app1.py

# =====================================
# فایل: app.py (کد اصلی برای HF Spaces)
# =====================================

import requests
import json
import gradio as gr
from typing import Dict, Any
import os
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class GroqConfig:
    """تنظیمات Groq API"""
    api_key: str
    base_url: str = "https://api.groq.com/openai/v1"
    model: str = "llama-3.1-8b-instant" 
    max_tokens: int = 1000
    temperature: float = 0.1

class GroqAnonymizer:
    """سیستم ناشناس‌سازی با استفاده از Groq"""
    
    def __init__(self, api_key: str = None):
        # در HF Spaces از متغیر محیطی کلید را بخوان
        if api_key is None:
            api_key = os.getenv("GROQ_API_KEY")
            if not api_key:
                raise ValueError("کلید API در متغیرهای محیطی یافت نشد. لطفاً GROQ_API_KEY را تنظیم کنید.")
        
        self.config = GroqConfig(api_key=api_key)
        self.system_prompt = self._create_system_prompt()
    
    def _create_system_prompt(self) -> str:
        """ایجاد دستورالعمل سیستمی برای Groq"""
        return """شما یک سیستم ناشناس‌سازی متن فارسی هستید.

وظیفه: تشخیص و جایگزینی موجودیت‌های حساس:

1. نام شرکت‌ها → company-01, company-02, ...
2. نام افراد → person-01, person-02, ...  
3. مبالغ و اعداد → amount-01, amount-02, ...
4. درصدها → percent-01, percent-02, ...

نکات:
- همان موجودیت = همان شماره
- پیشوندها (دکتر، آقا) را حفظ کنید
- فقط متن ناشناس‌سازی شده را برگردانید، بدون JSON یا توضیح اضافی

مثال:
ورودی: احمد رضایی مدیرعامل شرکت پارس 100 میلیون تومان درآمد دارد
خروجی: person-01 مدیرعامل company-01 amount-01 درآمد دارد"""

    def _make_api_request(self, text: str) -> Dict[str, Any]:
        """ارسال درخواست به Groq API"""
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.config.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        payload = {
            "messages": [
                {
                    "role": "system",
                    "content": self.system_prompt
                },
                {
                    "role": "user", 
                    "content": text
                }
            ],
            "model": self.config.model,
            "temperature": self.config.temperature,
            "max_tokens": self.config.max_tokens
        }
        
        try:
            print(f"DEBUG: Sending request to {self.config.base_url}/chat/completions")
            print(f"DEBUG: Model: {self.config.model}")
            print(f"DEBUG: Text length: {len(text)}")
            
            response = requests.post(
                f"{self.config.base_url}/chat/completions",
                headers=headers,
                json=payload,
                timeout=30
            )
            
            print(f"DEBUG: Response status: {response.status_code}")
            
            if response.status_code != 200:
                print(f"DEBUG: Error response: {response.text}")
                
            response.raise_for_status()
            return response.json()
            
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(f"DEBUG: Request exception: {str(e)}")
            raise Exception(f"خطا در ارتباط با Groq API: {str(e)}")
    
    def anonymize_text(self, text: str) -> Dict[str, Any]:
        """ناشناس‌سازی متن با استفاده از Groq"""
        if not text.strip():
            return {
                "success": False,
                "error": "متن ورودی خالی است"
            }
        
        try:
            response = self._make_api_request(text)
            
            if "choices" not in response or not response["choices"]:
                return {
                    "success": False,
                    "error": "پاسخ نامعتبر از API"
                }
            
            content = response["choices"][0]["message"]["content"]
            
            # پاک کردن markdown اگر وجود دارد
            if "```" in content:
                lines = content.split('\n')
                clean_lines = []
                skip = False
                for line in lines:
                    if line.strip().startswith('```'):
                        skip = not skip
                        continue
                    if not skip:
                        clean_lines.append(line)
                content = '\n'.join(clean_lines)
            
            # حذف خطوط اضافی و فضاهای خالی
            content = content.strip()
            
            return {
                "success": True,
                "anonymized_text": content,
                "entities": [],  # در حالت ساده entities نداریم
                "statistics": self._count_entities(content),
                "usage": response.get("usage", {})
            }
                
        except Exception as e:
            return {
                "success": False,
                "error": f"خطا در پردازش: {str(e)}"
            }
    
    def _count_entities(self, text: str) -> Dict[str, int]:
        """شمارش موجودیت‌ها در متن ناشناس‌سازی شده"""
        import re
        
        company_count = len(re.findall(r'company-\d+', text))
        person_count = len(re.findall(r'person-\d+', text))
        amount_count = len(re.findall(r'amount-\d+', text))
        percent_count = len(re.findall(r'percent-\d+', text))
        group_count = len(re.findall(r'group-\d+', text))
        
        return {
            "company": company_count,
            "person": person_count,
            "amount": amount_count,
            "percent": percent_count,
            "group": group_count
        }

def create_interface():
    """ایجاد رابط کاربری برای Hugging Face Spaces"""
    
    # بررسی وجود کلید API
    api_key_available = bool(os.getenv("GROQ_API_KEY"))
    
    # CSS سفارشی
    custom_css = """
    .gradio-container {
        font-family: 'Tahoma', 'Arial', sans-serif !important;
        direction: rtl;
        max-width: 1200px;
        margin: 0 auto;
    }
    .result-box {
        background-color: #f0f8ff;
        border: 1px solid #ddd;
        border-radius: 8px;
        padding: 15px;
        font-family: 'Tahoma', monospace;
        line-height: 1.6;
    }
    .warning-box {
        background-color: #fff3cd;
        border: 1px solid #ffeaa7;
        border-radius: 8px;
        padding: 10px;
        color: #856404;
    }
    .success-box {
        background-color: #d4edda;
        border: 1px solid #c3e6cb;
        border-radius: 8px;
        padding: 10px;
        color: #155724;
    }
    """
    
    with gr.Blocks(css=custom_css, title="ناشناس‌سازی متن فارسی", theme=gr.themes.Soft()) as interface:
        
        # عنوان
        gr.Markdown("""
        # 🔒 سیستم ناشناس‌سازی متن فارسی
        ### قدرت‌گرفته از Groq AI برای تشخیص و حفاظت از اطلاعات حساس
        
        این سیستم قادر است نام افراد، شرکت‌ها، مبالغ مالی و درصدها را به صورت هوشمند تشخیص و ناشناس‌سازی کند.
        """)
        
        # ورود کلید API اگر در secrets موجود نباشد
        if not api_key_available:
            gr.Markdown("""
            <div class="warning-box">
            ⚠️ <strong>کلید API در متغیرهای محیطی یافت نشد</strong><br>
            لطفاً کلید Groq API خود را در زیر وارد کنید یا در Settings > Secrets تنظیم کنید
            </div>
            """)
            
            api_key_input = gr.Textbox(
                label="🔑 کلید Groq API",
                placeholder="gsk_...",
                type="password",
                value=""
            )
        else:
            gr.Markdown("""
            <div class="success-box">
            ✅ <strong>سیستم آماده است</strong> - کلید API تنظیم شده
            </div>
            """)
            api_key_input = gr.Textbox(visible=False)
        
        with gr.Row():
            with gr.Column(scale=1):
                input_text = gr.Textbox(
                    label="📝 متن ورودی",
                    placeholder="متن خود را اینجا وارد کنید...",
                    lines=10,
                    max_lines=20
                )
                
                with gr.Row():
                    anonymize_btn = gr.Button(
                        "🔒 ناشناس‌سازی متن", 
                        variant="primary", 
                        size="lg"
                    )
                    clear_btn = gr.Button(
                        "🗑️ پاک کردن", 
                        variant="secondary"
                    )
            
            with gr.Column(scale=1):
                output_text = gr.Textbox(
                    label="🎯 متن ناشناس‌سازی شده",
                    lines=10,
                    max_lines=20,
                    elem_classes=["result-box"]
                )
                
                # دکمه کپی
                copy_btn = gr.Button(
                    "📋 کپی متن",
                    variant="secondary",
                    size="sm"
                )
        
        # متن برای کپی
        copy_output = gr.Textbox(
            label="📋 متن برای کپی (Ctrl+A و Ctrl+C)",
            lines=3,
            max_lines=10,
            visible=False,
            interactive=True
        )
        
        with gr.Row():
            with gr.Column():
                statistics_output = gr.Markdown(label="📊 آمار تشخیص")
            with gr.Column():
                usage_output = gr.Markdown(label="⚡ اطلاعات پردازش")
        
        entities_output = gr.Markdown(label="📋 جزئیات تغییرات")
        
        def process_text(text: str, api_key_manual: str = ""):
            """پردازش متن"""
            # تعیین کلید API - اولویت با manual input
            if api_key_manual is None:
                api_key_manual = ""

                final_api_key = api_key_manual.strip() if api_key_manual and api_key_manual.strip() else os.getenv("GROQ_API_KEY")
            
            if not final_api_key:
                return (
                    "",
                    "❌ کلید API وارد نشده است. لطفاً در فیلد بالا وارد کنید یا در Settings تنظیم کنید.",
                    "",
                    ""
                )
            
            if not text.strip():
                return (
                    "",
                    "❌ لطفاً متن ورودی را وارد کنید",
                    "",
                    ""
                )
            
            try:
                anonymizer = GroqAnonymizer(api_key=final_api_key)
                result = anonymizer.anonymize_text(text)
                
                if not result["success"]:
                    return (
                        "",
                        f"❌ خطا: {result['error']}",
                        "",
                        ""
                    )
                
                # آمار
                stats = result.get("statistics", {})
                stats_md = "📊 **آمار تشخیص:**\n\n"
                total = sum(stats.values()) if stats else 0
                stats_md += f"🔢 **کل موارد:** {total}\n\n"
                
                type_names = {
                    'company': 'شرکت‌ها',
                    'person': 'افراد',
                    'group': 'گروه‌ها', 
                    'amount': 'مبالغ',
                    'percent': 'درصدها'
                }
                
                if stats:
                    for key, value in stats.items():
                        if value > 0:
                            name = type_names.get(key, key)
                            stats_md += f"• {name}: **{value}** مورد\n"
                
                # اطلاعات پردازش
                usage = result.get("usage", {})
                usage_md = "⚡ **اطلاعات پردازش:**\n\n"
                if usage:
                    usage_md += f"• مدل: Llama 3.1\n"
                    usage_md += f"• Token های ورودی: {usage.get('prompt_tokens', 'نامشخص')}\n"
                    usage_md += f"• Token های خروجی: {usage.get('completion_tokens', 'نامشخص')}\n"
                else:
                    usage_md += "✅ پردازش با موفقیت انجام شد"
                
                # جزئیات موجودیت‌ها
                entities = result.get("entities", [])
                entities_md = "📋 **جزئیات تغییرات:**\n\n"
                
                if entities:
                    for i, entity in enumerate(entities, 1):
                        entities_md += f"**{i}.** *{entity.get('type', 'نامشخص')}*\n"
                        entities_md += f"   • اصل: `{entity.get('original', '')}`\n"
                        entities_md += f"   • جایگزین: `{entity.get('anonymized', '')}`\n\n"
                else:
                    entities_md += "هیچ تغییری انجام نشده یا جزئیات در دسترس نیست"
                
                return (
                    result["anonymized_text"],
                    stats_md,
                    usage_md,
                    entities_md
                )
                
            except Exception as e:
                return (
                    "",
                    f"❌ خطای غیرمنتظره: {str(e)}",
                    "",
                    ""
                )
        
        def copy_text(text_to_copy):
            """تابع کپی متن"""
            if not text_to_copy.strip():
                return gr.Textbox(visible=False), "⚠️ متنی برای کپی وجود ندارد"
            
            # نمایش textbox با محتوای قابل کپی
            return gr.Textbox(value=text_to_copy, visible=True), "✅ متن در کادر زیر آماده کپی است (Ctrl+A سپس Ctrl+C)"
        
        def clear_all():
            """پاک کردن تمام فیلدها"""
            return "", "", "", "", "", gr.Textbox(visible=False)
        
        # اتصال رویدادها
        anonymize_btn.click(
            fn=process_text,
            inputs=[input_text, api_key_input],
            outputs=[output_text, statistics_output, usage_output, entities_output]
        )
        
        clear_btn.click(
            fn=clear_all,
            outputs=[input_text, output_text, statistics_output, usage_output, entities_output, copy_output]
        )
        
        # مثال‌های نمونه
        gr.Examples(
            examples=[
                ["ایران خودرو در اسفندماه سال 1402 حدود 23 هزار و 296 میلیارد تومان درآمد کسب کرد که در مقایسه با بهمن 4.58 درصد افزایش داشت."],
                ["مهدی اخوان بهابادی، مدیرعامل همراه اول، اعلام کرد درآمد عملیاتی شرکت با رشد 37 درصدی به 70 هزار و 677 میلیارد تومان رسیده است."],
                ["بانک پاسارگاد با شناسایی سود خالص 155 هزار میلیارد ریالی در رده دوم سودآورترین بانک‌های کشور قرار گرفت."],
                ["شرکت سرمایه‌گذاری دارویی تأمین (تیپیکو) گزارش فعالیت هیئت‌مدیره خود را برای سال مالی منتهی به 31 اردیبهشت 1404 منتشر کرد."]
            ],
            inputs=input_text,
            label="📚 مثال‌های آزمایشی"
        )
        
        # راهنمای استفاده
        gr.Markdown("""
        ---
        ### 🎯 **ویژگی‌ها:**
        - 🏢 تشخیص نام شرکت‌ها و سازمان‌ها
        - 👤 تشخیص نام افراد با پیشوندهای مختلف
        - 💰 تشخیص مبالغ مالی و اعداد
        - 📊 تشخیص درصدها با فرمت‌های مختلف
        - 🏗️ تشخیص نام گروه‌ها
        
        ### 📝 **نحوه کار:**
        1. متن خود را در کادر ورودی وارد کنید
        2. دکمه "ناشناس‌سازی متن" را کلیک کنید
        3. نتیجه را در کادر خروجی مشاهده کنید
        4. آمار و جزئیات تغییرات را بررسی کنید
        
        ### ⚠️ **توجه:**
        - این سیستم برای متون فارسی بهینه‌سازی شده است
        - حداکثر طول متن ورودی حدود 1000 کلمه توصیه می‌شود
        - اطلاعات شما پس از پردازش حذف می‌شوند
        """)
    
    return interface

# اجرای برنامه
if __name__ == "__main__":
    interface = create_interface()
    interface.launch()

# =====================================
# فایل: requirements.txt
# =====================================
"""
gradio==4.0.0
requests==2.31.0
"""

# =====================================
# فایل: README.md  
# =====================================
"""
---
title: Persian Text Anonymizer
emoji: 🔒
colorFrom: blue
colorTo: purple
sdk: gradio
sdk_version: 4.0.0
app_file: app.py
pinned: false
license: mit
---

# 🔒 سیستم ناشناس‌سازی متن فارسی

سیستم هوشمند برای تشخیص و ناشناس‌سازی اطلاعات حساس در متون فارسی با استفاده از مدل‌های زبانی پیشرفته.

## ویژگی‌ها

- 🏢 **تشخیص شرکت‌ها**: نام شرکت‌ها، بانک‌ها، موسسات
- 👤 **تشخیص افراد**: نام اشخاص با پیشوندهای مختلف
- 💰 **تشخیص مبالغ**: اعداد، مبالغ مالی، واحدهای اندازه‌گیری  
- 📊 **تشخیص درصدها**: انواع فرمت‌های درصد
- 🏗️ **تشخیص گروه‌ها**: نام گروه‌ها و هلدینگ‌ها

## تنظیمات

برای استفاده از این برنامه، نیاز به تنظیم متغیر محیطی `GROQ_API_KEY` دارید.

## مثال استفاده

```python
from app import GroqAnonymizer

anonymizer = GroqAnonymizer()
result = anonymizer.anonymize_text("احمد رضایی مدیرعامل شرکت پارس 100 میلیون تومان درآمد دارد.")
print(result["anonymized_text"])
# خروجی: "person-01 مدیرعامل company-01 amount-01 درآمد دارد."
```

## تکنولوژی

- **Groq API**: برای پردازش هوشمند متن
- **Gradio**: برای رابط کاربری وب
- **Llama 3.1**: مدل زبانی پیشرفته

## مجوز

MIT License
"""

# =====================================
# فایل: .gitignore
# =====================================
"""
__pycache__/
*.py[cod]
*$py.class
*.so
.Python
build/
develop-eggs/
dist/
downloads/
eggs/
.eggs/
lib/
lib64/
parts/
sdist/
var/
wheels/
*.egg-info/
.installed.cfg
*.egg
MANIFEST

.env
.venv
env/
venv/
ENV/
env.bak/
venv.bak/

.DS_Store
.vscode/
.idea/
*.swp
*.swo

gradio_cached_examples/
flagged/
"""