import gradio as gr
from pyvis.network import Network
import base64

def create_knowledge_graph():
    # Создаем граф с pyvis
    net = Network(
        height="600px",
        width="100%",
        bgcolor="#222222",
        font_color="white",
        cdn_resources="in_line"  # Все необходимые JS/CSS будут встроены в HTML
    )
    
    # Добавляем узлы (концепции)
    nodes = ["Python", "Gradio", "Pyvis", "Data Science", "Machine Learning"]
    for node in nodes:
        net.add_node(node, label=node)
    
    # Добавляем ребра (связи между концепциями)
    edges = [
        ("Python", "Gradio"),
        ("Python", "Pyvis"),
        ("Python", "Data Science"),
        ("Data Science", "Machine Learning"),
        ("Gradio", "Machine Learning"),
        ("Pyvis", "Data Science")
    ]
    for source, target in edges:
        net.add_edge(source, target)
    
    # Генерируем HTML-код графа
    html_content = net.generate_html(notebook=False)
    
    # Кодируем HTML в base64 и формируем data URL
    html_bytes = html_content.encode("utf-8")
    b64_html = base64.b64encode(html_bytes).decode("utf-8")
    data_uri = f"data:text/html;base64,{b64_html}"
    
    # Возвращаем ссылку, которая откроется в новой вкладке
    return f'<a href="{data_uri}" target="_blank">Открыть граф в новой вкладке</a>'

with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("# Открытие графа в новой вкладке")
    generate_button = gr.Button("Создать граф")
    html_out = gr.HTML()

    generate_button.click(fn=create_knowledge_graph, inputs=[], outputs=html_out)

demo.launch(inline=True)