Upload 4 files

app.py

@@ -62,27 +62,38 @@ class ReviewAnalysisApp:
         try:
             setup_chrome()  # Uygulama başlatılırken Chrome'u kur
             self.analyzer = ReviewAnalyzer()
+            logger.info("ReviewAnalyzer başarıyla başlatıldı")
         except Exception as e:
-            print(f"Uygulama başlatılırken hata: {str(e)}")
+            logger.error(f"ReviewAnalyzer başlatılırken hata: {str(e)}")
+            # Hata durumunda da analyzer'ı oluştur
+            self.analyzer = None
         
     def analyze_url(self, url):
         try:
+            # Analyzer'ın başarıyla başlatılıp başlatılmadığını kontrol et
+            if self.analyzer is None:
+                logger.error("Analyzer başlatılamadı")
+                return "Sistem başlatılamadı. Lütfen daha sonra tekrar deneyin.", None, None, None
+
             if not url or not url.startswith("https://www.trendyol.com/"):
                 return "Lütfen geçerli bir Trendyol ürün yorumları URL'si girin.", None, None, None
             
-            print("Yorumlar çekiliyor...")
+            logger.info("Yorumlar çekiliyor...")
             df = scrape_reviews(url)
             
             if df.empty:
                 return "Yorumlar çekilemedi. Lütfen URL'yi kontrol edin.", None, None, None
             
-            print("Sentiment analizi yapılıyor...")
+            logger.info("Sentiment analizi yapılıyor...")
             analyzed_df = self.analyzer.analyze_reviews(df)
             
-            print("Özet oluşturuluyor...")
+            if analyzed_df.empty:
+                return "Sentiment analizi yapılamadı.", None, None, None
+            
+            logger.info("Özet oluşturuluyor...")
             summary = self.analyzer.generate_summary(analyzed_df)
             
-            print("Grafikler oluşturuluyor...")
+            logger.info("Grafikler oluşturuluyor...")
             fig1 = self.create_sentiment_distribution(analyzed_df)
             fig2 = self.create_rating_distribution(analyzed_df)
             fig3 = self.create_sentiment_by_rating(analyzed_df)
@@ -91,7 +102,7 @@ class ReviewAnalysisApp:
             
         except Exception as e:
             error_msg = f"Analiz sırasında hata oluştu: {str(e)}"
-            print(error_msg)
+            logger.error(error_msg)
             return error_msg, None, None, None
     
     def create_sentiment_distribution(self, df):

scripts/review_summarizer.py

@@ -14,6 +14,7 @@ import nltk
 import re
 import google.generativeai as genai
 from dotenv import load_dotenv
+import logging
 
 warnings.filterwarnings('ignore')
 
@@ -24,19 +25,33 @@ try:
 except:
     print("NLTK dosyaları indirilemedi, devam ediliyor...")
 
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
 class ReviewAnalyzer:
     def __init__(self):
-        # Load environment variables
-        load_dotenv()
-        
-        # Configure Gemini API
-        genai.configure(api_key=os.getenv('GOOGLE_API_KEY'))
-        self.model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')
-        
-        # Diğer model kurulumları (sentiment analizi için)
-        self.setup_sentiment_model()
-
-        self.turkish_stopwords = self.get_turkish_stopwords()
+        try:
+            # Load environment variables
+            load_dotenv()
+            
+            # Configure Gemini API
+            api_key = os.getenv('GOOGLE_API_KEY')
+            if not api_key:
+                raise ValueError("GOOGLE_API_KEY bulunamadı")
+            
+            genai.configure(api_key=api_key)
+            self.model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')
+            
+            # Sentiment model kurulumu
+            self.setup_sentiment_model()
+            
+            # Stop words yükleme
+            self.turkish_stopwords = self.get_turkish_stopwords()
+            
+            logger.info("ReviewAnalyzer başarıyla başlatıldı")
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"ReviewAnalyzer başlatılırken hata: {str(e)}")
+            raise
 
         # Lojistik ve satıcı ile ilgili kelimeleri tanımla
         self.logistics_seller_words = {