Base app.py interface v1.9

app.py

@@ -2,16 +2,19 @@
 import gradio as gr
 import requests
 import pandas as pd
-from io import StringIO
+from io import BytesIO
+from datetime import datetime
 
+# --------------------------------------------------------------
+# ⚙️ Загрузка открытых банковских данных
+# --------------------------------------------------------------
 def fetch_bank_data():
-    """Загружаем курсы валют от Европейского Центробанка (пример открытых банковских данных)."""
+    """Получаем курсы валют от Европейского Центробанка."""
     try:
         url = "https://www.ecb.europa.eu/stats/eurofxref/eurofxref-daily.xml"
         r = requests.get(url, timeout=10)
         r.raise_for_status()
 
-        # Простая XML-обработка через pandas
         from xml.etree import ElementTree as ET
         root = ET.fromstring(r.text)
         data = []
@@ -20,19 +23,62 @@ def fetch_bank_data():
                 "Валюта": cube.attrib["currency"],
                 "Курс к EUR": float(cube.attrib["rate"])
             })
-        df = pd.DataFrame(data)
+        df = pd.DataFrame(data).sort_values("Курс к EUR")
         return "✅ Данные успешно загружены (ECB)", df
     except Exception as e:
         return f"❌ Ошибка: {e}", pd.DataFrame()
 
-with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), title="🏦 Banking Data Viewer") as demo:
-    gr.Markdown("## 🏦 Курсы валют от Европейского Центробанка (ECB)")
+# --------------------------------------------------------------
+# 🧠 Простая LLM-сводка (эмуляция RAG анализа)
+# --------------------------------------------------------------
+def analyze_data(df: pd.DataFrame):
+    if df.empty:
+        return "⚠️ Нет данных для анализа."
+    strongest = df.iloc[-1]
+    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}**"
+    )
+
+# --------------------------------------------------------------
+# 📤 Экспорт данных в Excel для Power BI
+# --------------------------------------------------------------
+def export_to_excel(df: pd.DataFrame):
+    if df.empty:
+        return None, "⚠️ Нет данных для экспорта."
+    output = BytesIO()
+    df.to_excel(output, 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."
+
+# --------------------------------------------------------------
+# 🧱 Интерфейс Gradio
+# --------------------------------------------------------------
+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._"
+    )
+
     with gr.Row():
         with gr.Column(scale=1):
-            btn = gr.Button("🔄 Загрузить данные", variant="primary")
+            btn_load = gr.Button("🔄 Загрузить данные", variant="primary")
+            btn_analyze = gr.Button("🧠 Проанализировать")
+            btn_export = gr.Button("📤 Экспорт в Power BI (Excel)")
         with gr.Column(scale=3):
             status = gr.Textbox(label="Статус", value="Ожидание...")
-            table = gr.DataFrame(label="💶 Курсы валют", interactive=False)
-    btn.click(fetch_bank_data, None, [status, table], show_progress=True)
+            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)
+
+    # 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_export.click(export_to_excel, [table], [file_out, status])
 
 demo.queue(max_size=32).launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)