import streamlit as st
from geopy.geocoders import Nominatim
import pandas as pd
import folium
from folium.plugins import HeatMap
from geopy.distance import geodesic
import numpy as np
import warnings

# 경고 메시지를 무시하기
warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning, module="geopy")

# Geolocator 설정
geolocator = Nominatim(user_agent="hwaseong_locator")

# 위도와 경도를 주소로 변환하는 함수
def get_location_name(lat, lon):
    location = geolocator.reverse((lat, lon), language='ko')
    return location.address if location else "주소를 찾을 수 없음"

# 위험도 분류 함수
def classify_risk(score):
    if score >= 2:
        return "매우 안전"
    elif 1 <= score < 2:
        return "안전"
    elif 0 <= score < 1:
        return "보통"
    elif -1 < score < 0:
        return "위험"
    else:
        return "매우 위험"

# 화성시 중심 좌표
hwaseong_center = [37.198, 127.034]

# 사용자 입력을 받기
st.title("화성시 위치 위험도 분석기")

lat_input = st.number_input("위도 (Latitude)", value=37.198, format="%.6f")
lon_input = st.number_input("경도 (Longitude)", value=127.034, format="%.6f")

# 실제 주소 확인
location_name = get_location_name(lat_input, lon_input)
st.write(f"위치: {location_name}")

# 예시 데이터 (간단히 정해둔 예시입니다. 실제로는 이 데이터를 기반으로 계산합니다.)
sample_scores = {
    (37.198, 127.034): 3,  # 예시 안전 지역
    (37.198, 127.035): -2,  # 예시 위험 지역
}

# 해당 위치에 대한 점수 찾기
def get_score_for_location(lat, lon):
    closest_location = min(sample_scores.keys(), key=lambda x: geodesic((lat, lon), x).meters)
    return sample_scores[closest_location]

score = get_score_for_location(lat_input, lon_input)
risk_category = classify_risk(score)

st.write(f"위험도: {risk_category}")

# 지도 표시
m = folium.Map(location=[lat_input, lon_input], zoom_start=16)
folium.Marker([lat_input, lon_input], popup=location_name).add_to(m)

# 결과를 HTML로 저장
m.save("location_map.html")

# 다운로드 링크
st.download_button("위치 지도 다운로드", "location_map.html")