Update app.py

app.py

@@ -5,6 +5,10 @@ from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
 import faiss
 import numpy as np
 
+from sidebar import main as sidebar_main
+
+# Вызываем функцию из sidebar.py для отображения боковой панели
+sidebar_main()
 
 @st.cache_data
 def load_data(url):
@@ -13,38 +17,9 @@ def load_data(url):
 
 df = load_data('data/final_data.csv')
 
-# @st.cache_data
-# def embedding_and_index():
-#     embeddings_array = np.load('data/embeddings_final.npy')
-#     index = faiss.read_index('data/desc_faiss_index_final.index')
-#     return(embeddings_array, index)
-
-# embeddings_array, index = embedding_and_index()
-     
-# @st.cache_resource
-# def load_tokenizer_and_model():
-#     tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("DeepPavlov/rubert-base-cased-sentence")
-#     model = AutoModel.from_pretrained("DeepPavlov/rubert-base-cased-sentence")
-#     return tokenizer, model
-    
-# tokenizer, model = load_tokenizer_and_model()
-
-# @st.cache_resource
-# def encode_description(description, tokenizer, model):
-#     tokens = tokenizer(description, return_tensors="pt")
-#     with torch.no_grad():
-#         outputs = model(**tokens)
-#     embeddings = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1)
-#     return embeddings.cpu().numpy().astype('float32')
-
-
 st.title('Умный поиск фильмов 🔍🎦')
 
-# with st.sidebar:
-#     st.header('Выберите страницу')
-#     page = st.selectbox("Выберите страницу", ["Главная", "Подбор фильмов по описанию", "Итоги"])
 
-# if page == "Главная":
 st.header('Выполнила команда "FindMyMovie":')
 st.subheader('🎥Алексей')
 st.subheader('🎬Светлана')
@@ -52,7 +27,6 @@ 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
@@ -83,75 +57,4 @@ if st.button("Сгенерировать 🎲"):
     st.markdown(f"<span style='font-size:{20}px; color:violet'>{'Сегодня мы подобрали для вас следующие фильмы:'}</span>", unsafe_allow_html=True)
     st.write(random_rows)
     st.image("apps/1.png", use_column_width=True)
-                
-# if page == "Подбор фильмов по описанию":
-
-        
-
-
-    
-  
-    
-#     def main():
-
-
-#     # Пользовательский ввод
-#         user_input = st.text_input("Введите описание фильма:", value="", help="Чем подробнее будет ваше описание, тем точнее мы сможем подобрать для вас фильм 🤗'")
-
-#         if st.button("Искать🔍🎦"):
-#             if user_input:
-#             # Векторизация введенного запроса
-#                 input_embedding = encode_description(user_input)
-
-#             # Поиск с использованием Faiss
-#                 _, sorted_indices = index.search(input_embedding.reshape(1, -1), 5)  # Изменил на 5
-
-#             # Используйте индексы для извлечения строк из DataFrame
-#                 recs = df2.iloc[sorted_indices[0]].reset_index(drop=True)
-#                 recs.index = recs.index + 1
-
-#             # Вывод рекомендованных фильмов с изображениями
-#                 st.subheader("Рекомендованные фильмы 🎉:")
-#                 for i in range(5):
-#                     st.markdown(f"<span style='font-size:{20}px; color:purple'>{recs['movie_title'].iloc[i]}</span>", unsafe_allow_html=True)
-#                     # Создаем две колонки: одну для текста, другую для изображения
-#                     col1, col2 = st.columns([2, 1])
-                
-#                     # В  колонке отображаем название фильма, описание, роли и ссылку
-#                     col1.info(recs['description'].iloc[i])
-#                     col1.markdown(f"**В ролях:** {recs['actors'].iloc[i]}")
-#                     col1.markdown(f"**Фильм можно посмотреть [здесь]({recs['page_url'].iloc[i]})**")
-                
-#                     # В  колонке отображаем изображение
-#                     col2.image(recs['image_url'].iloc[i], caption=recs['movie_title'].iloc[i], width=200)
-#                 with st.sidebar:
-#                     st.info("""
-#                          #### Мы смогли помочь вам с выбором? 
-#                         """)
-#                     feedback = st.text_input('Поделитесь с нами вашим мнением')
-                
-#                     feedback_button = st.button("Отправить отзыв", key="feedback_button")
-                
-#                 if feedback_button and feedback:
-#                     feedback_container.success("Спасибо, каждый день мы стараемся быть лучше для вас 💟")
-#                 elif feedback_button:
-#                     feedback_container.warning("Пожалуйста, введите отзыв перед отправкой.")
-
-#     if __name__ == "__main__":
-#         main()
-
-# if page == "Итоги":
-#     st.header('Инструменты для создания проекта: ')
-#     list_text = """
-#     <div style='color: violet; border: 2px solid purple; padding: 10px;'>
-#         <ul>
-#             <li>Используемые языковые модели: rubert-base-cased-sentence, rubert-tiny2</li>
-#             <li>Библиотека Sentence Transformers</li>
-#             <li>Faiss (для уменьшения времени генерации подборки фильмов)</li>
-#             <li>Сайт-жертва для парсинга - <a href="https://www.kinoafisha.info/" style='color: purple;'>Киноафиша</a></li>
-#         </ul>
-#     </div>
-#     """
-
-#     # Отображение HTML-разметки в Streamlit
-#     st.markdown(list_text, unsafe_allow_html=True)
+