import streamlit as st
from extract import extract_data
import pandas as pd

def main():
    # Definir el estilo CSS
    css = """
    <style>
    h1#pycaro {
        text-align: center;
        color: #f85149;
    }
    h3 {
        color: #df6f6a;
        font-weight: 100;
        font-style: italic;
        font-size: large;
    }
   h3 a {
        color: white;
        font-weight: 100;
        font-style: italic;
        font-size: large;
    }
    td:nth-child(1) {
    white-space: nowrap;
    }
    th {
    text-align: left;
    font-weight: 300;
    color: #df6f6a;
    }
    table {
        width: 100%;
        border-collapse: collapse;
    }
    </style>
    """
    # Inyectar el estilo CSS en la aplicación
    st.markdown(css, unsafe_allow_html=True)
    
    # Aplicar el id al título para que se aplique el estilo CSS
    st.title("PyCARO", anchor="pycaro")
    
    # Selector de tipo de búsqueda
    search_type = st.selectbox("Selecciona el tipo de búsqueda", ["Dominio", "URL"])
    
    # Obtener la URL del dominio o la URL del input del usuario
    input_label = "Introduce la URL del dominio" if search_type == "Dominio" else "Introduce la URL"
    user_input = st.text_input(input_label, "")
    
    if st.button("🔎"):
        if not user_input:
            st.warning("No has introducido ninguna URL")
        else:
            mode = "domain" if search_type == "Dominio" else "url"
            visualize(user_input, mode)

def visualize(user_input, mode):  
    try:
        # Fetch and display the website content
        with st.spinner("Cargando datos del sitio web ..."):
            data = extract_data(user_input, mode)
            
            if data:
                st.subheader(f"Resultados para {user_input}")
                df = pd.DataFrame(data)
                
                # Eliminar la columna "Última actualización" si existe
                if "Última actualización" in df.columns:
                    df = df.drop(columns=["Última actualización"])
                
                # Convertir el DataFrame a HTML y ocultar la columna de índice
                html_table = df.to_html(index=False, escape=False, border=0)
                st.markdown(html_table, unsafe_allow_html=True)
            else:
                st.error("No se encontraron datos")
                                   
    
    except Exception as e:
        st.error(f"Error: {e}")

if __name__ == "__main__":
    main()