app.py

import streamlit as st
import json
import google.generativeai as genai
import re
import random
import os

# --- Secure API Key Management ---

# Use environment variables to store API keys. 
# This keeps them out of your codebase for security.
GENAI_API_KEY = os.environ.get("GENAI_API_KEY")
 
# You can set multiple keys in your environment and choose randomly:
# GENAI_API_KEYS = os.environ.get("GENAI_API_KEYS").split(",") 
# GENAI_API_KEY = random.choice(GENAI_API_KEYS)

if GENAI_API_KEY is None:
    st.error("API Key not found. Please set the `GENAI_API_KEY` environment variable.")
    st.stop()  # Stop execution if the key is missing

# Get the current working directory
current_directory = os.getcwd()

# Define the file name
file_name = "data_tsa.json"

# Build the full path to the JSON file
DATA_FILE = "data_tsa.json" #"https://huggingface.co/spaces/ZETAIB/MaghrebInsights/raw/main/data_tsa.json" #os.path.join(current_directory, file_name)

# --- Helper Functions ---

def count_word_occurrences(text, word='maroc'):
    """Counts occurrences of a word, including variations (e.g., plural, feminine)."""
    pattern1 = re.compile(r'\b' + re.escape(word) + r'(?:s?|aine)?\b', re.IGNORECASE)
    pattern2 = re.compile(r'\b' + re.escape(word) + r'(?:s?|ain)?\b', re.IGNORECASE)
    matches = pattern1.findall(text) + pattern2.findall(text)
    return len(matches)
def load_and_process_data(file_path):
    """Loads data from JSON, handles different formats, and prepares for display."""
    with open(file_path, 'r') as f:
        data_js = json.load(f)
        try:
            data = data_js[:100]
        except:
            data = data_js

    # Determine data structure for counting articles
    if isinstance(data, dict):
        try:
            num_articles = sum(len(v) for v in data.values())
        except TypeError: 
            num_articles = len(data) 
    else: 
        num_articles = len(data)

    # Limit data displayed to prevent UI overload (adjust as needed)
    data_str = str(data)

    return data_js,data_str, num_articles

# --- Streamlit App ---

# Title and Styling
st.set_page_config(page_title="Algeria Propaganda Analysis", page_icon="🇲🇦")
st.title("MaghrebInsights:  Analyse de la Propagande Algérienne: Presse vs Maroc 🇲🇦")
st.markdown(
    """
    <style>
    body {
        font-family: 'Helvetica', sans-serif;
    }
    .stButton>button {
        background-color: #4CAF50; /* Green */
        border: none;
        color: white;
        padding: 10px 20px;
        text-align: center;
        text-decoration: none;
        display: inline-block;
        font-size: 16px;
        margin: 4px 2px;
        cursor: pointer;
    }
    </style>
    """,
    unsafe_allow_html=True,
)

# Load and display data
data_js,data_str, num_articles = load_and_process_data(DATA_FILE)
st.subheader("Extrait des Données:")
st.json(data_js) 

# --- User Input Section ---

st.sidebar.header("Paramètres du Rapport")
word_to_analyze = st.sidebar.text_input("Mot-clé à analyser", value="maroc")
st.sidebar.markdown("___")  # Visual separator

# Pre-calculate word occurrences
occurrences = count_word_occurrences(data_str, word_to_analyze)

# --- Report Generation ---

# Craft dynamic prompt
user_input = f"""
- Incarnez un expert marocain en analyse de propagande, de stratégie militaire et de désinformation. 
- Analysez ces données extraites de la presse algérienne : {data_str}
- Nombre total d'articles analysés: {num_articles}
- Nombre d'occurrences du mot "{word_to_analyze}" dans les données : {occurrences}

### Objectif :

Analyser les données fournies d'un point de vue politique et propagandiste afin de :

### Tâches :

1. **Résumé des données**:
   - Fournir un résumé des données avec toutes les informations pertinentes.
   - Dates, période, NOMBRE D'ARTICLES = {num_articles}
   - Nombre d'occurrences du Maroc dans les données : {occurrences}

2. **Analyse Critique**:
   - Mener une analyse critique des données, en se concentrant sur les interprétations et les implications nuancées.

3. **Analyse de la Propagande**:
   - Identifier et analyser les cas de techniques de propagande telles que la désinformation, la manipulation ou les messages persuasifs dans les données.

4. **Méthodologie**:
   - Décrire les méthodes et techniques analytiques employées. Expliquer comment les aspects politiques et de propagande ont été intégrés à l'analyse.

5. **Conclusions Clés**:
   - Présenter des observations perspicaces sur les implications politiques et les éléments de propagande trouvés dans les données. Utiliser des exemples précis et des preuves pour étayer les conclusions.

6. **Recommandations**:
   - Offrir des recommandations d'experts basées sur l'analyse. Proposer des stratégies pour contrer ou atténuer les effets de la propagande si nécessaire.

7. **Conclusion**:
   - Résumer les connaissances politiques et de propagande acquises grâce à l'analyse. Discuter des implications plus larges et des conséquences potentielles.

### Instructions pour l'IA :
- **Expertise en Politique et Propagande**:
  - Analyser les données avec une compréhension approfondie de la dynamique politique et des techniques de propagande.
  
- **Analyse Critique**:
  - Mener une analyse critique des données, en se concentrant sur les interprétations et les implications nuancées.
  
- **Observations fondées sur des Preuves**:
  - Soutenir les conclusions avec des exemples concrets et des preuves issues des données.
  
- **Considérations Éthiques**:
  - Tenir compte des implications éthiques liées à l'analyse politique et à la propagande.

- **Lignes Directrices de Formatage**:
  - Formater le rapport de manière professionnelle, en utilisant des titres et sous-titres appropriés. Assurer la clarté et la lisibilité.
### Références :
Veuillez vous assurer de citer chaque déclaration en utilisant les URL des données au format Markdown.
"""

if st.sidebar.button("Générer le Rapport Complet"):
    with st.spinner("Analyse en cours ..."):
        genai.configure(api_key=GENAI_API_KEY)
        # AI Model Configuration
        generation_config = {
            "temperature": 0.8,  # Adjust for creativity (0.2 - more focused, 1.0 - more creative)
            "top_p": 0.95,      # Controls the diversity of the generated text
            "top_k": 40,        # Limits the next token choices to the top 'k' probabilities
            "max_output_tokens": 4096,  # Adjust based on expected report length
        }
    
        model = genai.GenerativeModel(
            model_name="gemini-1.5-flash",
            generation_config=generation_config,
        )

        chat_session = model.start_chat(
            history=[{"role": "user", "parts": [user_input]}],
        )

        response = chat_session.send_message(user_input)
        st.markdown(response.text)

# Footer 
st.markdown("---")
st.markdown("Développé par [Ayoub Abraich](https://ayoubabraich.netlify.app/)")