# -*- coding: utf-8 -*-
"""
مساعد الطالب الذكي - نسخة محسنة
تطبيق تعليمي متكامل للطلاب باللغة العربية
"""

import gradio as gr
import torch
import random
import datetime
import json
from datetime import datetime, timedelta

# تحقق من توفر المكتبات وتثبيتها إذا لزم الأمر
try:
    from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
except ImportError:
    import subprocess
    import sys
    subprocess.check_call([sys.executable, '-m', 'pip', 'install', 'transformers'])
    from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

# ---------------------- وظائف معالجة النصوص ---------------------- #

def summarize_text(text, max_length=150):
    """تلخيص النص العربي باستخدام نموذج مناسب"""
    if not text or len(text.strip()) < 50:
        return "النص قصير جداً أو فارغ. يرجى إدخال نص أطول للتلخيص."
    
    try:
        # استخدام نموذج خفيف للتلخيص
        summarizer = pipeline(
            "summarization", 
            model="yalsaffar/mt5-small-Arabic-Summarization",
            device=0 if torch.cuda.is_available() else -1
        )
        
        # تقسيم النص إلى أجزاء إذا كان طويلاً
        max_chunk_length = 512
        chunks = [text[i:i+max_chunk_length] for i in range(0, len(text), max_chunk_length)]
        
        summaries = []
        for chunk in chunks[:3]:  # نأخذ أول 3 أجزاء فقط لتجنب استهلاك الموارد
            if len(chunk.strip()) > 50:  # تجاهل الأجزاء القصيرة جداً
                summary = summarizer(chunk, max_length=max_length, min_length=30, do_sample=False)
                summaries.append(summary[0]['summary_text'])
        
        if not summaries:
            return "لم نتمكن من تلخيص النص. يرجى التأكد من أن النص مكتوب باللغة العربية وأنه يحتوي على معلومات كافية."
        
        return " ".join(summaries)
    
    except Exception as e:
        return f"حدث خطأ أثناء التلخيص: {str(e)}"

def generate_questions(text, num_questions=3):
    """توليد أسئلة من النص العربي"""
    if not text or len(text.strip()) < 50:
        return "النص قصير جداً أو فارغ. يرجى إدخال نص أطول لتوليد الأسئلة."
    
    try:
        # استخدام نموذج خفيف لتوليد الأسئلة
        # نظراً لأن النماذج المتخصصة قد تكون ثقيلة، نستخدم نهجاً مبسطاً
        sentences = text.split('.')
        questions = []
        
        # اختيار جمل عشوائية وتحويلها إلى أسئلة
        selected_sentences = random.sample(sentences, min(num_questions + 2, len(sentences)))
        
        for sentence in selected_sentences:
            sentence = sentence.strip()
            if len(sentence) > 15:  # تجاهل الجمل القصيرة جداً
                # تحويل الجملة إلى سؤال بطريقة بسيطة
                if "هو" in sentence:
                    question = sentence.replace("هو", "ما هو") + "؟"
                elif "هي" in sentence:
                    question = sentence.replace("هي", "ما هي") + "؟"
                elif "كان" in sentence:
                    question = sentence.replace("كان", "ماذا كان") + "؟"
                elif "يمكن" in sentence:
                    question = sentence.replace("يمكن", "كيف يمكن") + "؟"
                else:
                    # إضافة كلمة استفهام في بداية الجملة
                    question_starters = ["ما هو", "كيف", "لماذا", "متى", "أين"]
                    question = random.choice(question_starters) + " " + sentence + "؟"
                
                questions.append(question)
                
                if len(questions) >= num_questions:
                    break
        
        if not questions:
            return "لم نتمكن من توليد أسئلة من هذا النص. يرجى تجربة نص آخر."
        
        return "\n\n".join(questions)
    
    except Exception as e:
        return f"حدث خطأ أثناء توليد الأسئلة: {str(e)}"

def extract_keywords(text, num_keywords=10):
    """استخراج الكلمات المفتاحية من النص العربي"""
    if not text or len(text.strip()) < 50:
        return "النص قصير جداً أو فارغ. يرجى إدخال نص أطول لاستخراج الكلمات المفتاحية."
    
    try:
        # تنظيف النص
        text = text.replace('\n', ' ').replace('\r', ' ')
        words = text.split()
        
        # إزالة الكلمات القصيرة والحروف
        stop_words = ["في", "من", "على", "إلى", "عن", "مع", "هذا", "هذه", "ذلك", "تلك", 
                     "هو", "هي", "أنا", "نحن", "أنت", "أنتم", "هم", "و", "أو", "ثم", "لكن",
                     "ف", "ب", "ل", "ك", "و", "ا", "ال", "إن", "أن", "لا", "ما", "لم"]
        
        filtered_words = [word for word in words if len(word) > 2 and word not in stop_words]
        
        # حساب تكرار الكلمات
        word_freq = {}
        for word in filtered_words:
            if word in word_freq:
                word_freq[word] += 1
            else:
                word_freq[word] = 1
        
        # ترتيب الكلمات حسب التكرار
        sorted_words = sorted(word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
        
        # اختيار الكلمات الأكثر تكراراً
        top_keywords = sorted_words[:num_keywords]
        
        if not top_keywords:
            return "لم نتمكن من استخراج كلمات مفتاحية من هذا النص. يرجى تجربة نص آخر."
        
        # تنسيق النتيجة
        result = "الكلمات المفتاحية:\n\n"
        for i, (word, freq) in enumerate(top_keywords, 1):
            result += f"{i}. {word} (التكرار: {freq})\n"
        
        return result
    
    except Exception as e:
        return f"حدث خطأ أثناء استخراج الكلمات المفتاحية: {str(e)}"

def generate_mind_map(text):
    """إنشاء خريطة ذهنية بسيطة من النص العربي"""
    if not text or len(text.strip()) < 50:
        return "النص قصير جداً أو فارغ. يرجى إدخال نص أطول لإنشاء الخريطة الذهنية."
    
    try:
        # تقسيم النص إلى فقرات وجمل
        paragraphs = text.split('\n')
        sentences = text.split('.')
        
        # استخراج العنوان الرئيسي (أول جملة أو أول 50 حرف)
        main_title = sentences[0].strip() if sentences and len(sentences[0]) > 5 else text[:50] + "..."
        
        # استخراج العناوين الفرعية (بداية كل فقرة أو جمل مختارة)
        subtitles = []
        
        # من الفقرات
        for para in paragraphs:
            if len(para.strip()) > 20:
                first_sentence = para.split('.')[0].strip()
                if first_sentence and len(first_sentence) > 15 and first_sentence not in subtitles:
                    subtitles.append(first_sentence)
        
        # إذا لم نجد عناوين فرعية كافية، نأخذ من الجمل
        if len(subtitles) < 3:
            for sentence in sentences[1:]:
                if len(sentence.strip()) > 15 and sentence.strip() not in subtitles:
                    subtitles.append(sentence.strip())
                    if len(subtitles) >= 5:
                        break
        
        # إنشاء الخريطة الذهنية بتنسيق Markdown
        mind_map = f"# {main_title}\n\n"
        
        for i, subtitle in enumerate(subtitles[:5], 1):
            mind_map += f"## {subtitle}\n"
            
            # إضافة بعض النقاط تحت كل عنوان فرعي
            related_sentences = [s.strip() for s in sentences if subtitle not in s and len(s.strip()) > 10]
            for j, related in enumerate(random.sample(related_sentences, min(3, len(related_sentences))), 1):
                if len(related) > 10:
                    mind_map += f"  - {related}\n"
            
            mind_map += "\n"
        
        return mind_map
    
    except Exception as e:
        return f"حدث خطأ أثناء إنشاء الخريطة الذهنية: {str(e)}"

def create_flashcards(text, num_cards=5):
    """إنشاء بطاقات تعليمية من النص العربي"""
    if not text or len(text.strip()) < 50:
        return "النص قصير جداً أو فارغ. يرجى إدخال نص أطول لإنشاء البطاقات التعليمية."
    
    try:
        # تقسيم النص إلى جمل
        sentences = [s.strip() for s in text.split('.') if len(s.strip()) > 15]
        
        if len(sentences) < 2:
            return "النص لا يحتوي على جمل كافية لإنشاء البطاقات التعليمية. يرجى إدخال نص أطول."
        
        # إنشاء البطاقات التعليمية
        flashcards = []
        
        # اختيار جمل عشوائية
        selected_sentences = random.sample(sentences, min(num_cards * 2, len(sentences)))
        
        for i in range(0, len(selected_sentences) - 1, 2):
            if i + 1 < len(selected_sentences):
                question = selected_sentences[i]
                answer = selected_sentences[i + 1]
                
                # تحويل الجملة الأولى إلى سؤال إذا لم تكن كذلك
                if not question.endswith('?') and not question.endswith('؟'):
                    question_starters = ["ما هو", "كيف", "لماذا", "اشرح", "وضح"]
                    question = random.choice(question_starters) + " " + question + "؟"
                
                flashcards.append({"question": question, "answer": answer})
                
                if len(flashcards) >= num_cards:
                    break
        
        if not flashcards:
            return "لم نتمكن من إنشاء بطاقات تعليمية من هذا النص. يرجى تجربة نص آخر."
        
        # تنسيق النتيجة كنص بدلاً من JSON
        result = "البطاقات التعليمية:\n\n"
        for i, card in enumerate(flashcards, 1):
            result += f"بطاقة {i}:\n"
            result += f"السؤال: {card['question']}\n"
            result += f"الإجابة: {card['answer']}\n\n"
        
        return result
    
    except Exception as e:
        return f"حدث خطأ أثناء إنشاء البطاقات التعليمية: {str(e)}"

def create_study_schedule(subject_name, start_date_str, exam_date_str, importance=3):
    """إنشاء جدول مراجعة باستخدام تقنية المراجعة المتباعدة"""
    try:
        # تحويل التواريخ من نص إلى كائنات datetime
        try:
            start_date = datetime.strptime(start_date_str, "%Y-%m-%d")
            exam_date = datetime.strptime(exam_date_str, "%Y-%m-%d")
        except ValueError:
            return "صيغة التاريخ غير صحيحة. يرجى استخدام الصيغة YYYY-MM-DD (مثال: 2025-06-20)."
        
        if start_date >= exam_date:
            return "تاريخ بدء المراجعة يجب أن يكون قبل تاريخ الامتحان."
        
        # حساب عدد الأيام المتاحة للمراجعة
        days_available = (exam_date - start_date).days
        
        if days_available < 1:
            return "لا توجد أيام كافية للمراجعة. يرجى اختيار تاريخ بدء أبكر."
        
        # تحديد عدد جلسات المراجعة بناءً على الأهمية وعدد الأيام المتاحة
        if importance <= 1:
            num_sessions = min(3, days_available)
        elif importance == 2:
            num_sessions = min(5, days_available)
        else:  # importance >= 3
            num_sessions = min(7, days_available)
        
        # إنشاء جدول المراجعة باستخدام تقنية المراجعة المتباعدة
        schedule = []
        
        # الجلسة الأولى تكون في يوم البدء
        current_date = start_date
        schedule.append({
            "session": 1,
            "date": current_date.strftime("%Y-%m-%d"),
            "day": ["الاثنين", "الثلاثاء", "الأربعاء", "الخميس", "الجمعة", "السبت", "الأحد"][current_date.weekday()],
            "focus": "مراجعة شاملة للمادة"
        })
        
        # توزيع باقي الجلسات بشكل متباعد
        intervals = [1, 2, 4, 7, 12, 20]  # فترات المراجعة المتباعدة بالأيام
        
        for i in range(1, num_sessions):
            # حساب تاريخ الجلسة التالية
            if i < len(intervals):
                days_to_add = intervals[i-1]
            else:
                days_to_add = intervals[-1]
            
            current_date = current_date + timedelta(days=days_to_add)
            
            # التأكد من أن تاريخ الجلسة قبل تاريخ الامتحان
            if current_date >= exam_date:
                # إذا تجاوزنا تاريخ الامتحان، نضع الجلسة قبل يوم من الامتحان
                current_date = exam_date - timedelta(days=1)
            
            # تحديد التركيز لكل جلسة
            if i == num_sessions - 1:
                focus = "مراجعة نهائية وحل أسئلة سابقة"
            elif i == 1:
                focus = "مراجعة المفاهيم الأساسية"
            elif i == 2:
                focus = "حل تمارين وأمثلة"
            else:
                focus = "مراجعة النقاط الصعبة"
            
            schedule.append({
                "session": i + 1,
                "date": current_date.strftime("%Y-%m-%d"),
                "day": ["الاثنين", "الثلاثاء", "الأربعاء", "الخميس", "الجمعة", "السبت", "الأحد"][current_date.weekday()],
                "focus": focus
            })
            
            # إذا وصلنا إلى يوم قبل الامتحان، نتوقف
            if current_date >= exam_date - timedelta(days=1):
                break
        
        # إضافة يوم الامتحان
        schedule.append({
            "session": "الامتحان",
            "date": exam_date.strftime("%Y-%m-%d"),
            "day": ["الاثنين", "الثلاثاء", "الأربعاء", "الخميس", "الجمعة", "السبت", "الأحد"][exam_date.weekday()],
            "focus": "يوم الامتحان"
        })
        
        # تنسيق النتيجة كنص
        result = f"جدول المراجعة لمادة: {subject_name}\n\n"
        
        for session in schedule:
            if session["session"] == "الامتحان":
                result += f"📝 {session['date']} ({session['day']}): {session['focus']}\n"
            else:
                result += f"📚 جلسة {session['session']}: {session['date']} ({session['day']}) - {session['focus']}\n"
        
        return result
    
    except Exception as e:
        return f"حدث خطأ أثناء إنشاء جدول المراجعة: {str(e)}"

def analyze_exam_questions(questions_text):
    """تحليل أنماط أسئلة الامتحانات"""
    if not questions_text or len(questions_text.strip()) < 20:
        return "النص قصير جداً أو فارغ. يرجى إدخال أسئلة امتحانات سابقة للتحليل."
    
    try:
        # تقسيم النص إلى أسئلة منفصلة
        questions = [q.strip() for q in questions_text.split('\n') if len(q.strip()) > 5 and ('؟' in q or '?' in q)]
        
        if len(questions) < 2:
            return "لم نتمكن من تحديد أسئلة كافية للتحليل. يرجى التأكد من فصل كل سؤال بسطر جديد وإنهاء الأسئلة بعلامة استفهام."
        
        # تحليل أنواع الأسئلة
        question_types = {
            "تعريف": 0,
            "شرح": 0,
            "مقارنة": 0,
            "تحليل": 0,
            "تطبيق": 0,
            "أخرى": 0
        }
        
        for q in questions:
            q_lower = q.lower()
            if any(word in q_lower for word in ["عرف", "ما هو", "ما هي", "من هو"]):
                question_types["تعريف"] += 1
            elif any(word in q_lower for word in ["اشرح", "وضح", "بين", "فسر"]):
                question_types["شرح"] += 1
            elif any(word in q_lower for word in ["قارن", "الفرق", "الاختلاف"]):
                question_types["مقارنة"] += 1
            elif any(word in q_lower for word in ["حلل", "ناقش", "قيم"]):
                question_types["تحليل"] += 1
            elif any(word in q_lower for word in ["طبق", "استخدم", "احسب"]):
                question_types["تطبيق"] += 1
            else:
                question_types["أخرى"] += 1
        
        # تحليل الكلمات المفتاحية
        all_words = " ".join(questions).split()
        word_freq = {}
        
        stop_words = ["ما", "هو", "هي", "كيف", "لماذا", "متى", "أين", "من", "في", "على", "إلى", "عن", "مع"]
        
        for word in all_words:
            if len(word) > 2 and word not in stop_words:
                if word in word_freq:
                    word_freq[word] += 1
                else:
                    word_freq[word] = 1
        
        # ترتيب الكلمات حسب التكرار
        sorted_words = sorted(word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
        top_keywords = sorted_words[:10]
        
        # تنسيق النتيجة
        result = f"تحليل {len(questions)} سؤال:\n\n"
        
        result += "أنواع الأسئلة:\n"
        for q_type, count in question_types.items():
            if count > 0:
                percentage = (count / len(questions)) * 100
                result += f"- {q_type}: {count} ({percentage:.1f}%)\n"
        
        result += "\nالمواضيع الأكثر تكراراً:\n"
        for word, freq in top_keywords:
            result += f"- {word}: {freq} مرات\n"
        
        result += "\nتوصيات للمراجعة:\n"
        
        # تحديد نوع السؤال الأكثر تكراراً
        most_common_type = max(question_types.items(), key=lambda x: x[1])[0]
        result += f"1. التركيز على الإجابة على أسئلة {most_common_type}\n"
        
        # توصيات بناءً على الكلمات المفتاحية
        result += f"2. مراجعة المواضيع المتعلقة بـ: {', '.join([w for w, _ in top_keywords[:5]])}\n"
        
        # توصية عامة
        result += "3. التدرب على الإجابة على الأسئلة بأسلوب منظم ومختصر\n"
        
        return result
    
    except Exception as e:
        return f"حدث خطأ أثناء تحليل أسئلة الامتحانات: {str(e)}"

# ---------------------- واجهة المستخدم ---------------------- #

def create_interface():
    """إنشاء واجهة المستخدم باستخدام Gradio"""
    
    # الشعار والعنوان
    title = """
    <div style="text-align: center; margin-bottom: 1rem">
        <h1>مساعد الطالب الذكي</h1>
        <p>أداة تعليمية متكاملة للطلاب باستخدام الذكاء الاصطناعي</p>
    </div>
    """
    
    # إنشاء واجهة المستخدم
    with gr.Blocks(css="footer {visibility: hidden}") as demo:
        gr.HTML(title)
        
        with gr.Tabs():
            # علامة تبويب تلخيص النصوص
            with gr.Tab("تلخيص النصوص"):
                with gr.Row():
                    with gr.Column():
                        summarize_input = gr.Textbox(
                            label="أدخل النص المراد تلخيصه",
                            placeholder="أدخل النص هنا...",
                            lines=10
                        )
                        summarize_length = gr.Slider(
                            label="طول التلخيص",
                            minimum=50,
                            maximum=300,
                            value=150,
                            step=10
                        )
                        summarize_button = gr.Button("تلخيص النص")
                    
                    with gr.Column():
                        summarize_output = gr.Textbox(
                            label="نتيجة التلخيص",
                            lines=10
                        )
                
                summarize_button.click(
                    fn=summarize_text,
                    inputs=[summarize_input, summarize_length],
                    outputs=summarize_output
                )
            
            # علامة تبويب توليد الأسئلة
            with gr.Tab("توليد الأسئلة"):
                with gr.Row():
                    with gr.Column():
                        questions_input = gr.Textbox(
                            label="أدخل النص المراد توليد أسئلة منه",
                            placeholder="أدخل النص هنا...",
                            lines=10
                        )
                        questions_count = gr.Slider(
                            label="عدد الأسئلة",
                            minimum=1,
                            maximum=10,
                            value=3,
                            step=1
                        )
                        questions_button = gr.Button("توليد الأسئلة")
                    
                    with gr.Column():
                        questions_output = gr.Textbox(
                            label="الأسئلة المولدة",
                            lines=10
                        )
                
                questions_button.click(
                    fn=generate_questions,
                    inputs=[questions_input, questions_count],
                    outputs=questions_output
                )
            
            # علامة تبويب استخراج الكلمات المفتاحية
            with gr.Tab("استخراج الكلمات المفتاحية"):
                with gr.Row():
                    with gr.Column():
                        keywords_input = gr.Textbox(
                            label="أدخل النص المراد استخراج الكلمات المفتاحية منه",
                            placeholder="أدخل النص هنا...",
                            lines=10
                        )
                        keywords_count = gr.Slider(
                            label="عدد الكلمات المفتاحية",
                            minimum=5,
                            maximum=20,
                            value=10,
                            step=1
                        )
                        keywords_button = gr.Button("استخراج الكلمات المفتاحية")
                    
                    with gr.Column():
                        keywords_output = gr.Textbox(
                            label="الكلمات المفتاحية",
                            lines=10
                        )
                
                keywords_button.click(
                    fn=extract_keywords,
                    inputs=[keywords_input, keywords_count],
                    outputs=keywords_output
                )
            
            # علامة تبويب الخرائط الذهنية
            with gr.Tab("الخرائط الذهنية"):
                with gr.Row():
                    with gr.Column():
                        mindmap_input = gr.Textbox(
                            label="أدخل النص المراد إنشاء خريطة ذهنية له",
                            placeholder="أدخل النص هنا...",
                            lines=10
                        )
                        mindmap_button = gr.Button("إنشاء الخريطة الذهنية")
                    
                    with gr.Column():
                        mindmap_output = gr.Markdown(
                            label="الخريطة الذهنية"
                        )
                
                mindmap_button.click(
                    fn=generate_mind_map,
                    inputs=mindmap_input,
                    outputs=mindmap_output
                )
            
            # علامة تبويب البطاقات التعليمية
            with gr.Tab("البطاقات التعليمية"):
                with gr.Row():
                    with gr.Column():
                        flashcards_input = gr.Textbox(
                            label="أدخل النص المراد إنشاء بطاقات تعليمية منه",
                            placeholder="أدخل النص هنا...",
                            lines=10
                        )
                        flashcards_count = gr.Slider(
                            label="عدد البطاقات",
                            minimum=3,
                            maximum=10,
                            value=5,
                            step=1
                        )
                        flashcards_button = gr.Button("إنشاء البطاقات التعليمية")
                    
                    with gr.Column():
                        flashcards_output = gr.Textbox(
                            label="البطاقات التعليمية",
                            lines=15
                        )
                
                flashcards_button.click(
                    fn=create_flashcards,
                    inputs=[flashcards_input, flashcards_count],
                    outputs=flashcards_output
                )
            
            # علامة تبويب منظم المراجعات
            with gr.Tab("منظم المراجعات"):
                with gr.Row():
                    with gr.Column():
                        subject_name = gr.Textbox(
                            label="اسم المادة",
                            placeholder="مثال: الرياضيات"
                        )
                        start_date = gr.Textbox(
                            label="تاريخ بدء المراجعة (YYYY-MM-DD)",
                            placeholder="مثال: 2025-06-20",
                            value=datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
                        )
                        exam_date = gr.Textbox(
                            label="تاريخ الامتحان (YYYY-MM-DD)",
                            placeholder="مثال: 2025-07-10",
                            value=(datetime.now() + timedelta(days=14)).strftime("%Y-%m-%d")
                        )
                        importance = gr.Slider(
                            label="أهمية المادة",
                            minimum=1,
                            maximum=5,
                            value=3,
                            step=1
                        )
                        schedule_button = gr.Button("إنشاء جدول المراجعة")
                    
                    with gr.Column():
                        schedule_output = gr.Textbox(
                            label="جدول المراجعة",
                            lines=15
                        )
                
                schedule_button.click(
                    fn=create_study_schedule,
                    inputs=[subject_name, start_date, exam_date, importance],
                    outputs=schedule_output
                )
            
            # علامة تبويب تحليل أسئلة الامتحانات
            with gr.Tab("تحليل أسئلة الامتحانات"):
                with gr.Row():
                    with gr.Column():
                        exam_questions = gr.Textbox(
                            label="أدخل أسئلة الامتحانات السابقة (سؤال واحد في كل سطر)",
                            placeholder="مثال:\nما هو تعريف الخلية؟\nاشرح نظرية فيثاغورس؟\nقارن بين الخلية النباتية والخلية الحيوانية؟",
                            lines=10
                        )
                        analyze_button = gr.Button("تحليل الأسئلة")
                    
                    with gr.Column():
                        analysis_output = gr.Textbox(
                            label="نتائج التحليل",
                            lines=15
                        )
                
                analyze_button.click(
                    fn=analyze_exam_questions,
                    inputs=exam_questions,
                    outputs=analysis_output
                )
        
        # معلومات إضافية
        gr.Markdown("""
        ### كيفية الاستخدام
        
        1. اختر الميزة التي تريد استخدامها من علامات التبويب أعلاه
        2. أدخل النص المطلوب واضبط الإعدادات حسب الحاجة
        3. انقر على الزر المناسب للحصول على النتيجة
        
        ### ملاحظات
        
        - يعمل التطبيق بشكل أفضل مع النصوص العربية الفصحى
        - قد يستغرق تحميل النماذج بعض الوقت عند أول استخدام
        - للحصول على أفضل النتائج، استخدم نصوصًا واضحة وخالية من الأخطاء
        """)
    
    return demo

# إنشاء واجهة المستخدم
demo = create_interface()

# نقطة الدخول الرئيسية لـ Hugging Face Spaces
if __name__ == "__main__":
    demo.launch()