# app.py

import gradio as gr
from transformers import pipeline
import json
import os

def analyze_lyrics():
    try:
        # Инициализируем пайплайн анализа тональности
        classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="blanchefort/rubert-base-cased-sentiment")
        
        # Путь к текстовому файлу с текстом песни
        # Убедитесь, что файл 'test.txt' находится в том же каталоге, что и этот скрипт
        file_path = os.path.join(os.getcwd(), "test.txt")
        
        # Отладочная информация
        print(f"Текущая рабочая директория: {os.getcwd()}")
        print(f"Содержимое директории: {os.listdir()}")
        print(f"Пытаемся прочитать файл: {file_path}")
        print(f"Файл существует: {os.path.exists(file_path)}")
        
        if not os.path.exists(file_path):
            return "Ошибка: Файл 'test.txt' не найден в текущей директории."

        # Читаем содержимое файла
        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
            text = file.read()
            print(f"Количество прочитанных символов: {len(text)}")
        
        # Разбиваем текст на строки и анализируем каждую строку
        results = []
        lines = [line.strip() for line in text.split('\n') if line.strip()]

        for line in lines:
            prediction = classifier(line)
            results.append({
                'text': line,
                'emotion': prediction[0]['label'],
                'score': round(float(prediction[0]['score']), 3)
            })

        # Форматируем результаты в JSON
        formatted_results = json.dumps(results, ensure_ascii=False, indent=2)
        return formatted_results

    except Exception as e:
        # Возвращаем сообщение об ошибке
        return f"Произошла ошибка: {str(e)}"

# Создаем интерфейс Gradio
demo = gr.Interface(
    fn=analyze_lyrics,
    inputs=None,  # Нет входных данных, так как мы читаем из файла
    outputs="text",
    title="Анализ эмоциональной окраски текста песни",
    description="Нажмите кнопку для анализа эмоций в файле 'test.txt'"
)

# Запускаем Gradio приложение
demo.launch()