import gradio as gr
from io import BytesIO
import docx

def process_input(uploaded_file, function):
    if uploaded_file is None:
        return "Файл не загружен"

    try:
        # Получаем содержимое файла
        file_content = uploaded_file.read()

        # Определяем тип файла по расширению
        if uploaded_file.name.endswith('.txt'):
            # Если файл текстовый, декодируем содержимое
            content = file_content.decode("utf-8")
        elif uploaded_file.name.endswith('.docx'):
            # Если файл Word, используем библиотеку python-docx
            doc = docx.Document(BytesIO(file_content))
            content = '\n'.join([para.text for para in doc.paragraphs])
        else:
            return "Неподдерживаемый тип файла"

        # Тут можно добавить логику обработки текста
        return f"Результат для функции '{function}': {content[:100]}... (показаны первые 100 символов)"
    except Exception as e:
        return f"Ошибка при обработке файла: {str(e)}"

def main():
    with gr.Blocks() as demo:
        gr.Markdown("### AI Research Assistant")
        with gr.Row():
            file_input = gr.File(label="Загрузите файл", file_types=["text", "docx"])
            function_select = gr.Dropdown(choices=[
                "Суммаризатор", "Поиск новых статей", "Учитель", "Критик", "Тестировщик",
                "Визуализатор связей", "Советник", "Соавтор", "Переводчик", "Аннотатор",
                "Факт-чекер", "Аналитик данных", "Стилистический редактор", "Рецензент",
                "Презентатор", "Грант-райтер", "Научный сторителлер", "Библиограф"
            ], label="Выберите функцию")
        with gr.Row():
            submit_button = gr.Button("Обработать")
            output_text = gr.Textbox(label="Результат")
        
        submit_button.click(
            fn=process_input,
            inputs=[file_input, function_select],
            outputs=output_text
        )
    demo.launch()

if __name__ == "__main__":
    main()