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app.py

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 import gradio as gr
 import pandas as pd
-from io import StringIO
+import tempfile
+import os
 
 def process_csv(file_obj):
-    # アップロードされたCSVファイルをPandas DataFrameとして読み込む
     df = pd.read_csv(file_obj)
-    
-    # 'age'列の値を2倍にする
-    df['age'] = df['age'].apply(lambda x: x * 2)
-    
-    # 結果を文字列として出力するため、StringIOを使用してCSV形式に変換
-    output = StringIO()
-    df.to_csv(output, index=False)
-    output.seek(0)
-    
-    # StringIOオブジェクトの内容をバイト列として返す
-    return output.getvalue().encode('utf-8')
+    df['age'] = df['age'] * 2
 
-# Gradioインターフェースの定義
-iface = gr.Interface(fn=process_csv, 
-                     inputs=gr.File(label="Upload CSV"), 
-                     outputs=gr.File(label="Download Processed CSV", type="binary"), 
-                     description="Upload a CSV with 'name' and 'age' columns. This app will double the 'age' and return the processed CSV in binary format.")
+    # 一時ファイルを作成して結果を書き込む
+    with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix='.csv', mode='w+') as tmp_file:
+        df.to_csv(tmp_file.name, index=False)
+        # 一時ファイルのパスを保持
+        temp_file_path = tmp_file.name
+
+    # 一時ファイルのパスを返却
+    return temp_file_path
+
+iface = gr.Interface(fn=process_csv,
+                     inputs=gr.File(label="Upload CSV"),
+                     outputs=gr.File(label="Download Processed CSV", type="file"),  # 'type'を'file'に設定
+                     description="Upload a CSV with 'name' and 'age' columns. This app will double the 'age' and let you download the processed CSV.")
 
-# アプリの起動
 iface.launch()