Spaces:
Runtime error
Runtime error
| import gradio as gr | |
| import numpy as np | |
| import requests | |
| import cohere | |
| from dotenv import load_dotenv | |
| import os | |
| from gradio_pdf import PDF | |
| load_dotenv(verbose=True) | |
| coherekey = os.environ.get("COHERE_API_KEY") | |
| co = cohere.ClientV2(api_key=coherekey) | |
| cresponse = requests.get("https://www.ryhintl.com/chatgpt/dynamic.php") | |
| cohere_doc = cresponse.json() | |
| setsumei = ''' | |
| <!DOCTYPE html> | |
| <html lang="ja"> | |
| <head> | |
| <meta charset="UTF-8"> | |
| <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> | |
| <title>需要と供給の均衡点</title> | |
| <style> | |
| body { | |
| font-family: Arial, sans-serif; | |
| line-height: 1.6; | |
| margin: 20px; | |
| } | |
| h1, h2 { | |
| color: #2c3e50; | |
| } | |
| p { | |
| margin-bottom: 10px; | |
| } | |
| ul { | |
| margin-bottom: 20px; | |
| } | |
| .highlight { | |
| background-color: #f9f9f9; | |
| border-left: 5px solid #3498db; | |
| padding: 10px; | |
| margin-bottom: 20px; | |
| } | |
| </style> | |
| </head> | |
| <body> | |
| <h1>需要と供給の均衡点</h1> | |
| <p>最も基本的な方法は、需要曲線と供給曲線の交点を見つけることです。この交点が市場の均衡価格を示します。</p> | |
| <div class="highlight"> | |
| <p>需要曲線 = Qd = a - bP</p> | |
| <p>供給曲線 = Qs = c + dP</p> | |
| </div> | |
| <p>ここで、P は価格、a, b, c, d は定数です。均衡点では Qd = Qs となるため、次の方程式を解きます：</p> | |
| <div class="highlight"> | |
| <p>a - bP = c + dP</p> | |
| <p>P = (a - c) / (b + d)</p> | |
| </div> | |
| <p>この P が均衡価格です。</p> | |
| <h2>利潤最大化</h2> | |
| <p>企業が利潤を最大化するための価格設定も重要です。利潤 π は次のように表されます：</p> | |
| <div class="highlight"> | |
| <p>π = TR - TC</p> | |
| <p>TC = FC + VC</p> | |
| </div> | |
| <p>ここで、TR は総収入、TC は総費用です。総収入 TR は価格 P と販売量 Q の積で表されます：</p> | |
| <div class="highlight"> | |
| <p>TR = P ⋅ Q</p> | |
| </div> | |
| <p>総費用 TC は固定費用 FC と変動費用 VC の和です：</p> | |
| <div class="highlight"> | |
| <p>TC = FC + VC</p> | |
| </div> | |
| <p>利潤を最大化するためには、次の条件を満たす価格 P を見つけます：</p> | |
| <div class="highlight"> | |
| <p>dπ / dP = 0</p> | |
| </div> | |
| <h2>価格弾力性を考慮した価格設定</h2> | |
| <p>価格弾力性を考慮することで、価格変更が需要に与える影響を評価できます。価格弾力性 ϵ は次のように定義されます：</p> | |
| <div class="highlight"> | |
| <p>ϵ = (ΔQ / Q) / (ΔP / P)</p> | |
| </div> | |
| <p>ΔQ は需要の変化量、ΔP は価格の変化量です。価格弾力性が高い場合、価格を下げることで需要が大幅に増加し、総収入が増える可能性があります。</p> | |
| <p>これらの方法を組み合わせることで、より精度の高い最適価格を導出することができます。具体的な状況に応じて適切な手法を選択することが重要です。</p> | |
| <h2>価格弾力性が高い場合</h2> | |
| <ul> | |
| <li><strong>メリット:</strong> | |
| <ul> | |
| <li>価格変更の影響: 価格を下げると需要が大幅に増加するため、売上を増やすことができます。</li> | |
| <li>競争力: 価格を柔軟に調整することで、競合他社に対して優位に立つことができます。</li> | |
| </ul> | |
| </li> | |
| <li><strong>デメリット:</strong> | |
| <ul> | |
| <li>収益の不安定性: 価格を上げると需要が大幅に減少するため、収益が不安定になる可能性があります。</li> | |
| <li>価格競争: 価格弾力性が高い市場では、価格競争が激化し、利益率が低下することがあります。</li> | |
| </ul> | |
| </li> | |
| </ul> | |
| <h2>価格弾力性が低い場合</h2> | |
| <ul> | |
| <li><strong>メリット:</strong> | |
| <ul> | |
| <li>収益の安定性: 価格変更が需要に与える影響が小さいため、収益が安定しやすいです。</li> | |
| <li>価格設定の自由度: 価格を上げても需要が大きく減少しないため、利益率を維持しやすいです。</li> | |
| </ul> | |
| </li> | |
| <li><strong>デメリット:</strong> | |
| <ul> | |
| <li>需要の増加: 価格を下げても需要が大幅に増加しないため、売上を増やすのが難しいです。</li> | |
| <li>競争力: 価格を柔軟に調整することで競争力を高めるのが難しいです。</li> | |
| </ul> | |
| </li> | |
| </ul> | |
| <p>企業の戦略や市場の特性に応じて、価格弾力性の高低がどちらが良いかを判断することが重要です。具体的な状況に応じて、適切な価格戦略を選択することが求められます。</p> | |
| <br /><br /> | |
| <h1>需要曲線と供給曲線の切片と傾き</h1> | |
| <h2>1. 需要曲線の切片</h2> | |
| <p>需要曲線の切片は、需要曲線が価格軸（縦軸）と交わる点を指します。需要曲線は通常、次のような線形方程式で表されます：</p> | |
| <div class="highlight"> | |
| <p>Q<sub>d</sub> = a - bP</p> | |
| </div> | |
| <p>ここで、</p> | |
| <ul> | |
| <li>Q<sub>d</sub>は需要量</li> | |
| <li>Pは価格</li> | |
| <li>aは需要曲線の切片</li> | |
| <li>bは価格に対する需要の変化率（傾き）</li> | |
| </ul> | |
| <p>切片aは、価格がゼロのときの需要量を示します。つまり、価格がゼロの場合に消費者が購入する量です。この値は、需要曲線が価格軸と交わる点の需要量を表します。</p> | |
| <p>例えば、需要曲線がQ<sub>d</sub> = 50 − 2Pである場合、切片aは50です。これは、価格がゼロのときに需要量が50であることを意味します。</p> | |
| <p>需要曲線の切片は、消費者の基本的な需要を示し、価格が変動する際の需要の変化を理解するための重要な要素です。</p> | |
| <h2>2. 需要曲線の傾き</h2> | |
| <p>需要曲線の傾きは、価格の変化に対する需要量の変化を示す重要な指標です。需要曲線は通常、次のような線形方程式で表されます：</p> | |
| <div class="highlight"> | |
| <p>Q<sub>d</sub> = a - bP</p> | |
| </div> | |
| <p>ここで、</p> | |
| <ul> | |
| <li>Q<sub>d</sub>は需要量</li> | |
| <li>Pは価格</li> | |
| <li>aは需要曲線の切片</li> | |
| <li>bは価格に対する需要の変化率（傾き）</li> | |
| </ul> | |
| <p>傾きbは、価格が1単位変化したときに需要量がどれだけ変化するかを示します。具体的には、傾きは次のように計算されます：</p> | |
| <div class="highlight"> | |
| <p>b = ΔQ<sub>d</sub>/ΔP</p> | |
| </div> | |
| <p>ここで、ΔQ<sub>d</sub>は需要量の変化、ΔPは価格の変化です。</p> | |
| <p>例えば、需要曲線がQ<sub>d</sub> = 50 - 2Pである場合、傾きbは2です。これは、価格が1単位上昇すると需要量が2単位減少することを意味します。</p> | |
| <h2>3. 供給曲線の切片</h2> | |
| <p>供給曲線の切片は、供給曲線が価格軸（縦軸）と交わる点を指します。供給曲線は通常、次のような線形方程式で表されます：</p> | |
| <div class="highlight"> | |
| <p>Q<sub>s</sub> = c + dP</p> | |
| </div> | |
| <p>ここで、</p> | |
| <ul> | |
| <li>Q<sub>s</sub>は供給量</li> | |
| <li>Pは価格</li> | |
| <li>cは供給曲線の切片</li> | |
| <li>dは価格に対する供給の変化率（傾き）</li> | |
| </ul> | |
| <p>切片cは、価格がゼロのときの供給量を示します。つまり、価格がゼロの場合に供給者が提供する量です。この値は、供給曲線が価格軸と交わる点の供給量を表します。</p> | |
| <p>例えば、供給曲線がQ<sub>s</sub> = 10 + 3Pである場合、切片cは10です。これは、価格がゼロのときに供給量が10であることを意味します。</p> | |
| <p>供給曲線の切片は、供給者の基本的な供給意欲を示し、価格が変動する際の供給の変化を理解するための重要な要素です。</p> | |
| <h2>4. 供給曲線の傾き</h2> | |
| <p>供給曲線の傾きは、価格の変化に対する供給量の変化を示す重要な指標です。供給曲線は通常、次のような線形方程式で表されます：</p> | |
| <div class="highlight"> | |
| <p>Q<sub>s</sub> = c + dP</p> | |
| </div> | |
| <p>ここで、</p> | |
| <ul> | |
| <li>Q<sub>s</sub>は供給量</li> | |
| <li>Pは価格</li> | |
| <li>cは供給曲線の切片</li> | |
| <li>dは供給曲線の傾き</li> | |
| </ul> | |
| <p>傾きdは、価格が1単位変化したときに供給量がどれだけ変化するかを示します。具体的には、傾きは次のように計算されます：</p> | |
| <div class="highlight"> | |
| <p>d = ΔQ<sub>s</sub>/ΔP</p> | |
| </div> | |
| <p>ここで、ΔQ<sub>s</sub>は供給量の変化、ΔPは価格の変化です。</p> | |
| <p>例えば、供給曲線がQ<sub>s</sub> = 10 + 3Pである場合、傾きdは3です。これは、価格が1単位上昇すると供給量が3単位増加することを意味します。</p> | |
| <p>傾きが大きいほど、価格の変化に対する供給の反応が大きくなります。逆に、傾きが小さい場合、価格の変化に対する供給の反応は小さくなります。</p> | |
| <p>供給曲線の傾きは、価格弾力性の分析や市場の動向を理解するために重要な要素です。</p> | |
| </body> | |
| </html> | |
| ''' | |
| js = """ | |
| function createGradioAnimation() { | |
| var container = document.createElement('div'); | |
| container.id = 'gradio-animation'; | |
| container.style.fontSize = '2em'; | |
| container.style.fontWeight = 'bold'; | |
| container.style.textAlign = 'center'; | |
| container.style.marginBottom = '20px'; | |
| var text = 'ダイナミック・プライシング'; | |
| for (var i = 0; i < text.length; i++) { | |
| (function(i){ | |
| setTimeout(function(){ | |
| var letter = document.createElement('span'); | |
| var randomColor = "#" + Math.floor(Math.random() * 16777215).toString(16); | |
| letter.style.color = randomColor; | |
| letter.style.opacity = '0'; | |
| letter.style.transition = 'opacity 0.5s'; | |
| letter.innerText = text[i]; | |
| container.appendChild(letter); | |
| setTimeout(function() { | |
| letter.style.opacity = '1'; | |
| }, 50); | |
| }, i * 250); | |
| })(i); | |
| } | |
| var gradioContainer = document.querySelector('.gradio-container'); | |
| gradioContainer.insertBefore(container, gradioContainer.firstChild); | |
| return 'Animation created'; | |
| } | |
| """ | |
| def process_cohere(prompt): | |
| if prompt == "": | |
| return "プロンプトを入力してください。", "プロンプトは必須です。" | |
| else: | |
| system_message = """## あなたは、LLMのスペシャリストです。""" | |
| prompt_message = prompt+" 結果をわかりやすく要約してください。" | |
| messages = [ | |
| {"role": "system", "content": system_message}, | |
| {"role": "user", "content": prompt_message}, | |
| ] | |
| # Step 2: Tool planning and calling | |
| response = co.chat( | |
| model="command-r-plus-08-2024", | |
| messages=messages, | |
| documents=cohere_doc | |
| ) | |
| return response.message.content[0].text | |
| def display_pdf(filename): | |
| return filename | |
| def download_pdf(): | |
| response = requests.get("https://www.ryhintl.com/dynamic-pricing.pdf") | |
| file_path = "dynamic-pricing.pdf" | |
| with open(file_path, "wb") as f: | |
| f.write(response.content) | |
| return file_path | |
| def dyn_chart(p1,p2,p3,p4,p5): | |
| # 需要曲線と供給曲線のパラメータ | |
| a = p1 # 需要曲線の切片 | |
| b = p2 # 需要曲線の傾き | |
| c = p3 # 供給曲線の切片 | |
| d = p4 # 供給曲線の傾き | |
| # 価格の範囲 | |
| P = np.linspace(0, p5, p5) | |
| # 需要曲線と供給曲線の計算 | |
| Q_d = a - b * P | |
| Q_s = c + d * P | |
| # 均衡点の計算 | |
| equilibrium_price = (a - c) / (b + d) | |
| equilibrium_quantity = a - b * equilibrium_price | |
| print(f"均衡価格: {equilibrium_price}") | |
| print(f"均衡数量: {equilibrium_quantity}") | |
| # グラフのプロット | |
| pplot = f''' | |
| import numpy as np<br /> | |
| import matplotlib.pyplot as plt<br /> | |
| import japanize_matplotlib<br /> | |
| <br /> | |
| # 需要曲線と供給曲線のパラメータ<br /> | |
| a = {p1} # 需要曲線の切片<br /> | |
| b = {p2} # 需要曲線の傾き<br /> | |
| c = {p3} # 供給曲線の切片<br /> | |
| d = {p4} # 供給曲線の傾き<br /> | |
| # 価格の範囲<br /> | |
| P = np.linspace(0, {p5}, {p5})<br /> | |
| # 需要曲線と供給曲線の計算<br /> | |
| Q_d = a - b * P<br /> | |
| Q_s = c + d * P<br /> | |
| # 均衡点の計算<br /> | |
| equilibrium_price = (a - c) / (b + d)<br /> | |
| equilibrium_quantity = a - b * equilibrium_price<br /> | |
| plt.figure(figsize=(10, 6))<br /> | |
| plt.plot(P, Q_d, label='需要曲線')<br /> | |
| plt.plot(P, Q_s, label='供給曲線')<br /> | |
| plt.axvline(x={equilibrium_price}, color='r', linestyle='--', label='均衡価格')<br /> | |
| plt.axhline(y={equilibrium_quantity}, color='r', linestyle='--', label='均衡数量')<br /> | |
| plt.xlabel('価格')<br /> | |
| plt.ylabel('数量')<br /> | |
| plt.title('需要と供給の均衡点')<br /> | |
| plt.legend()<br /> | |
| plt.grid(True)<br /> | |
| plt.savefig('plot.png')<br /> | |
| plt.show()''' | |
| return pplot | |
| def load_css(): | |
| with open('theme.css', 'r') as file: | |
| css_content = file.read() | |
| return css_content | |
| # 価格弾力性を計算する関数 | |
| def calculate_price_elasticity(prices, quantities): | |
| # 価格と需要の変化率を計算 | |
| delta_p = np.diff(prices) / prices[:-1] | |
| delta_q = np.diff(quantities) / quantities[:-1] | |
| # 価格弾力性を計算 | |
| elasticity = delta_q / delta_p | |
| return elasticity | |
| # Gradioインターフェース用の関数 | |
| def gradio_calculate_price_elasticity(prices_str, quantities_str): | |
| # 文字列を数値の配列に変換 | |
| prices = np.array([float(p) for p in prices_str.split(',')]) | |
| quantities = np.array([float(q) for q in quantities_str.split(',')]) | |
| # 価格弾力性を計算 | |
| price_elasticity = calculate_price_elasticity(prices, quantities) | |
| # 結果を表示 | |
| results = [] | |
| for i, e in enumerate(price_elasticity): | |
| results.append(f"価格 {prices[i]} から {prices[i+1]} への変化に対する価格弾力性: {e}") | |
| # 平均価格弾力性を計算 | |
| average_elasticity = np.mean(price_elasticity) | |
| results.append(f"平均価格弾力性: {average_elasticity}") | |
| return "\n".join(results) | |
| # 利潤を計算する関数 | |
| def calculate_profit(price, quantity, fixed_cost, variable_cost_per_unit): | |
| # 総収入 (TR) を計算 | |
| total_revenue = price * quantity | |
| print("Total revenue: ",total_revenue) | |
| # 総費用 (TC) を計算 | |
| total_cost = (fixed_cost * quantity) + (variable_cost_per_unit * quantity) | |
| print("Total cost: ",total_cost) | |
| # 利潤 (π) を計算 | |
| profit = total_revenue - total_cost | |
| print("Profit: ",profit) | |
| return profit | |
| # Gradioインターフェース用の関数 | |
| def gradio_calculate_profit(price, quantity, fixed_cost, variable_cost_per_unit): | |
| profit = calculate_profit(int(price), int(quantity), int(fixed_cost), int(variable_cost_per_unit)) | |
| return f"利潤 (π): {profit}" | |
| # 価格弾力性を用いて適正な価格を計算する関数 | |
| def calculate_optimal_price(current_price, current_quantity, price_elasticity, target_quantity): | |
| # 価格弾力性の公式を利用して新しい価格を計算 | |
| optimal_price = current_price * (1 + (target_quantity - current_quantity) / (price_elasticity * current_quantity)) | |
| return optimal_price | |
| # Gradioインターフェース用の関数 | |
| def gradio_calculate_optimal_price(current_price, current_quantity, price_elasticity, target_quantity): | |
| optimal_price = calculate_optimal_price(current_price, current_quantity, price_elasticity, target_quantity) | |
| return f"適正な価格: {optimal_price}" | |
| # Custom CSS for the Groq badge and color scheme (feel free to edit however you wish) | |
| custom_css = """ | |
| .gradio-container { | |
| background-color: #f5f5f5; | |
| } | |
| .gr-button-primary { | |
| background-color: #f55036 !important; | |
| border-color: #f55036 !important; | |
| } | |
| .gr-button-secondary { | |
| color: #f55036 !important; | |
| border-color: #f55036 !important; | |
| } | |
| #groq-badge { | |
| position: fixed; | |
| bottom: 20px; | |
| right: 20px; | |
| z-index: 1000; | |
| } | |
| """ | |
| #with gr.Blocks(theme=gr.themes.Default()) as llm: | |
| with gr.Blocks(css=load_css(),js=js,title="ダイナミック・プライシング",theme=gr.themes.Soft()) as llm: | |
| with gr.Tab("価格弾力性"): | |
| gr.Markdown("# 🗞️ 価格弾力性") | |
| with gr.Row(): | |
| price_input = gr.Textbox(label="価格 (カンマ区切り)",value="100000, 120000, 140000, 160000, 180000") | |
| demand_input = gr.Textbox(label="需要量 (カンマ区切り)",value="1000, 900, 800, 700, 600") | |
| with gr.Row(): | |
| response_output = gr.Textbox(label="AIアシスタントの応答") | |
| submit_button = gr.Button("価格弾力性プロセス", variant="primary") | |
| # Add the Groq badge | |
| gr.HTML(""" | |
| <div id="groq-badge"> | |
| <div style="color: #f55036; font-weight: bold;">POWERED BY EPRAG</div> | |
| </div> | |
| """) | |
| submit_button.click( | |
| gradio_calculate_price_elasticity, | |
| inputs=[price_input, demand_input], | |
| outputs=[response_output] | |
| ) | |
| with gr.Tab("利潤"): | |
| gr.Markdown("# 🗞️ 利潤") | |
| with gr.Row(): | |
| price_input = gr.Number(label="価格",value="150000") | |
| quantity_input = gr.Number(label="販売量",value="150") | |
| fixed_input = gr.Number(label="固定費用",value="80000") | |
| var_unit = gr.Number(label="単位あたりの変動費用",value="1000") | |
| with gr.Row(): | |
| dynamic_output = gr.Textbox(label="AIアシスタントの応答") | |
| submit_button = gr.Button("利潤プロセス", variant="primary") | |
| submit_button.click( | |
| gradio_calculate_profit, | |
| inputs=[price_input,quantity_input,fixed_input,var_unit], | |
| outputs=[dynamic_output] | |
| ) | |
| # Add the Groq badge | |
| gr.HTML(""" | |
| <div id="groq-badge"> | |
| <div style="color: #f55036; font-weight: bold;">POWERED BY EPRAG</div> | |
| </div> | |
| """) | |
| with gr.Tab("適正価格"): | |
| gr.Markdown("# 🗞️ 適正価格") | |
| with gr.Row(): | |
| current_price_input = gr.Number(label="現在の価格",value=150000) | |
| current_demand_input = gr.Number(label="現在の需要量",value=1000) | |
| elasticity_input = gr.Number(label="価格弾力性",value=-1.5) | |
| target_demand_input = gr.Number(label="目標とする需要量",value=1200) | |
| with gr.Row(): | |
| price_output = gr.Textbox(label="AIアシスタントの応答") | |
| submit_button = gr.Button("適正価格プロセス", variant="primary") | |
| submit_button.click( | |
| gradio_calculate_optimal_price, | |
| inputs=[current_price_input,current_demand_input,elasticity_input,target_demand_input], | |
| outputs=[price_output] | |
| ) | |
| # Add the Groq badge | |
| gr.HTML(""" | |
| <div id="groq-badge"> | |
| <div style="color: #f55036; font-weight: bold;">POWERED BY EPRAG</div> | |
| </div> | |
| """) | |
| with gr.Tab("ダイナミック・プライシング"): | |
| gr.Markdown("# 🗞️ ダイナミック・プライシング") | |
| with gr.Row(): | |
| #logout_output = gr.Textbox(label="AIアシスタントの応答") | |
| dyn_input1 = gr.Number(label="需要曲線の切片",value=100) | |
| dyn_input2 = gr.Number(label="需要曲線の傾き",value=2) | |
| dyn_input3 = gr.Number(label="供給曲線の切片",value=20) | |
| dyn_input4 = gr.Number(label="供給曲線の傾き",value=1) | |
| dyn_input5 = gr.Number(label="価格の範囲",value=10000) | |
| logout_output = gr.HTML(label="AIアシスタントの応答") | |
| submit_button = gr.Button("ダイナミック・プライシング", variant="primary") | |
| submit_button.click( | |
| dyn_chart, | |
| inputs=[dyn_input1,dyn_input2,dyn_input3,dyn_input4,dyn_input5], | |
| outputs=[logout_output] | |
| ) | |
| gr.Markdown(""" | |
| ## 使い方: | |
| 上記のPythonコードをコピーして、ファイル保存して実行してください。 | |
| """) | |
| # Add the Groq badge | |
| gr.HTML(""" | |
| <div id="groq-badge"> | |
| <div style="color: #f55036; font-weight: bold;">POWERED BY EPRAG</div> | |
| </div> | |
| """) | |
| with gr.Tab("RAG"): | |
| gr.Markdown("# 🗞️ RAG") | |
| with gr.Row(): | |
| rag_input = gr.Textbox(label="プロンプト",value="最適価格導出のアプローチについて詳しく教えてください。") | |
| with gr.Row(): | |
| rag_output = gr.Textbox(label="AIアシスタントの応答") | |
| submit_button = gr.Button("RAGプロセス", variant="primary") | |
| submit_button.click( | |
| process_cohere, | |
| inputs=[rag_input], | |
| outputs=[rag_output] | |
| ) | |
| # Add the Groq badge | |
| gr.HTML(""" | |
| <div id="groq-badge"> | |
| <div style="color: #f55036; font-weight: bold;">POWERED BY EPRAG</div> | |
| </div> | |
| """) | |
| with gr.Tab("解説"): | |
| gr.Markdown("# 📄 解説") | |
| with gr.Row(): | |
| #logout_output = gr.Textbox(label="AIアシスタントの応答") | |
| gr.HTML(label="解説",value=setsumei) | |
| with gr.Tab("資料"): | |
| gr.Markdown("# 📄 資料") | |
| with gr.Row(): | |
| if os.path.exists("./dynamic-pricing.pdf"): | |
| pdf_output = PDF(label="資料",value="./dynamic-pricing.pdf") | |
| else: | |
| download_pdf() | |
| pdf_output = PDF(label="資料",value="./dynamic-pricing.pdf") | |
| #pdf = PDF(label="Upload PDF",visible=False) | |
| #pdf_output = gr.File(visible=False) | |
| #pdf_output = PDF(label="資料",value="./dynamic-pricing.pdf") | |
| #pdf.upload(display_pdf, inputs=pdf, outputs=pdf_output) | |
| llm.launch(share=True,pwa=True,favicon_path="favicon.ico") | |