Update app.py

app.py

@@ -4,15 +4,15 @@ import matplotlib.pyplot as plt
 import tempfile
 import os
 
-def analyze(file_obj):
-    # 读取CSV
-    df = pd.read_csv(file_obj.name)
+def analyze(file):
+    # 读取CSV文件
+    df = pd.read_csv(file.name)
 
     # 统计摘要
     stats = df.describe().loc[["mean", "std", "min", "max"]].round(2).to_string()
 
-    # 生成图表并保存为临时图片
-    tmp_path = os.path.join(tempfile.gettempdir(), "income_vs_score.png")
+    # 生成图像并保存
+    img_path = os.path.join(tempfile.gettempdir(), "plot.png")
     plt.figure(figsize=(6, 4))
     plt.scatter(df["Income"], df["SpendingScore"], alpha=0.7)
     plt.xlabel("Income")
@@ -20,22 +20,32 @@ def analyze(file_obj):
     plt.title("Income vs Spending Score")
     plt.grid(True)
     plt.tight_layout()
-    plt.savefig(tmp_path)
+    plt.savefig(img_path)
     plt.close()
 
-    return stats, tmp_path
-
-
-with gr.Blocks(title="CSV分析工具") as demo:
-    gr.Markdown("## 📊 表格分析大模型\n请上传一个CSV文件，我将输出统计摘要并绘制图表。")
-
-    with gr.Row():
-        file_input = gr.File(label="上传 CSV 文件", file_types=[".csv"])
-        run_btn = gr.Button("开始分析")
-
-    output_text = gr.Textbox(label="统计摘要", lines=10)
-    output_image = gr.Image(label="图表")
-
-    run_btn.click(fn=analyze, inputs=file_input, outputs=[output_text, output_image])
-
-demo.launch()
+    return stats, img_path
+
+
+app = gr.App(
+    blocks=lambda: gr.Page(
+        title="📊 表格分析大模型",
+        description="上传 CSV 文件，我将输出统计摘要并绘制图表。",
+        components=[
+            gr.File(label="上传 CSV 文件", file_types=[".csv"], name="file_input"),
+            gr.Button(value="开始分析", name="run_button"),
+            gr.Textbox(label="统计摘要", lines=10, name="output_text"),
+            gr.Image(label="图表", name="output_image"),
+        ],
+        on_event=[
+            gr.Event(
+                name="run_button.click",
+                fn=analyze,
+                inputs=["file_input"],
+                outputs=["output_text", "output_image"]
+            )
+        ]
+    )
+)
+
+if __name__ == "__main__":
+    app.run()