import pandas as pd
import joblib
import gradio as gr

# --- MODEL VE VERİ YÜKLEME ---

# pkl modelini yükle
try:
    pipe = joblib.load('car_price_model.pkl')
    print("Model 'car_price_model.pkl' başarıyla yüklendi.")
except FileNotFoundError:
    print("HATA: 'car_price_model.pkl' dosyası bulunamadı. Lütfen dosyanın doğru yolda olduğundan emin olun.")
    pipe = None # Model yüklenemezse None olarak ayarla
except Exception as e:
    print(f"Model yüklenirken bir hata oluştu: {e}")
    pipe = None

# Veri yükle
try:
    df = pd.read_excel('cars.xls')
    print("Veri 'cars.xls' başarıyla yüklendi.")
    # Benzersiz değerleri ve NaN olmayanları alıp sıralamak, Gradio dropdown'ları için daha iyi
    make_options = sorted(df['Make'].dropna().unique().tolist())
    cylinder_options = sorted(df['Cylinder'].dropna().unique().tolist())
    doors_options = sorted(df['Doors'].dropna().unique().tolist())

except FileNotFoundError:
    print("HATA: 'cars.xls' dosyası bulunamadı. Lütfen dosyanın doğru yolda olduğundan emin olun.")
    # Örnek DataFrame veya boş DataFrame oluşturarak uygulamanın çökmesini engelle
    df = pd.DataFrame({
        'Make': [], 'Model': [], 'Trim': [], 'Type': [],
        'Cylinder': [], 'Doors': []
    })
    make_options = []
    cylinder_options = []
    doors_options = []
except Exception as e:
    print(f"Veri yüklenirken bir hata oluştu: {e}")
    df = pd.DataFrame({
        'Make': [], 'Model': [], 'Trim': [], 'Type': [],
        'Cylinder': [], 'Doors': []
    })
    make_options = []
    cylinder_options = []
    doors_options = []


def predict_price(make, model, trim, mileage, car_type, cylinder, liter, doors, cruise, sound, leather):
    if pipe is None:
        return "<p style='color:red; font-weight:bold;'>HATA: Model yüklenemedi, tahmin yapılamıyor.</p>"
    try:
        # Kullanıcıdan alınan verileri DataFrame'e dönüştür
        input_data = pd.DataFrame({
            'Make': [make],
            'Model': [model],
            'Trim': [trim],
            'Mileage': [mileage],
            'Type': [car_type],
            'Cylinder': [cylinder],
            'Liter': [liter],
            'Doors': [doors],
            'Cruise': [cruise],
            'Sound': [sound],
            'Leather': [leather]
        })
        prediction = pipe.predict(input_data)[0]
        # Fiyatı daha belirgin ve vurgulu hale getiren stil
        return f"<div style='font-size: 2.8em; font-weight: 700; color: #1a73e8; animation: fadeIn 1s ease-out; margin-top: 20px;'>${int(prediction):,}</div>"
    except Exception as e:
        return f"<p style='color:red;'>Tahmin sırasında bir hata oluştu: {e}</p>"

# Dinamik olarak model seçeneklerini güncellemek için fonksiyon
def update_models(selected_make):
    if pd.isna(selected_make) or not selected_make:
        return gr.Dropdown(choices=[], label="Model", interactive=True, value=None)
    models = sorted(df[df['Make'] == selected_make]['Model'].dropna().unique().tolist())
    return gr.Dropdown(choices=models, label="Model", interactive=True, value=None if not models else models[0])

# Dinamik olarak donanım (trim) seçeneklerini güncellemek için fonksiyon
def update_trims(selected_make, selected_model):
    if pd.isna(selected_make) or not selected_make or pd.isna(selected_model) or not selected_model:
        return gr.Dropdown(choices=[], label="Donanım (Trim)", interactive=True, value=None)
    trims = sorted(df[(df['Make'] == selected_make) & (df['Model'] == selected_model)]['Trim'].dropna().unique().tolist())
    return gr.Dropdown(choices=trims, label="Donanım (Trim)", interactive=True, value=None if not trims else trims[0])

# Dinamik olarak araç tipi seçeneklerini güncellemek için fonksiyon
def update_types(selected_make, selected_model, selected_trim):
    if pd.isna(selected_make) or not selected_make or \
       pd.isna(selected_model) or not selected_model or \
       pd.isna(selected_trim) or not selected_trim:
        return gr.Dropdown(choices=[], label="Araç Tipi", interactive=True, value=None)
    types = sorted(df[(df['Make'] == selected_make) &
                      (df['Model'] == selected_model) &
                      (df['Trim'] == selected_trim)]['Type'].dropna().unique().tolist())
    return gr.Dropdown(choices=types, label="Araç Tipi", interactive=True, value=None if not types else types[0])


# --- GRADIO ARAYÜZÜ ---
with gr.Blocks(theme=gr.themes.Monochrome(), css="""
    /* Import Google Font - Poppins */
    @import url('https://fonts.googleapis.com/css2?family=Poppins:wght@300;400;500;600;700&display=swap');
    @import url('https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/5.15.4/css/all.min.css');

    body {
        font-family: 'Poppins', sans-serif;
        background-color: var(--background-fill-primary); /* Gradio theme background */
        color: var(--text-color-body);
        display: flex;
        justify-content: center;
        align-items: center;
        min-height: 100vh;
        margin: 0;
    }
    .gradio-container {
        max-width: 1000px; /* Daha kompakt */
        width: 95%; /* Genişliği ayarla */
        margin: 30px auto;
        padding: 30px;
        background-color: var(--background-fill-secondary); /* Kartlar için farklı arka plan */
        border-radius: 18px;
        box-shadow: var(--shadow-xl);
        transition: all 0.3s ease;
    }
    h1 {
        color: var(--text-color-body);
        font-size: 2.8em;
        margin-bottom: 10px;
        font-weight: 700;
        text-align: center;
        letter-spacing: -0.8px;
    }
    p {
        color: var(--text-color-subdued);
        font-size: 1em;
        line-height: 1.6;
        text-align: center;
        margin-bottom: 30px;
    }
    .gr-tab-item {
        font-weight: 600;
        font-size: 1.1em;
    }
    .gr-group {
        border-radius: var(--radius-xl);
        box-shadow: var(--shadow-sm);
        padding: 25px;
        margin-bottom: 20px;
        border: 1px solid var(--border-color-primary);
        transition: all 0.2s ease-in-out;
    }
    .gr-group:hover {
        transform: translateY(-3px);
        box-shadow: var(--shadow-md);
    }
    .gr-button {
        background-color: #1a73e8; /* Google Blue benzeri */
        color: white;
        font-weight: 600;
        border-radius: 12px;
        font-size: 1.1em;
        padding: 14px 30px;
        border: none;
        box-shadow: 0 4px 15px rgba(26, 115, 232, 0.4); /* Mavi gölge */
        transition: all 0.3s ease;
        cursor: pointer;
        margin-top: 25px; /* Üstünde boşluk */
        width: 100%; /* Tam genişlik */
    }
    .gr-button:hover {
        background-color: #155bb5; /* Koyu mavi */
        box-shadow: 0 6px 20px rgba(26, 115, 232, 0.5);
        transform: translateY(-2px);
    }
    .gr-dropdown, .gr-number, .gr-radio {
        margin-bottom: 15px; /* Alt boşluk ekle */
    }
    .gr-radio {
        padding: 5px 0;
    }
    .gr-radio label {
        font-weight: normal; /* Radyo düğmesi metni normal ağırlıkta */
    }
    .output-area {
        text-align: center;
        padding: 30px;
        background-color: var(--color-blue-50); /* Tema mavisine uygun açık renk */
        border-radius: var(--radius-xl);
        border: 2px dashed var(--color-blue-200);
        margin-top: 30px;
        min-height: 120px; /* Alanın küçülmemesi için minimum yükseklik */
        display: flex;
        flex-direction: column;
        justify-content: center;
        align-items: center;
    }
    .output-area p {
        margin: 0;
        color: var(--text-color-body);
        font-size: 1.1em;
    }
    @keyframes fadeIn {
        from { opacity: 0; transform: translateY(10px); }
        to { opacity: 1; transform: translateY(0); }
    }
    .info-section {
        margin-top: 40px;
        padding-top: 20px;
        border-top: 1px solid var(--border-color-secondary);
        text-align: center;
        color: var(--text-color-subdued);
        font-size: 0.9em;
    }

    /* Responsive adjustments */
    @media (max-width: 768px) {
        .gradio-container {
            padding: 20px;
            margin: 20px auto;
        }
        h1 {
            font-size: 2.2em;
        }
        p {
            font-size: 0.9em;
        }
        .gr-tab-item {
            font-size: 1em;
        }
        .gr-group {
            padding: 15px;
            margin-bottom: 15px;
        }
        .gr-button {
            padding: 12px 20px;
            font-size: 1em;
        }
        .output-area {
            padding: 20px;
        }
        .output-area div { /* Tahmini fiyat div'i */
            font-size: 2em !important;
        }
        .info-section {
            margin-top: 30px;
        }
    }
    @media (max-width: 480px) {
        h1 {
            font-size: 1.8em;
        }
        .output-area div {
            font-size: 1.8em !important;
        }
    }
""") as demo:

    gr.Markdown(
        """
        <div style='text-align: center; padding-bottom: 20px;'>
            <h1><i class='fas fa-car-alt'></i> **Akıllı Araç Fiyat Tahmin Uygulaması**</h1>
            <p>Aracınızın bilgilerini girerek piyasa değerini anında öğrenin. Doğru ve hızlı sonuçlar için tüm alanları eksiksiz doldurunuz.</p>
        </div>
        """
    )

    # Bileşenleri tanımla
    make_dd = gr.Dropdown(choices=make_options, label="Marka", interactive=True)
    model_dd = gr.Dropdown(choices=[], label="Model", interactive=True)
    trim_dd = gr.Dropdown(choices=[], label="Donanım (Trim)", interactive=True)
    type_dd = gr.Dropdown(choices=[], label="Araç Tipi", interactive=True)

    mileage_num = gr.Number(label="Kilometre", minimum=200, maximum=600000, step=1000, value=50000, info="Aracın toplam kat ettiği mesafe.")
    cylinder_dd = gr.Dropdown(choices=cylinder_options, label="Silindir", interactive=True)
    liter_num = gr.Number(label="Motor Hacmi (Litre)", minimum=0.8, maximum=8.0, step=0.1, value=2.0, info="Motorun litre cinsinden hacmi.")
    doors_dd = gr.Dropdown(choices=doors_options, label="Kapı Sayısı", interactive=True)

    cruise_rb = gr.Radio(choices=[True, False], label="Hız Sabitleme", value=True, info="Araçta hız sabitleme özelliği var mı?")
    sound_rb = gr.Radio(choices=[True, False], label="Gelişmiş Ses Sistemi", value=True, info="Yüksek kaliteli ses sistemi mevcut mu?")
    leather_rb = gr.Radio(choices=[True, False], label="Deri Koltuk", value=False, info="Koltuklar deri kaplama mı?")

    with gr.Tabs():
        with gr.TabItem("🚗 Araç Bilgileri"):
            with gr.Group():
                gr.Markdown("<h3>Marka, Model ve Tip Seçimi</h3>")
                # Bileşenleri burada doğrudan kullanıyoruz, render() çağırmıyoruz
                make_dd
                model_dd
                trim_dd
                type_dd

        with gr.TabItem("⚙️ Performans"):
            with gr.Group():
                gr.Markdown("<h3>Motor ve Temel Performans Özellikleri</h3>")
                mileage_num
                cylinder_dd
                liter_num
                doors_dd

        with gr.TabItem("✨ Ek Özellikler"):
            with gr.Group():
                gr.Markdown("<h3>Konfor ve Lüks Seçenekleri</h3>")
                cruise_rb
                sound_rb
                leather_rb

    # Output area and button are outside the tabs for clear visibility
    predict_button = gr.Button("💰 Fiyatı Hesapla", size="lg", variant="primary")
    output_text = gr.Markdown(
        "<p style='color: var(--text-color-subdued);'>Lütfen tüm bilgileri girip 'Fiyatı Hesapla' düğmesine basın.</p>",
        elem_classes="output-area"
    )

    # --- Dinamik Dropdown Güncellemeleri ---
    # Bu kısım tüm bileşenler tanımlandıktan sonra ve bir kez çağrılıyor.
    make_dd.change(fn=update_models, inputs=make_dd, outputs=model_dd)
    make_dd.change(fn=lambda: (gr.Dropdown(choices=[], value=None), gr.Dropdown(choices=[], value=None)),
                   outputs=[trim_dd, type_dd])

    model_dd.change(fn=update_trims, inputs=[make_dd, model_dd], outputs=trim_dd)
    model_dd.change(fn=lambda: gr.Dropdown(choices=[], value=None), outputs=type_dd)

    trim_dd.change(fn=update_types, inputs=[make_dd, model_dd, trim_dd], outputs=type_dd)

    # --- Buton Tıklama Olayı ---
    predict_button.click(
        fn=predict_price,
        inputs=[make_dd, model_dd, trim_dd, mileage_num, type_dd, cylinder_dd, liter_num, doors_dd, cruise_rb, sound_rb, leather_rb],
        outputs=output_text
    )

    gr.Markdown("""
    <div class='info-section'>
        <h3>💡 Kullanım Notları</h3>
        <ul>
            <li>Lütfen tüm alanları doğru bir şekilde doldurun.</li>
            <li>**Marka** seçimi, **Model** seçeneklerini günceller.</li>
            <li>**Model** seçimi, **Donanım (Trim)** seçeneklerini günceller.</li>
            <li>**Marka, Model ve Donanım** seçimi, **Araç Tipi** seçeneklerini günceller.</li>
            <li>'Hız Sabitleme', 'Gelişmiş Ses Sistemi' ve 'Deri Koltuk' için 'True' (Var) veya 'False' (Yok) seçimi yapınız.</li>
        </ul>
        <hr style='border-top: 1px dashed var(--border-color-secondary); margin: 20px 0;'>
        <p>🚗 Bu uygulama makine öğrenimi modeli kullanılarak Dr. Murat Altun tarafından geliştirilmiştir.</p>
        <p>Sorularınız veya geri bildirimleriniz için iletişime geçebilirsiniz.</p>
    </div>
    """)


# --- UYGULAMA BAŞLAT ---
if __name__ == '__main__':
    if pipe is None or df.empty:
        print("Model veya veri yüklenemediği için Gradio arayüzü başlatılamıyor.")
        print("Lütfen 'car_price_model.pkl' ve 'cars.xls' dosyalarının varlığını ve doğruluğunu kontrol edin.")
    else:
        demo.launch()