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| import streamlit as st | |
| import pandas as pd | |
| import time | |
| from datetime import datetime | |
| # NOTE: Since this Streamlit application replaces the command-line interface, | |
| # we need to simulate the import of the processing logic (from main.py, extract_*, scorer.py). | |
| # In a real scenario, you would integrate the content of those files into functions here, | |
| # or ensure they are properly callable. | |
| # We will simulate the 'process_urls' function which takes a list of URLs and returns a DataFrame. | |
| def simulate_data_processing(urls): | |
| """ | |
| Simule la logique d'extraction et de scoring des profils. | |
| Dans la version réelle, cette fonction appellerait extract_github.py, extract_so.py, et scorer.py. | |
| """ | |
| if not urls: | |
| return pd.DataFrame() | |
| data = [] | |
| # Simuler un traitement plus long pour montrer l'animation | |
| progress_bar = st.progress(0) | |
| status_text = st.empty() | |
| for i, url in enumerate(urls): | |
| # Simulation d'extraction et scoring | |
| score = len(url) % 10 + 5 # Score basé sur la longueur de l'URL pour la simulation | |
| platform = "GitHub" if "github.com" in url else "StackOverflow" | |
| data.append({ | |
| "ID": i + 1, | |
| "URL": url, | |
| "Platforme": platform, | |
| "Nom_Profil": url.split('/')[-1] if url.split('/')[-1] else "Anonyme", | |
| "Score_Talent": score, | |
| "Status": "Qualifié" if score >= 10 else "Nouveau" | |
| }) | |
| # Mettre à jour la barre de progression | |
| progress = (i + 1) / len(urls) | |
| progress_bar.progress(progress) | |
| status_text.text(f"🚀 Analyse en cours : {i+1}/{len(urls)} profils traités...") | |
| time.sleep(0.1) # Simuler un délai de traitement | |
| progress_bar.empty() | |
| status_text.empty() | |
| return pd.DataFrame(data) | |
| # ---------------- CONFIGURATION ET THÈME PREMIUM ---------------- | |
| st.set_page_config( | |
| page_title="Talent Data Engine | Digisphere LLC", | |
| page_icon="🧠", | |
| layout="wide" | |
| ) | |
| # Thème foncé (Dark Mode) et styles personnalisés | |
| st.markdown(""" | |
| <style> | |
| /* 1. Global Dark Theme */ | |
| .stApp { | |
| background-color: #1e1e1e; /* Fond très sombre */ | |
| color: #f0f0f0; /* Texte clair */ | |
| } | |
| /* 2. Custom Header & Branding */ | |
| .main-header { | |
| text-align: center; | |
| padding: 20px 0 10px 0; | |
| background: #282828; /* Barre de titre un peu moins sombre */ | |
| border-bottom: 3px solid #4a90e2; /* Accent bleu électrique */ | |
| margin-bottom: 20px; | |
| } | |
| .logo-text { | |
| font-size: 2.5rem; | |
| font-weight: 800; | |
| color: #4a90e2; /* Couleur du logo */ | |
| letter-spacing: 2px; | |
| display: inline-block; | |
| } | |
| .tagline { | |
| color: #cccccc; | |
| font-size: 1rem; | |
| margin-top: 5px; | |
| font-weight: 300; | |
| } | |
| /* 3. Button Styling (Action Button) */ | |
| .stButton>button { | |
| background-color: #4a90e2; | |
| color: white !important; | |
| font-weight: bold; | |
| border-radius: 8px; | |
| border: none; | |
| padding: 10px 20px; | |
| transition: all 0.2s; | |
| } | |
| .stButton>button:hover { | |
| background-color: #357bd9; | |
| box-shadow: 0 4px 15px rgba(74, 144, 226, 0.4); /* Ombre au survol */ | |
| } | |
| /* 4. Text Area for Input (Key Feature) */ | |
| .stTextArea label { | |
| font-size: 1.1rem; | |
| color: #f0f0f0; | |
| } | |
| </style> | |
| """, unsafe_allow_html=True) | |
| # ---------------- HEADER ET LOGO ---------------- | |
| st.markdown(""" | |
| <div class="main-header"> | |
| <span class="logo-text">DIGISPHERE LLC</span> | |
| <div class="tagline">TALENT DATA ENGINE — AI Sourcing Automation</div> | |
| </div> | |
| """, unsafe_allow_html=True) | |
| # ---------------- MAIN LOGIC ---------------- | |
| st.markdown("## 📥 Saisie des URLs Source") | |
| st.markdown("Collez les URLs des profils (GitHub, StackOverflow, etc.) à analyser, une URL par ligne.") | |
| # Zone de saisie pour les URLs (plus professionnel qu'un fichier) | |
| input_urls_text = st.text_area( | |
| "Liste d'URLs", | |
| placeholder="Exemple:\nhttps://github.com/torvalds\nhttps://stackoverflow.com/users/22656/jon-skeet", | |
| height=200 | |
| ) | |
| # Séparation des URLs | |
| urls_to_process = [url.strip() for url in input_urls_text.split('\n') if url.strip()] | |
| st.markdown("---") | |
| # ---------------- PARAMÈTRES D'AUTOMATISATION ---------------- | |
| st.markdown("### ⚙️ Paramètres d'Automatisation (Licence Entreprise)") | |
| col_check, col_info = st.columns([1, 2]) | |
| with col_check: | |
| auto_refresh_enabled = st.checkbox("Activer l'Auto-Mise à Jour (toutes les 6h)", value=False) | |
| with col_info: | |
| if auto_refresh_enabled: | |
| # Note pour rappeler la nature SaaS de cette fonctionnalité | |
| st.markdown( | |
| """ | |
| <div style='background-color: #35424a; padding: 10px; border-radius: 6px; color: #e0e0e0;'> | |
| ⚙️ **Statut :** L'automatisation est active. Cette fonction nécessite que l'application soit déployée sur un serveur (type CRON ou Worker) pour fonctionner en arrière-plan sans intervention manuelle. | |
| </div> | |
| """, | |
| unsafe_allow_html=True | |
| ) | |
| else: | |
| st.caption("L'automatisation met à jour votre Dataset Premium périodiquement via une configuration serveur dédiée.") | |
| # Bouton de lancement | |
| if st.button("🧠 Lancer l'Analyse du Talent Data Engine"): | |
| if not urls_to_process: | |
| st.warning("⚠️ Veuillez entrer au moins une URL à analyser.") | |
| else: | |
| st.info(f"Démarrage de l'analyse pour {len(urls_to_process)} profils...") | |
| # Le traitement avec l'animation | |
| df_results = simulate_data_processing(urls_to_process) | |
| st.success("✅ Analyse complétée ! Dataset Premium généré.") | |
| st.session_state['results_df'] = df_results | |
| st.session_state['last_run'] = datetime.now() | |
| # ---------------- AFFICHAGE DES RÉSULTATS ---------------- | |
| if 'results_df' in st.session_state and not st.session_state['results_df'].empty: | |
| df = st.session_state['results_df'] | |
| st.markdown("## 📊 Dataset Premium (Profils Classés)") | |
| st.markdown(f"**Dernière exécution :** {st.session_state['last_run'].strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}") | |
| # Affichage des résultats | |
| st.dataframe(df.sort_values(by="Score_Talent", ascending=False), use_container_width=True, height=350) | |
| # Bouton de téléchargement | |
| st.download_button( | |
| label="⬇️ Télécharger le Dataset CSV", | |
| data=df.to_csv(index=False).encode("utf-8"), | |
| file_name=f"digisphere_talent_data_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M')}.csv", | |
| mime="text/csv", | |
| key='download_button' | |
| ) | |
| st.markdown("---") | |
| # ---------------- SECTION À PROPOS ET FOOTER ---------------- | |
| with st.expander("ℹ️ À Propos du Talent Data Engine", expanded=False): | |
| st.markdown(""" | |
| Le **Talent Data Engine** est la solution logicielle phare de **Digisphere LLC**. | |
| Conçu pour les professionnels du recrutement et les dirigeants d'entreprises tech, | |
| il utilise des algorithmes exclusifs pour : | |
| * Analyser la profondeur technique et la contribution des profils tech. | |
| * Attribuer un **Score Talent** (de 1 à 15) pour une qualification rapide. | |
| * Créer des datasets structurés prêts à l'emploi. | |
| Pour toute licence entreprise, support ou personnalisation : **contact@digispherellc.com**. | |
| """, unsafe_allow_html=True) | |
| st.markdown( | |
| """<div style="text-align: center; color: #888888; padding: 10px; font-size: 0.8rem;"> | |
| © 2025 Digisphere LLC — Software Solution License v1.0 | |
| </div>""", | |
| unsafe_allow_html=True | |
| ) | |