app.py

import streamlit as st
import pandas as pd
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import faiss
import numpy as np

@st.cache_data
def load_data(url):
    df = pd.read_csv(url)  # 👈 Download the data
    return df

df = load_data('data/final_data.csv')

st.title('Умный поиск фильмов 🔍🎦')


st.header('Выполнила команда "FindMyMovie":')
st.subheader('🎥Алексей')
st.subheader('🎬Светлана')
st.subheader('🍿Тата')
    


st.subheader('Наши задачи:')
st.markdown("""
<span style='font-size:18px; color:purple;'>Задача 1:</span> Спарсить информацию по 5 тыс. фильмов и обработать ее

<span style='font-size:18px; color:purple;'>Задача 2:</span> Разработать систему поиска фильма по пользовательскому запросу
""", unsafe_allow_html=True)

st.markdown(
f"<div style='border: 2px solid #800080; padding: 10px; text-align: center;'><span style='font-size: 20px; color: violet;'>Мы любезно позаимствовали данные о фильмах с \
Киноафиши, ни один участник команды при этом не пострадал 💟</span></div>",
unsafe_allow_html=True
)

st.subheader('   '*10)


st.info('🌟Сервис принимает на вход описание фильма от пользователя и возвращает заданное количество подходящих вариантов')


st.info('🌟Если не знаете, что посмотреть, нажмите кнопку "Сгенерировать" - сервис предложит вам 10 случайных фильмов из библиотеки')


# Отображаем HTML-разметку в Streamlit
if st.button("Сгенерировать 🎲"):
    # Получение случайных 10 строк, включая 'image_url' и 'actors'
    random_rows = df[['movie_title', 'description', 'actors', 'image_url', 'page_url']].sample(n=10).reset_index(drop=True)
    random_rows.index = random_rows.index + 1
    st.markdown(f"<span style='font-size:{20}px; color:violet'>{'Сегодня мы подобрали для вас следующие фильмы:'}</span>", unsafe_allow_html=True)



    for i in range(5):        
        st.markdown(f"<span style='font-size:{20}px; color:purple'>{random_rows['movie_title'].iloc[i]}</span>", unsafe_allow_html=True)
        col1, col2 = st.columns([2, 1])
        col1.info(random_rows['description'].iloc[i])
        col1.markdown(f"**В ролях:** {random_rows['actors'].iloc[i]}")
        col1.markdown(f"**Фильм можно посмотреть [здесь]({random_rows['page_url'].iloc[i]})**")
        col2.image(random_rows['image_url'].iloc[i], caption=random_rows['movie_title'].iloc[i], width=200)