streamlit.py

# Description: This is the main file for the Streamlit app.
from class_onet import Onet 
import streamlit as  st    
import pandas as pd 
import os   
import requests
import openpyxl
import concurrent.futures

directory = 'onet'
filename = 'onet'


def main(): 
    st.title('ONet demonstration')
    st.subheader('計畫主理人：陳文豪教授')
    st.markdown('標竿計畫：ONet職業資訊網站爬蟲 -作者：鄭仲恒')
    st.markdown('請輸入ONet網址，並點擊Fetch data按鈕來取得資料')
    st.markdown('資料取得後，將會顯示技能和知識的資料表，並提供Save按鈕來下載資料，清除先前紀錄請點擊Reload按鈕')
    # 使用 Streamlit 的 text_input 函數來讓使用者輸入 URL   
    url = st.text_input('Enter URL')
    if st.button('Fetch data'): 
        progress_bar = st.progress(0)   
        onet = Onet(url)
        info = onet.get_info()
        st.write(info)
        st.write('Data fetched')

        dfs = onet.work_skill() 
        progress_bar.progress(50)
        dfs_2 = onet.work_knowledge() 
        progress_bar.progress(100)

        all_dfs = dfs + dfs_2

        #  使用 Streamlit 的 table 函數來顯示合併後的 DataFrame
        for df in all_dfs:
            st.table(df.T)  # 使用轉置來使 DataFrame 更容易閱讀
        
        # 設計一個按鈕來保存 DataFrame  讓使用者可以下載    
        if st.button('Save'):
            if not os.path.exists(directory):
                os.makedirs(directory)
            for i, df in enumerate(all_dfs):
                df.to_excel(os.path.join(directory, f"{filename}_{i}.xlsx"))
                df.to_csv(os.path.join(directory, f"{filename}_{i}.csv"))
                df.to_csv(os.path.join(directory, f"{filename}_{i}.txt"), sep='\t')
            st.write('Data saved')

    if st.button('Reload'):
        st.experimental_rerun()



if __name__ == '__main__':
    main()