Base app.py interface v2.1

app.py

@@ -2,9 +2,12 @@
 import gradio as gr
 import requests
 import pandas as pd
-from io import BytesIO
 from datetime import datetime
+import os
 
+# --------------------------------------------------------------
+# ⚙️ Получение данных
+# --------------------------------------------------------------
 def fetch_bank_data():
     try:
         url = "https://www.ecb.europa.eu/stats/eurofxref/eurofxref-daily.xml"
@@ -13,22 +16,22 @@ def fetch_bank_data():
 
         from xml.etree import ElementTree as ET
         root = ET.fromstring(r.text)
-        data = []
-        for cube in root.findall(".//{*}Cube[@currency]"):
-            data.append({
-                "Валюта": cube.attrib["currency"],
-                "Курс к EUR": float(cube.attrib["rate"])
-            })
+        data = [
+            {"Валюта": c.attrib["currency"], "Курс к EUR": float(c.attrib["rate"])}
+            for c in root.findall(".//{*}Cube[@currency]")
+        ]
         df = pd.DataFrame(data).sort_values("Курс к EUR")
         return "✅ Данные успешно загружены (ECB)", df
     except Exception as e:
         return f"❌ Ошибка: {e}", pd.DataFrame()
 
+# --------------------------------------------------------------
+# 🧠 Анализ данных
+# --------------------------------------------------------------
 def analyze_data(df: pd.DataFrame):
     if df.empty:
         return "⚠️ Нет данных для анализа."
-    strongest = df.iloc[-1]
-    weakest = df.iloc[0]
+    strongest, weakest = df.iloc[-1], df.iloc[0]
     return (
         f"📊 Сводка валют:\n\n"
         f"• Самая сильная валюта — **{strongest['Валюта']} ({strongest['Курс к EUR']:.2f})**\n"
@@ -36,17 +39,28 @@ def analyze_data(df: pd.DataFrame):
         f"• Средний курс: **{df['Курс к EUR'].mean():.2f}**"
     )
 
-# ✅ исправленный экспорт
+# --------------------------------------------------------------
+# 📤 Экспорт в Excel (Power BI)
+# --------------------------------------------------------------
 def export_to_excel(df: pd.DataFrame):
     if df.empty:
         return None, "⚠️ Нет данных для экспорта."
-    filename = f"bank_report_{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}.xlsx"
-    output = BytesIO()
-    with pd.ExcelWriter(output, engine="openpyxl") as writer:
-        df.to_excel(writer, index=False, sheet_name="Rates")
-    output.seek(0)
-    # 🟢 Gradio требует именно (file-like, name)
-    return gr.File.update(value=output, visible=True, label=filename), f"✅ Отчёт '{filename}' готов для Power BI."
+
+    filename = f"bank_report_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.xlsx"
+    filepath = os.path.join(os.getcwd(), filename)
+
+    try:
+        with pd.ExcelWriter(filepath, engine="openpyxl") as writer:
+            df.to_excel(writer, index=False, sheet_name="Rates")
+
+            # Добавляем текстовую сводку как отдельный лист
+            summary_text = analyze_data(df)
+            summary_df = pd.DataFrame({"RAG Summary": [summary_text]})
+            summary_df.to_excel(writer, index=False, sheet_name="AI_Analysis")
+
+        return filepath, f"✅ Отчёт '{filename}' готов. Можно загрузить в Power BI."
+    except Exception as e:
+        return None, f"❌ Ошибка при создании файла: {e}"
 
 # --------------------------------------------------------------
 # 🧱 Интерфейс Gradio
@@ -54,7 +68,7 @@ def export_to_excel(df: pd.DataFrame):
 with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), title="🏦 Banking Data RAG Prototype") as demo:
     gr.Markdown(
         "## 🏦 Banking Data RAG Prototype\n"
-        "Загружай открытые банковские данные, анализируй и выгружай отчёт для Power BI.\n"
+        "Загружай открытые банковские данные, анализируй их и выгружай отчёт для Power BI."
     )
 
     with gr.Row():
@@ -66,7 +80,7 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), title="🏦 Banking Data RAG Prototype")
             status = gr.Textbox(label="Статус", value="Ожидание...")
             summary = gr.Textbox(label="Сводка анализа", lines=6)
             table = gr.DataFrame(label="📋 Курсы валют", interactive=False)
-            file_out = gr.File(label="Скачать отчёт", visible=False)
+            file_out = gr.File(label="Скачать отчёт")
 
     btn_load.click(fetch_bank_data, None, [status, table])
     btn_analyze.click(analyze_data, [table], [summary])