Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,152 @@
+import socket
+import requests
+from urllib.parse import urlparse
+from bs4 import BeautifulSoup
+import streamlit as st
+import matplotlib.pyplot as plt
+from reportlab.lib.pagesizes import letter
+from reportlab.pdfgen import canvas
+
+# تحليل عنوان IP والموقع الجغرافي باستخدام مكتبة GeoLite2
+import geoip2.database
+
+def analyze_ip_free(url):
+    try:
+        domain = urlparse(url).netloc
+        ip = socket.gethostbyname(domain)
+        with geoip2.database.Reader('GeoLite2-City.mmdb') as reader:
+            response = reader.city(ip)
+            return {
+                "ip": ip,
+                "city": response.city.name or "Unknown",
+                "region": response.subdivisions.most_specific.name or "Unknown",
+                "country": response.country.name or "Unknown",
+                "latitude": response.location.latitude or "Unknown",
+                "longitude": response.location.longitude or "Unknown",
+            }
+    except Exception as e:
+        return {"error": str(e)}
+
+# تحليل توفر الموقع باستخدام requests
+def analyze_uptime_free(url):
+    try:
+        response = requests.get(url, timeout=5)
+        return {
+            "status": "Up" if response.status_code == 200 else "Down",
+            "status_code": response.status_code,
+        }
+    except requests.exceptions.RequestException as e:
+        return {"status": "Down", "error": str(e)}
+
+# تحليل تحسين محركات البحث (SEO)
+def analyze_seo_free(url):
+    try:
+        response = requests.get(url)
+        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
+        title = soup.title.string if soup.title else "No Title"
+        meta_description = soup.find("meta", attrs={"name": "description"})
+        keywords = soup.find("meta", attrs={"name": "keywords"})
+        
+        return {
+            "title": title,
+            "meta_description": meta_description["content"] if meta_description else "No Description",
+            "keywords": keywords["content"] if keywords else "No Keywords",
+        }
+    except Exception as e:
+        return {"error": str(e)}
+
+# تحليل الأثر البيئي
+def analyze_carbon_free(url):
+    try:
+        response = requests.get(url)
+        page_size = len(response.content) / 1024  # بالكيلوبايت
+        co2_estimation = page_size * 0.02  # تقدير تقريبي لانبعاثات CO2
+        return {
+            "page_size_kb": round(page_size, 2),
+            "estimated_co2_g": round(co2_estimation, 2),
+        }
+    except Exception as e:
+        return {"error": str(e)}
+
+# رسم الرسوم البيانية باستخدام matplotlib
+def draw_bar_chart(data, title, xlabel, ylabel):
+    keys, values = list(data.keys()), list(data.values())
+    plt.figure(figsize=(8, 5))
+    plt.bar(keys, values, color='skyblue')
+    plt.title(title)
+    plt.xlabel(xlabel)
+    plt.ylabel(ylabel)
+    plt.tight_layout()
+    plt.savefig('chart.png')
+    plt.show()
+
+# تصدير التقرير إلى PDF
+def export_to_pdf_free(results, file_path):
+    c = canvas.Canvas(file_path, pagesize=letter)
+    c.drawString(30, 750, "Website Analysis Report")
+    c.drawString(30, 730, "=" * 50)
+    y = 700
+    for section, content in results.items():
+        c.drawString(30, y, f"{section}:")
+        y -= 20
+        for key, value in content.items():
+            c.drawString(50, y, f"- {key}: {value}")
+            y -= 20
+        y -= 20
+    c.save()
+
+# واجهة المستخدم باستخدام Streamlit
+st.title("أداة تحليل المواقع")
+st.write("تحليل شامل للمواقع باستخدام أدوات مجانية")
+
+# إدخال الرابط
+url = st.text_input("أدخل رابط الموقع:", "https://example.com")
+
+if url:
+    st.subheader("1. تحليل عنوان IP والموقع الجغرافي")
+    ip_data = analyze_ip_free(url)
+    if "error" in ip_data:
+        st.error(ip_data["error"])
+    else:
+        st.json(ip_data)
+
+    st.subheader("2. تحليل توافر الموقع")
+    uptime_data = analyze_uptime_free(url)
+    if "error" in uptime_data:
+        st.error(uptime_data["error"])
+    else:
+        st.json(uptime_data)
+
+    st.subheader("3. تحليل تحسين محركات البحث (SEO)")
+    seo_data = analyze_seo_free(url)
+    if "error" in seo_data:
+        st.error(seo_data["error"])
+    else:
+        st.json(seo_data)
+
+    st.subheader("4. تحليل الأثر البيئي")
+    carbon_data = analyze_carbon_free(url)
+    if "error" in carbon_data:
+        st.error(carbon_data["error"])
+    else:
+        st.json(carbon_data)
+
+        # رسم الرسم البياني
+        st.subheader("رسم بياني لتحليل الأثر البيئي")
+        co2_data = {"Page Size (KB)": carbon_data["page_size_kb"], "CO2 Emission (g)": carbon_data["estimated_co2_g"]}
+        draw_bar_chart(co2_data, "Carbon Analysis", "Category", "Value")
+        st.image("chart.png")
+
+    st.subheader("5. تصدير التقرير إلى PDF")
+    if st.button("تصدير التقرير"):
+        results = {
+            "IP Analysis": ip_data,
+            "Uptime Analysis": uptime_data,
+            "SEO Analysis": seo_data,
+            "Carbon Analysis": carbon_data,
+        }
+        file_path = "website_analysis_report.pdf"
+        export_to_pdf_free(results, file_path)
+        st.success(f"تم تصدير التقرير إلى {file_path}")
+        with open(file_path, "rb") as pdf_file:
+            st.download_button("تحميل التقرير", data=pdf_file, file_name="website_analysis_report.pdf")