import streamlit as st
import requests
import pandas as pd
import io
import re
#from io import StringIO

token = st.secrets["HF_TOKEN"]

API_URLGemma = "https://api-inference.huggingface.co/models/google/gemma-1.1-7b-it"
API_URLMistral = "https://api-inference.huggingface.co/models/mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2"

headersGemma = {"Authorization": "Bearer " + token}
headersMistral = {"Authorization": "Bearer " + token}


def queryMistral(payload):
	response = requests.post(API_URLMistral, headers=headersMistral, json=payload)
	return response.json()
    
def queryGemma(payload):
    return requests.post(API_URLGemma, headers=headersGemma, json=payload).json()	#post and get
    
#Upload csv
uploaded_file = st.file_uploader("Choose a file")
if uploaded_file is not None:
    # To read file as bytes:
    bytes_data = uploaded_file.getvalue()
    #st.write(bytes_data)

    my_df = pd.read_csv(uploaded_file)
    st.write(my_df)


#8

#Stampa delle colonne del cvs ( my df)
    colonne = ""
    for col in my_df.columns:
      colonne =colonne + col + ","
      print(col)
    
    #colonne.pop()
    colonne = colonne[:-1]
    print(colonne)
    
    #9
    #definiamo un contesto
    contesto = "dati di impianti industriali"

    contesto = st.text_input("Specifica il contesto dei dati", "dati di impianti industriali")
    st.write("Il contesto di riferimento dei dati è: ", contesto)
    
    #10
    # Dividi la stringa in righe
    righe = colonne.strip().split(',') #--> questo ritorna una lista
    # Estrai i valori e crea il DataFrame
    df = pd.DataFrame(righe, columns=['campo'])
    print(df.shape)
    print("===========================")
    print(df["campo"][1])
    
    #11

    try:
    
      df.insert(1,"Regole di Qualità","")
    except:
      pass
    
    try:
    
      df.insert(1,"descrizioneMistral","")
    except:
      pass
    
    try:
    
      df.insert(1,"descrizioneGemma","")
    except:
      pass

    
    #12
    for i in range(0,df.shape[0]):
    #è IMPORTANTE CHIEDERE ESPLICITAMENTE UNA DESCRIZIONE DEL CAMPO IN ANALISI
    
    #			"inputs":	"Descrivi il campo di una tabella che contiene " + contesto + ". Il nome del campo è " + df["campo"][i] + " Il formato desiderato è \' Descrizione: risposta \' ",
    
    	rispostaGemma = queryGemma({
    			"inputs":	"Descrivi il campo di una tabella che contiene " + contesto + ". Il nome del campo è " + df["campo"][i] + " Rispondimi solo con la descrizione richiesta",
    	})
    
    #	print(rispostaGemma)
    	df["descrizioneGemma"][i] = rispostaGemma[0]["generated_text"]
    	#ipotetico problema con i modelli di AI, guardare print rispostaGemma
    
    	rispostaMistral = queryMistral({
    			"inputs":  "Genera una descrizione, in italiano, per il campo di una tabella che contiene " + contesto + ". Il nome del campo è " + df["campo"][i] + " Il formato desiderato è \' Descrizione: risposta \'",
    			})
    
    #	print(rispostaMistral)
    	df["descrizioneMistral"][i] = rispostaMistral[0]["generated_text"]
    
    #	print("GEMMA	")
    #	print(df["descrizioneGemma"][i])
    #	print("MISTRAL")
     #louput di mistral è diverso da quello di Gemma, bisogna pulire dal regex in modo corretto
    #	print(df["descrizioneMistral"][i])
    
    
    
    
    #	print(rispostaGemma[0]["generated_text"])
    
    
     	#print("#######################")
    	#print(rispostaMistral[0]["generated_text"])
    
    #12
    #duplico il dataframe
    df_pulito = df
    
    
    #13 Pulizia Gemma
    
    queryNumber = int(df.shape[0])
    
    for i in range(0,queryNumber):
      input_string = df["descrizioneGemma"][i]
    
      parti = str(df["descrizioneGemma"][i]).split("\n\n")
      if len(parti) > 1:
          descrizione = parti[1]
          print(descrizione)
          df_pulito["descrizioneGemma"][i] = descrizione
    
      else:
          print("Descrizione non trovata.")

        ######


    ###pulizia mistral
    queryNumber = int(df.shape[0])
    
    for i in range(0,queryNumber):
      input_string = df["descrizioneMistral"][i]
    
      parti = str(df["descrizioneMistral"][i]).split("\n\n")
      if len(parti) > 1:
          descrizione = parti[1]
          print(descrizione)
          df_pulito["descrizioneMistral"][i] = descrizione
    
      else:
          print("Descrizione non trovata.")

    #definizione quality rules
    for i in range(0,df.shape[0]):
    
    	rispostaGemma = queryGemma({
    			"inputs":	"Generami una regola di data quality associata al campo " + df["campo"][i] + " Rispondimi solo con la descrizione richiesta",
    	})
    
    	df["Regole di Qualità"][i] = rispostaGemma[0]["generated_text"]

    
    # quality rules
    
    queryNumber = int(df.shape[0])
    
    for i in range(0,queryNumber):
      input_string = df["Regole di Qualità"][i]
    
      parti = str(df["Regole di Qualità"][i]).split("\n\n")
      if len(parti) > 1:
          descrizione = parti[1]
          print(descrizione)
          df_pulito["Regole di Qualità"][i] = descrizione
    
      else:
          print("Descrizione non trovata.")
    
          
    
    st.table(df_pulito)