Update app.py

app.py

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-import streamlit as st
+import gradio as gr
 import requests
-import os
+import os  # ✅ 用于读取 secret
 
-# ✅ 从 Hugging Face Secrets 中读取 API Token
+# ✅ 从 Hugging Face Secret 中获取 token
 API_TOKEN = os.getenv("HF_API_TOKEN")
 
-# ✅ 设置后端 API 地址
+# ✅ 你私有后端的空间地址（注意大小写）
 BACKEND_URL = "https://dsbb0707-SpatialParsebackcopy.hf.space/api/predict/"
 
 def call_backend(input_text):
     try:
+        # ✅ 加入 Authorization 头
         headers = {
             "Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}"
         }
+
         response = requests.post(
             BACKEND_URL,
-            headers=headers,
+            headers=headers,  # ✅ 加入 header
             json={"data": [input_text]},
             timeout=10
         )
@@ -26,21 +28,20 @@ def call_backend(input_text):
     except Exception as e:
         return f"⚠️ Connection Error: {str(e)}"
 
-# ✅ Streamlit UI 界面
-st.set_page_config(page_title="空间信息前端", page_icon="🧠")
-st.title("🌏 空间解析前端")
-st.markdown("通过 Hugging Face API 与后端交互")
-
-# ✅ 用户输入
-user_input = st.text_input("请输入文本", "")
-
-# ✅ 提交按钮
-if st.button("提交"):
-    if not user_input.strip():
-        st.warning("请先输入文本。")
-    else:
-        with st.spinner("🔄 正在调用后端..."):
-            result = call_backend(user_input)
-        st.success("完成！")
-        st.text_area("后端返回结果", result, height=150)
+# ✅ Gradio 界面构建
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("## 前端交互界面")
+    with gr.Row():
+        input_box = gr.Textbox(label="输入文本", placeholder="请输入...")
+        output_box = gr.Textbox(label="处理结果", interactive=False)
+    submit_btn = gr.Button("提交", variant="primary")
+    
+    submit_btn.click(
+        fn=call_backend,
+        inputs=input_box,
+        outputs=output_box
+    )
 
+# ✅ 正确的 Gradio 启动方式
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)