app.py

import pandas as pd
import streamlit as st
import numpy as np

# Загрузка данных из Excel файлов
vacancy = 'vacancy_new_new.xlsx'
resume = 'resume_new_new.xlsx'
file_nkz = 'label_NKZ.xlsx'
file_skills = 'label_skills_new.xlsx'

df_vacancy = pd.read_excel(vacancy)
df_resume = pd.read_excel(resume)
df_nkz = pd.read_excel(file_nkz)
df_skills = pd.read_excel(file_skills)

# Проверка, что в файлах есть нужные колонки
required_columns = {'skills', 'name', 'NKZ', 'id'}
for df, fname in zip([df_vacancy, df_resume, df_nkz, df_skills], [vacancy, resume, file_nkz, file_skills]):
    if not required_columns.intersection(df.columns):
        raise ValueError(f"Файл {fname} должен содержать колонки {required_columns}")

# Streamlit интерфейс
st.title("Поиск совпадений по навыкам")

# Ввод текста для добавления в колонку 'name'
new_name = st.text_input("Введите название")

# Выбор из колонки 'NKZ' из файла label_NKZ
nkz_options = df_nkz['name'].unique().tolist()
selected_nkz = st.selectbox("Выберите профессию по НКЗ", nkz_options)

# Множественный выбор из колонки 'skills' из файла label_skills
skills_options = sorted(df_skills[df_skills['NKZ'] == df_nkz[df_nkz['name'] == selected_nkz]['NKZ'].values[0]]['skills'].unique().tolist())
selected_skills = st.multiselect("Выберите навыки", skills_options)

# Выбор файла для поиска совпадений
file_option = st.selectbox("Выберите тип", ("Вакансия", "Резюме"))

# Выбор файла для записи новой записи
write_option = "vacancy" if file_option == "Вакансия" else "resume"

# Кнопка для добавления новой записи
add_entry = st.button("Добавить новую запись")
if add_entry:
    if new_name and selected_skills:
        skills_ids = df_skills[df_skills['skills'].isin(selected_skills)]['id'].values
        skills_ids_str = ','.join(map(str, skills_ids))
        new_entry = pd.DataFrame({'name': [new_name], 'NKZ': [selected_nkz], 'skills': [' '.join(selected_skills)], 'arr': [skills_ids_str]})
        df_to_update = df_vacancy if write_option == "vacancy" else df_resume
        df_to_update = pd.concat([df_to_update, new_entry], ignore_index=True)
        df_to_update.to_excel(vacancy if write_option == "vacancy" else resume, index=False)
        st.success("Новая запись была успешно добавлена.")
    else:
        st.error("Пожалуйста, введите имя и выберите навыки для добавления записи.")

# Кнопка для поиска совпадений
if st.button("Найти совпадения"):
    if new_name and selected_skills:
        # Определение DataFrame для поиска совпадений
        df_to_search = df_vacancy if file_option == "Вакансия" else df_resume
        skills_ids = set(df_skills[df_skills['skills'].isin(selected_skills)]['id'].values)

        # Поиск совпадений по пересечению
        matching_results = []
        for index, row in df_to_search.iterrows():
            if 'arr' in row and isinstance(row['arr'], str):
                arr_values = set(map(int, row['arr'].split(',')))
                intersection = skills_ids.intersection(arr_values)
                if len(intersection) > 0:
                    matching_results.append({
                        'Name': row['name'],
                        'Matching Skills Count': len(intersection),
                        'Matching Skills': intersection
                    })

        # Вывод результатов
        st.write("Результаты по найденным совпадениям:")
        if matching_results:
            for result in matching_results:
                st.markdown(
                    f"""
                    <div style="border: 1px solid #ddd; padding: 10px; border-radius: 5px; margin-bottom: 10px;">
                        <h4 style="margin: 0;">{result['Name']}</h4>
                        <p><strong>Количество совпадающих навыков:</strong> {result['Matching Skills Count']}</p>
                        <p><strong>Совпадающие навыки:</strong> {', '.join(map(str, result['Matching Skills']))}</p>
                    </div>
                    """,
                    unsafe_allow_html=True
                )
        else:
            st.write("Нет совпадений.")
    else:
        st.error("Пожалуйста, введите имя и выберите навыки для сравнения.")