    date_now = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
 
-    # SEO оценка
     score = 0
     score += 1 if len(keywords.split(",")) >= 5 else 0
     score += 1 if len(meta_description) >= 100 else 0
     score += 1 if len(title) > 20 else 0
     seo_status = "✅ Оптимально для публикации" if score >= 2 else "⚠️ Недостаточно данных для SEO"
 
-    date_now = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
+    lang_name = {
+        "kk": "Қазақ (Kazakh)",
+        "ru": "Русский (Russian)",
+        "en": "Ағылшын (English)"
+    }.get(lang, "Multilingual")
 
-    # Форматированный Markdown
-    output = f"# 🧠 Eroha Summarizer PRO++++ v2.3 SEO Edition\n"
-    output += f"## 🌍 Language: {'Қазақ (Kazakh)' if lang == 'kk' else 'Русский' if lang == 'ru' else 'English'}\n"
+    output = f"# 🧠 Eroha Summarizer PRO++++ v2.4 Publisher Edition\n"
+    output += f"## 🌍 Language: {lang_name}\n"
     output += f"### 📅 Date: {date_now}\n"
     output += f"### 📌 Topic: {topic}\n"
     output += f"### 💬 Sentiment: {sentiment}\n\n"
@@ -156,37 +145,45 @@ def summarize_text(text: str):
     output += f"**🔗 Slug:** `{slug}`\n\n"
     output += f"**📊 SEO Score:** {seo_status}\n\n"
     output += "---\n\n"
-    output += f"🔖 **Tags:** #Eroha #AI #SEO #Press #Kazakhstan #News\n"
+    output += f"🔖 **Tags:** #Eroha #AI #SEO #Publisher #Kazakhstan #Press #News\n"
+
+    # Создание Markdown-файла
+    filename = f"Eroha_Summary_{datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d_%H-%M')}.md"
+    md_bytes = io.BytesIO(output.encode('utf-8'))
+    md_bytes.name = filename
 
-    return output
+    return output, md_bytes
 
-# =============== API & UI ===============
+# ================== API и UI ==================
 
-app = FastAPI(title="Eroha Summarizer PRO++++ v2.3 SEO Edition")
+app = FastAPI(title="Eroha Summarizer PRO++++ v2.4 Publisher Edition")
 app.add_middleware(CORSMiddleware, allow_origins=["*"], allow_methods=["*"], allow_headers=["*"])
 
 @app.post("/api/summarize")
 async def summarize_api(data: dict):
     text = data.get("text", "")
-    return {"summary": summarize_text(text)}
+    summary, _ = summarize_text(text)
+    return {"summary": summary}
 
-# Gradio UI
-with gr.Blocks(title="Eroha Summarizer PRO++++ v2.3 SEO Edition") as iface:
-    gr.Markdown("# 🧠 Eroha Summarizer PRO++++ v2.3 SEO Edition (Kazakh Supported)")
-    gr.Markdown("AI-инструмент для суммаризации, анализа, SEO и автогенерации метаданных (с поддержкой казахского 🇰🇿)")
+# Gradio интерфейс
+with gr.Blocks(title="Eroha Summarizer PRO++++ v2.4 Publisher Edition") as iface:
+    gr.Markdown("# 🧠 Eroha Summarizer PRO++++ v2.4 Publisher Edition")
+    gr.Markdown("AI-инструмент для суммаризации, анализа, SEO и экспорта Markdown (с поддержкой казахского 🇰🇿)")
 
-    with gr.Row():
-        input_box = gr.Textbox(lines=8, label="Введите текст / Мәтінді енгізіңіз")
-    with gr.Row():
-        summarize_btn = gr.Button("🚀 Анализ и SEO-суммаризация")
-        clear_btn = gr.Button("🧹 Очистить")
+    input_box = gr.Textbox(lines=8, label="Введите текст / Мәтінді енгізіңіз")
+    summarize_btn = gr.Button("🚀 Анализ и SEO-суммаризация")
+    clear_btn = gr.Button("🧹 Очистить")
+    copy_btn = gr.Button("📋 Копировать результат")
+    download_btn = gr.File(label="💾 Скачать результат в Markdown")
 
     output_box = gr.Markdown(label="Результат / Result")
 
     def process_input(text):
-        return summarize_text(text)
+        summary, md_file = summarize_text(text)
+        return summary, md_file
 
-    summarize_btn.click(process_input, inputs=input_box, outputs=output_box)
+    summarize_btn.click(process_input, inputs=input_box, outputs=[output_box, download_btn])
     clear_btn.click(lambda: "", None, input_box)
+    copy_btn.click(lambda t: t, input_box, input_box)
 
 iface.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)