import streamlit as st
import pandas as pd
import streamlit.components.v1 as components

st.sidebar.image("images/logo.png", use_column_width=True)
st.sidebar.write("Bunka Visualise & Explore l'nformation via des cartes utilisant des LLMs.")
st.sidebar.title("Github Page")
st.sidebar.write(
    "N'hésitez pas à découvrir notre package Github: https://github.com/charlesdedampierre/BunkaTopics"
)
st.sidebar.title("Dataset")
st.sidebar.write(
    "Nous avons scrappé tous les publications TTSO publiées en 2023, puis nous avons découpé chaque publication en articles. "
)

st.title("Un an de TTSO, par où commencer ?")
st.info(
    "Nous avons commencé par extraire tout le contenu des publications de TTSO en 2023. Voici un extrait:"
)
df = pd.read_csv("data/ttso_cleaned_data.csv", names=["Date", "Contenu"], index=False)
df = df.head(300)
st.dataframe(df, use_container_width=True)
st.title("A l'intérieur de TTSO")
element = open("images/ttso_carte.html", "r", encoding="utf-8")
st.info("Cette carte permet d'explorer les différents sujets abordés par TTSO en 2023, regroupés automatiquement par thème via la technologie de Bunka.")

components.html(element.read(), height=900, width=900)
st.info(
    "En un clin d'oeil, il est possible d'explorer les différents sujets abordés par TTSO. On constate le mélange d'actualité internationales, avec en haut de la carte les conflits israelo-palestiniens et la guerre en Ukraine, avec des actualités de plus en plus française lorsque l'on avance vers le bas de la carte."
)


st.title("Des insights par sujet")
df_info = pd.read_csv("data/topics_info.csv", index_col=[0])
df_info = df_info[["topic_name", "size", "percent"]]
df_info["percent"] = df_info["percent"].apply(lambda x: str(int(x)) + "%")
df_info = df_info.reset_index(drop=True)
df_info.columns = ['Sujet', 'taille', 'Pourcentage d\'articles dans ce sujet' ]

st.dataframe(df_info, use_container_width=True)

st.title("L'architecture de Bunka")
st.image(
    "images/pipeline.png",
    use_column_width=True,
)