Base app.py interface v2.0

app.py

@@ -5,11 +5,7 @@ import pandas as pd
 from io import BytesIO
 from datetime import datetime
 
-# --------------------------------------------------------------
-# ⚙️ Загрузка открытых банковских данных
-# --------------------------------------------------------------
 def fetch_bank_data():
-    """Получаем курсы валют от Европейского Центробанка."""
     try:
         url = "https://www.ecb.europa.eu/stats/eurofxref/eurofxref-daily.xml"
         r = requests.get(url, timeout=10)
@@ -28,9 +24,6 @@ def fetch_bank_data():
     except Exception as e:
         return f"❌ Ошибка: {e}", pd.DataFrame()
 
-# --------------------------------------------------------------
-# 🧠 Простая LLM-сводка (эмуляция RAG анализа)
-# --------------------------------------------------------------
 def analyze_data(df: pd.DataFrame):
     if df.empty:
         return "⚠️ Нет данных для анализа."
@@ -38,22 +31,22 @@ def analyze_data(df: pd.DataFrame):
     weakest = df.iloc[0]
     return (
         f"📊 Сводка валют:\n\n"
-        f"• Самая сильная валюта к EUR — **{strongest['Валюта']} ({strongest['Курс к EUR']:.2f})**\n"
-        f"• Самая слабая валюта к EUR — **{weakest['Валюта']} ({weakest['Курс к EUR']:.2f})**\n"
-        f"• Средний курс по всем валютам: **{df['Курс к EUR'].mean():.2f}**"
+        f"• Самая сильная валюта — **{strongest['Валюта']} ({strongest['Курс к EUR']:.2f})**\n"
+        f"• Самая слабая валюта — **{weakest['Валюта']} ({weakest['Курс к EUR']:.2f})**\n"
+        f"• Средний курс: **{df['Курс к EUR'].mean():.2f}**"
     )
 
-# --------------------------------------------------------------
-# 📤 Экспорт данных в Excel для Power BI
-# --------------------------------------------------------------
+# ✅ исправленный экспорт
 def export_to_excel(df: pd.DataFrame):
     if df.empty:
         return None, "⚠️ Нет данных для экспорта."
+    filename = f"bank_report_{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}.xlsx"
     output = BytesIO()
-    df.to_excel(output, index=False, sheet_name="Rates")
+    with pd.ExcelWriter(output, engine="openpyxl") as writer:
+        df.to_excel(writer, index=False, sheet_name="Rates")
     output.seek(0)
-    filename = f"bank_report_{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}.xlsx"
-    return output, f"✅ Отчёт '{filename}' готов для Power BI."
+    # 🟢 Gradio требует именно (file-like, name)
+    return gr.File.update(value=output, visible=True, label=filename), f"✅ Отчёт '{filename}' готов для Power BI."
 
 # --------------------------------------------------------------
 # 🧱 Интерфейс Gradio
@@ -61,24 +54,22 @@ def export_to_excel(df: pd.DataFrame):
 with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), title="🏦 Banking Data RAG Prototype") as demo:
     gr.Markdown(
         "## 🏦 Banking Data RAG Prototype\n"
-        "Загружай открытые банковские данные, анализируй их и выгружай отчёт для Power BI.\n"
-        "_Первая версия RAG-анализа без внешнего LLM-API._"
+        "Загружай открытые банковские данные, анализируй и выгружай отчёт для Power BI.\n"
     )
 
     with gr.Row():
         with gr.Column(scale=1):
             btn_load = gr.Button("🔄 Загрузить данные", variant="primary")
             btn_analyze = gr.Button("🧠 Проанализировать")
-            btn_export = gr.Button("📤 Экспорт в Power BI (Excel)")
+            btn_export = gr.Button("📤 Экспорт в Power BI")
         with gr.Column(scale=3):
             status = gr.Textbox(label="Статус", value="Ожидание...")
             summary = gr.Textbox(label="Сводка анализа", lines=6)
             table = gr.DataFrame(label="📋 Курсы валют", interactive=False)
-            file_out = gr.File(label="Скачать отчёт", interactive=False)
+            file_out = gr.File(label="Скачать отчёт", visible=False)
 
-    # Логика кнопок
-    btn_load.click(fetch_bank_data, None, [status, table], show_progress=True)
-    btn_analyze.click(lambda df: analyze_data(df), [table], [summary])
+    btn_load.click(fetch_bank_data, None, [status, table])
+    btn_analyze.click(analyze_data, [table], [summary])
     btn_export.click(export_to_excel, [table], [file_out, status])
 
 demo.queue(max_size=32).launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)