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()