File size: 1,316 Bytes
a4bad15 e4e0021 a4bad15 7c4ea28 e4e0021 7c4ea28 a4bad15 7c4ea28 4f228f5 7c4ea28 a4bad15 9baa3cd 7c4ea28 a4bad15 7c4ea28 e4e0021 7c4ea28 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 | import os
import gradio as gr
import pandas as pd
#from huggingface_hub import HfFileSystem
#hf_token = os.getenv("HUGGINGFACE_HUB_TOKEN")
from dotenv import load_dotenv
# load env
load_dotenv()
import gradio as gr
import pandas as pd
import os
def save_and_download(text):
if not text:
return None
file_path = "results.csv"
# Создаем таблицу и сохраняем локально в Space
pd.DataFrame({"ввод": [text]}).to_csv(file_path, index=False, encoding='utf-8-sig')
#df.to_csv(file_name, index=False, encoding='utf-8-sig')
# Возвращаем путь к файлу — Gradio сам подставит его в кнопку скачивания
return file_path
with gr.Blocks() as demo:
text_input = gr.Textbox(label="Введите текст")
send_btn = gr.Button("Сохранить и подготовить файл")
# Компонент для скачивания (изначально пустой)
download_file = gr.File(label="Ваш файл готов")
# СВЯЗКА: Кнопка вызывает функцию -> Результат (путь) идет в gr.File
send_btn.click(
fn=save_and_download,
inputs=text_input,
outputs=download_file
)
demo.launch()
|