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@@ -53,8 +53,93 @@ def process_csv(csv_file):
     os.rename(output_path, new_path)
 
     return new_path
-def testCSV(csv_file):
-    return csv_file
+
+
+def create_choice_question(csv_file):
+    # CSVファイルを読み込む
+    df = pd.read_csv(csv_file.name)
+
+    # プロンプトを作成
+    prompt_df = pd.DataFrame(columns=['ステージ', 'レベル', 'カテゴリ', '問題形式','複製パターン','テーマ','prompt','quantity'])
+
+    # dfを反復処理
+    for index, row in df.iterrows():
+        # 'カテゴリ'カラムの文字列をリストに変換
+        try:
+            themes = ast.literal_eval(row['カテゴリ'])
+        except ValueError:
+            # ast.literal_evalに失敗した場合（例: 空の文字列、不正な形式など）
+            themes = []
+        for theme in themes:
+            # プロンプトとカテゴリを組み合わせて新しいpromptを作成
+            new_prompt = f"以下の形式の英語のリスニング問題を{row["問題数"]}問、作成して。
+            各問題は、[問題1][問題2]という形式で始めて。
+            ただし、スクリプトの内容は、{theme}に関するスクリプトにして。"
+            # prompt_dfに新しい行を追加
+            new_row = {
+                'ステージ': row['ステージ'],
+                'レベル': row['レベル'],
+                'カテゴリ': row['カテゴリ'],
+                '問題形式': row['問題形式'],
+                '複製パターン': row['複製パターン'],
+                'テーマ': theme,
+                'prompt': new_prompt,  # 新しいプロンプト
+                'quantity': row['問題数']
+            }
+            prompt_df = pd.concat([prompt_df,new_row],ignore_index=True)
+        
+        with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix='.csv') as tmp:
+            prompt_df.to_csv(tmp.name, index=False)
+            output_path = tmp.name
+        # ファイル名を変更
+            new_path = os.path.join(os.path.dirname(output_path), "output.csv")
+            os.rename(output_path, new_path)
+            return new_path
+    
+    
+
+    # 変数の配列からすべての組み合わせを生成し、新しいpromptを作成
+    for index, row in df.iterrows():
+          # 変数の値をリストとして取得、数値の場合は文字列に変換
+        variables_lists = [
+            str(row[f'変数{i}（var{i}）']).split(',') if pd.notna(row[f'変数{i}（var{i}）']) else ['']
+            for i in range(1, 6)
+        ]
+        
+        # 数値を含む可能性のある列の値を文字列に変換
+        variables_lists = [[str(value).strip() for value in values] for values in variables_lists]
+
+        # 変数の配列からすべての組み合わせを生成
+        variables_combinations = list(itertools.product(*variables_lists))
+        for combination in variables_combinations:
+            # プロンプトテンプレートに変数の値を埋め込む
+            formatted_prompt = row['プロンプト'].format(var1=combination[0], var2=combination[1], var3=combination[2], var4=combination[3], var5=combination[4])
+            new_prompt = "以下の要件で問題を作ってください。" + formatted_prompt
+            # 新しい行をDataFrameに追加
+            new_row = pd.DataFrame([{
+                'ID': row['ID'], 
+                'prompt': new_prompt, 
+                'quantity': row['作成問題数'], 
+                'output': ''
+            }], columns=['ID', 'prompt', 'quantity', 'output'])
+            new_df = pd.concat([new_df, new_row], ignore_index=True)
+            
+    # 新しいDataFrameのprompt列をChatGPTに送信し、応答をoutput列に保存
+    new_df['output'] = new_df['prompt'].apply(get_chatgpt_response)
+
+    with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix='.csv') as tmp:
+        new_df.to_csv(tmp.name, index=False)
+        output_path = tmp.name
+
+    # ファイル名を変更
+    new_path = os.path.join(os.path.dirname(output_path), "output.csv")
+    os.rename(output_path, new_path)
+
+    return new_path
+    
+
+
+    
 # interface = gr.Interface(
 #     fn=process_csv,
 #     inputs=gr.File(label="CSVファイルをアップロード"),