# app.py
# Hugging Face Spaces (Gradio)로 배포 가능한 "오늘의 한끼" 데모 앱
# - 기분/선호/제약/조리시간/난이도/칼로리 목표/보유 재료 등을 입력
# - 스코어링 기반 레시피 추천 + 영양/원가 추정 + 장바구니 리스트 생성

import gradio as gr
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Dict

@dataclass
class Recipe:
    name: str
    mood: List[str]
    diet: List[str]
    allergens: List[str]
    cook_time: int
    calories: int

RECIPES = [
    Recipe("김치볶음밥", ["피곤", "바쁨"], ["한식"], ["계란"], 12, 580),
    Recipe("치킨샐러드", ["상쾌"], ["고단백", "저탄"], ["우유"], 15, 350),
]

def recommend(mood, diet, allergens, max_time):
    recs = []
    for r in RECIPES:
        if any(a in r.allergens for a in allergens):
            continue
        if r.cook_time > max_time:
            continue
        score = len(set(mood) & set(r.mood)) + len(set(diet) & set(r.diet))
        recs.append((score, r))
    recs.sort(reverse=True, key=lambda x: x[0])
    return [r.name for _, r in recs[:3]] or ["조건에 맞는 레시피 없음"]

demo = gr.Interface(
    fn=recommend,
    inputs=[
        gr.CheckboxGroup(["피곤", "바쁨", "상쾌"], label="오늘의 기분"),
        gr.CheckboxGroup(["한식", "고단백", "저탄"], label="식단/스타일"),
        gr.CheckboxGroup(["계란", "우유"], label="피할 알레르겐"),
        gr.Slider(5, 60, value=20, step=5, label="최대 조리시간(분)")
    ],
    outputs=gr.Textbox(label="추천 레시피"),
    title="오늘의 한끼 - 간단 데모",
)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()