import gradio as gr
from transformers import pipeline
import numpy as np

class SimpleTemperamentAnalyzer:
    def __init__(self):
        # Usando um modelo leve de sentiment analysis em português
        self.model = pipeline(
            "text-classification",
            model="neuralmind/bert-base-portuguese-cased",
            return_all_scores=True
        )
        
        # Definições básicas dos temperamentos
        self.temperamentos = {
            'SANGUÍNEO': ['Alegre', 'Extrovertido', 'Social', 'Otimista', 'Comunicativo'],
            'COLÉRICO': ['Líder', 'Determinado', 'Prático', 'Produtivo', 'Independente'],
            'MELANCÓLICO': ['Perfeccionista', 'Detalhista', 'Artístico', 'Sensível', 'Idealista'],
            'FLEUMÁTICO': ['Calmo', 'Pacífico', 'Objetivo', 'Diplomático', 'Organizado']
        }

    def analisar_respostas(self, respostas_marcadas):
        """Analisa as respostas e retorna os percentuais de cada temperamento"""
        total_possiveis = {temp: len(caract) for temp, caract in self.temperamentos.items()}
        pontuacoes = {}
        
        for temp, caracteristicas in self.temperamentos.items():
            marcadas = sum(1 for c in caracteristicas if c in respostas_marcadas)
            pontuacoes[temp] = (marcadas / total_possiveis[temp]) * 100
            
        return pontuacoes

    def gerar_analise(self, temperamento_dominante, pontuacoes):
        """Gera uma análise simplificada baseada no temperamento dominante"""
        descricoes = {
            'SANGUÍNEO': 'pessoa sociável e entusiasmada, que se relaciona facilmente',
            'COLÉRICO': 'pessoa determinada e prática, com forte capacidade de liderança',
            'MELANCÓLICO': 'pessoa profunda e analítica, com sensibilidade artística',
            'FLEUMÁTICO': 'pessoa calma e objetiva, que mantém o equilíbrio em situações difíceis'
        }
        
        recomendacoes = {
            'SANGUÍNEO': [
                'Desenvolver mais foco e disciplina',
                'Estabelecer rotinas diárias',
                'Praticar conclusão de tarefas'
            ],
            'COLÉRICO': [
                'Cultivar mais paciência',
                'Ouvir mais as pessoas',
                'Desenvolver empatia'
            ],
            'MELANCÓLICO': [
                'Ser mais flexível',
                'Evitar perfeccionismo excessivo',
                'Desenvolver otimismo'
            ],
            'FLEUMÁTICO': [
                'Tomar mais iniciativa',
                'Expressar mais os sentimentos',
                'Estabelecer metas pessoais'
            ]
        }
        
        return {
            'descricao': descricoes[temperamento_dominante],
            'recomendacoes': recomendacoes[temperamento_dominante]
        }

def criar_interface():
    analisador = SimpleTemperamentAnalyzer()
    
    def processar_selecao(selecoes):
        # Calcula pontuações
        pontuacoes = analisador.analisar_respostas(selecoes)
        
        # Identifica temperamento dominante
        temperamento_dominante = max(pontuacoes.items(), key=lambda x: x[1])[0]
        
        # Gera análise
        analise = analisador.gerar_analise(temperamento_dominante, pontuacoes)
        
        # Formata resultado
        resultado = f"""
        ### Resultados da Análise de Temperamento

        **Pontuações:**
        {' '.join([f'- {temp}: {pont:.1f}%\n' for temp, pont in pontuacoes.items()])}

        **Temperamento Predominante:** {temperamento_dominante}

        **Análise:**
        Você demonstra ser uma {analise['descricao']}.

        **Recomendações para Desenvolvimento:**
        {"".join([f'- {rec}\n' for rec in analise['recomendacoes']])}
        """
        
        return resultado

    # Interface Gradio
    with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as interface:
        gr.Markdown("## Análise de Temperamento Simplificada")
        
        # Cria uma lista única com todas as características
        todas_caracteristicas = []
        for temp, caract in analisador.temperamentos.items():
            todas_caracteristicas.extend(caract)
        
        # Checkbox para seleção
        selecoes = gr.CheckboxGroup(
            choices=todas_caracteristicas,
            label="Selecione as características que mais combinam com você:"
        )
        
        # Botão e saída
        btn = gr.Button("Analisar")
        saida = gr.Markdown()
        
        # Evento
        btn.click(
            fn=processar_selecao,
            inputs=selecoes,
            outputs=saida
        )
    
    return interface

# Arquivo requirements.txt simplificado
"""
gradio==4.19.2
transformers==4.37.2
numpy==1.26.3
torch==2.1.2
"""

if __name__ == "__main__":
    interface = criar_interface()
    interface.launch()