La til transformers og torch

app.py

@@ -1,11 +1,10 @@
-from transformers import TimeSeriesTransformerForPrediction
-import gradio as gr
 import requests
-import pandas as pd
-from prophet import Prophet
+import json
 
-# Hent data fra SSB API
+# API-endepunkt for befolkningsdata
 url = "https://data.ssb.no/api/v0/no/table/11000"
+
+# API-forespørsel (Oslo, siste 20 år)
 query = {
     "query": [
         {"code": "Region", "selection": {"filter": "item", "values": ["0301"]}},  # Oslo
@@ -13,25 +12,20 @@ query = {
     ],
     "response": {"format": "json-stat2"}
 }
-response = requests.post(url, json=query)
-data = response.json()
 
-# Konverter til Pandas DataFrame
-df = pd.DataFrame(data["dataset"]["dimension"]["Tid"]["category"]["label"].items(), columns=["year", "population"])
-df["year"] = pd.to_datetime(df["year"])
-df["population"] = df["population"].astype(int)
+# Send forespørselen
+response = requests.post(url, json=query)
 
-# Tren en Prophet-modell
-df = df.rename(columns={"year": "ds", "population": "y"})  # Prophet krever "ds" og "y"
-model = Prophet()
-model.fit(df)
+# Skriv ut hele responsen for feilsøking
+print("API Response:", response.text)
 
-# Funksjon for å spå fremtidig befolkning
-def predict_future(years_ahead):
-    future = model.make_future_dataframe(periods=years_ahead, freq="Y")
-    forecast = model.predict(future)
-    return f"I {2024 + years_ahead} vil befolkningen være: {forecast.iloc[-1]['yhat']:.0f}"
+# Prøv å konvertere til JSON
+try:
+    data = response.json()
+    print("Parsed JSON:", json.dumps(data, indent=4, ensure_ascii=False))
+except json.JSONDecodeError:
+    print("❌ Feil: API-et returnerte ikke gyldig JSON")
 
-# Lag Gradio-app
-demo = gr.Interface(fn=predict_future, inputs="number", outputs="text", title="Spå fremtiden!")
-demo.launch()
+# Sjekk om "dataset" finnes
+if "dataset" not in data:
+    raise ValueError(f"❌ SSB API returnerte ikke forventede data: {data}")