File size: 3,755 Bytes
d80f9cb 5607361 d80f9cb b0b1309 d80f9cb |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 |
import streamlit as st
import pandas as pd
import random as rd
import webbrowser as wb
import numpy as np
from assets.find import find_similar,df,lems_eng,lems_rus,clean
st.set_page_config(
page_title="Умный поиск книг",
page_icon="📖",
layout="wide",
)
with st.expander('Исходный датафрейм'):
#print(list(df.columns))#df.columns())
columns= st.multiselect('Выберите колонки для отображения',options=list(df.columns),default=list(df.columns))
df.loc[:,columns]#'df.columns,default=df.columns)
#df.loc[:,columns]
st.title('Умный поиск книг')
#negability= st.checkbox('Негативный промт (beta)')
with st.form(key='search_form'):
input=st.text_input('Введите поисковый запрос','Успешный успех, как заработать много денег')
# if negability:
# neg=st.text_input('Введите отрицательный запрос')
search_but=st.form_submit_button('Искать')
items_per_page=st.number_input('Количество книг на странице',min_value=1,max_value=10,value=5)
# if search_but:
# st.session_state.clicked = True
#st.toast('Уфф')
@st.cache_data(experimental_allow_widgets=True)
def books_show(books_idx,sim,n=items_per_page):
col=[]
books=df.copy().iloc[books_idx][:n]
for author in books['author']:
if author.find('Донцова')!=-1:
#st.toast('Уфф')
pass
books['sims']=sims[:n]
with st.expander('Датафрейм с результатами'):
books.loc[:,columns.__add__(['sims'])]
#print(books.index)
for i,book_id in enumerate(books_idx[:n]):
pic_col,text_col=st.columns([0.2,0.8])
'---'
url=books.loc[book_id][0]
#url
pic_col.image(books.loc[book_id,'image_url'],use_column_width=True)
pic_col.markdown(f'<a href={url} target="_blank">Ссылка на книгу</a>', unsafe_allow_html=True)
pic_col.markdown(f'**Степень похожести:** {books.loc[book_id,"sims"]*100:.4f}%')
#col[i][0].button('Купить',key=books['page_url'][i],on_click=lambda: wb.open_new_tab(books['page_url'][i]))
text_col.markdown('## ' + books.loc[book_id, 'title'])
text_col.markdown('**Автор:** ' + books.loc[book_id, 'author'])
text_col.markdown('**Жанр:** ' + books.loc[book_id, 'genre'])
text_col.markdown('**Аннотация:** ' + books.loc[book_id, 'annotation'])
if search_but:
neg_mark=input.find(' -')
if neg_mark==-1:
cleaned_input=clean(lems_eng(lems_rus(input)))
else:
cleaned_input=clean(lems_eng(lems_rus(input[:neg_mark])))
cleaned_neg=clean(lems_eng(lems_rus(input[neg_mark+2:])))
#print(cleaned_neg.split(),df.loc[15390,'lemmatized'].split())
with st.spinner('Wait for it...'):
if neg_mark!=-1:
st.markdown(f'**Лемматизированный запрос:** {cleaned_input} \n\n **Лемматизированый негативный запрос:** {cleaned_neg}')
sims,books_idx=find_similar(cleaned_input,50)
for book in books_idx:
if any(word in cleaned_neg.split() for word in df.loc[book,'lemmatized'].split()):
books_idx=np.delete(books_idx,np.where(books_idx==book))
else:
st.markdown(f'**Лемматизированный запрос:** {cleaned_input}')
sims,books_idx=find_similar(input)
print(f'Похожести:\n{sims}\nИндексы:\n{books_idx}')
books_show(books_idx,sims)
|