src/streamlit_app.py

# 패키지 불러오기
import re
import base64
from io import BytesIO
import streamlit as st

import numpy as np
import pandas as pd
from gtts import gTTS

# 예시 데이터
options = ["", "2024-08-24", "2024-09-26"]

@st.cache_data
def load_data():
    return pd.read_csv("https://huggingface.co/spaces/randmimc/mobility_condition/raw/main/chat_icon/text.csv", on_bad_lines='skip') 
    
df = load_data()
text_input = "위의 증상들이 보일 경우, 다음과 같은 조치를 취하는 것이 필요합니다:\n\n1. **자동재생 시도**: 우선적으로 일반적인 자동 재생을 진행하여 DPF 시스템이 정상적으로 작동하는지 확인합니다. 차량 속도는 약 60km/h로 유지하고, 20분 이상 주행하여 DPF 시스템이 스스로 soot를 제거하도록 합니다.\n\n2. **DPF 수동 제거 버튼 활용**: 만약 자동재생이 어려운 상태라면, DPF 수동 제거 버튼을 통해 운전자가 강제로 soot를 제거하는 방법을 시도해 봅니다.\n\n3. **정비소 방문**: 자동 재생이나 수동 제거 버튼을 통해서도 문제가 해결되지 않을 경우, 가까운 정비소를 방문하여 DPF 시스템을 점검 받는 것이 중요합니다. 이는 센서 불량이나 DPF 필터 문제 등 다른 원인을 파악하는 데 도움이 됩니다.\n\n4. **배기계통 점검**: 해당 현상이 지속 발견될 경우 만약을 대비하여 차량 자체의 배기계통 점검을 하는 것이 추천됩니다.\n\n**정상적인 경우**: 만약 soot 수치가 적절한 타이밍에 연소되어 없어지고 전체적으로 봤을 때 축적량이 40을 초과하는 구간이 존재하지 않는다면, 이는 정상적이며 문제 없습니다"
warning  = "⚠️ 일정 수치 이상의 Soot 축적량이 2시간 이상 지속되는 현상을 보임. \nSoot 가 일정수치에 도달했을때 정상적으로 연소되지 않거나, 센서 불량으로 인해 Dosing 이 과하게 활성화됨. \nsoot 가 증가하는 과정에서 불규칙적인 증감 현상이 발생함. \n튐 또는 비선형 형태가 크게 나타남. \nSoot 의 축적량이 40을 초과하는 구간이 존재함."

def chart_generate(df, col_name):
    return  st.line_chart(df, y=[col_name])

@st.cache_data
def tts_engine(text):
    cleaned_text = re.sub(r'[\x00-\x1F]+', '', text).replace("*", "")
    tts = gTTS(text=cleaned_text, lang='ko')
    mp3_fp = BytesIO()
    tts.write_to_fp(mp3_fp)
    # 오디오 스트림 재설정 후 재생
    mp3_fp.seek(0)
    # Base64 인코딩
    audio_bytes = mp3_fp.read()
    audio_base64 = base64.b64encode(audio_bytes).decode()
    return mp3_fp, audio_base64

def none_temp():
    st.info("먼저 데이터를 선택해 주세요")

def normal(df, col_name):
    chart_generate(df, col_name)
    st.success("✅ 차량 상태: 정상")
    st.markdown("**조치 사항:** 추가 조치는 필요하지 않습니다.")

def anormal(df, col_name, warning, text_input):
    # custom style

    chart_generate(df, col_name)
    st.warning(warning)
    st.markdown(text_input)
    mp3_fp, audio_base64 = tts_engine(warning+" "+text_input)
    st.audio(mp3_fp, format="audio/mp3")

  # 서비스 실행
# 1. session_state 초기화 (앱이 처음 실행될 때만 작동)
if 'selection' not in st.session_state:
    st.session_state.selection = ""
if 'warning' not in st.session_state:
    st.session_state.warning = ""
if 'success' not in st.session_state:
    st.session_state.success = ""
if 'audio' not in st.session_state:
    st.session_state.audio = ""
if 'markdown' not in st.session_state:
    st.session_state.markdown = ""
    
slected = st.selectbox(
    "진단할 데이터를 선택하세요:",
    options
)

st.session_state["warning"] = ""
st.session_state["success"] = ""
st.session_state["audio"] = ""
st.session_state["markdown"] = ""


st.session_state.selection = slected

if st.session_state.selection == "":
    st.write(st.session_state.selection)
    st.write(st.session_state.audio)
    none_temp()
elif st.session_state.selection == "2024-09-26":
    st.write(st.session_state.selection)
    st.write(st.session_state.audio)
    normal(df, "ECU_DPFSoot")
else: 
    st.write(st.session_state.selection)
    st.write(st.session_state.audio)
    anormal(df, "ECU_DPFSoot", warning, text_input)