Update app.py

app.py

@@ -4,6 +4,7 @@ import mimetypes
 import pdfminer.high_level
 from langdetect import detect
 import io
+import os
 
 # Модели тональности
 sentiment_models = {
@@ -21,29 +22,30 @@ summary_models = {
     )
 }
 
-# Чтение текста из текстового поля или файла
-def get_text(file, text):
+# Универсальное чтение текста
+def get_text(file_path, text):
     if text.strip():
         return text
-    if file is None:
+    if file_path is None:
         return ""
 
     try:
-        file_bytes = file.read()
-        mime = mimetypes.guess_type(file.name)[0]
+        mime = mimetypes.guess_type(file_path)[0]
         if mime and "pdf" in mime:
-            return pdfminer.high_level.extract_text(io.BytesIO(file_bytes))
+            with open(file_path, "rb") as f:
+                return pdfminer.high_level.extract_text(f)
         else:
-            return file_bytes.decode("utf-8", errors="ignore")
+            with open(file_path, "r", encoding="utf-8", errors="ignore") as f:
+                return f.read()
     except Exception as e:
-        return f"[Ошибка чтения файла: {e}]"
+        return f"Ошибка чтения файла: {str(e)}"
 
 # Детекция языка
 def detect_language_model(text):
     lang = detect(text)
     return "ru" if lang.startswith("ru") else "en"
 
-# Определение тональности
+# Тональность
 def detect_sentiment(file, text):
     content = get_text(file, text).strip()
     if not content:
@@ -52,7 +54,7 @@ def detect_sentiment(file, text):
     result = sentiment_models[lang](content)[0]
     return f"Тональность: {result['label']}"
 
-# Суммаризация текста
+# Резюме
 def summarize_text(file, text):
     content = get_text(file, text).strip()
     if not content:
@@ -61,7 +63,7 @@ def summarize_text(file, text):
     result = summary_models[lang](content, max_length=65, min_length=25, do_sample=False)[0]
     return result['summary_text']
 
-# Анализ обоих
+# Оба анализа
 def analyze_all(file, text):
     content = get_text(file, text).strip()
     if not content:
@@ -71,7 +73,7 @@ def analyze_all(file, text):
     summ = summary_models[lang](content, max_length=65, min_length=25, do_sample=False)[0]['summary_text']
     return f"Тональность: {sent}", summ
 
-# Очистка полей
+# Очистка
 def reset_fields():
     return "", None, "", ""
 
@@ -81,7 +83,7 @@ with gr.Blocks(title="ReviewSmart") as demo:
 
     with gr.Row():
         input_text = gr.Textbox(label="Текст отзыва", lines=8, placeholder="Введите отзыв вручную...")
-        input_file = gr.File(label="Файл (.pdf или .txt)", file_types=[".pdf", ".txt"])
+        input_file = gr.File(label="Файл (.pdf или .txt)", file_types=[".pdf", ".txt"], type="filepath")
 
     with gr.Row():
         btn_sent = gr.Button("Определить тональность")