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 import streamlit as st
-from google import genai
-from google.genai import types
-import json
+import google.generativeai as genai
+import os
 from PIL import Image
+import io
+import base64
+import json
+
+GOOGLE_API_KEY =  os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
+
+genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)
+client = genai.GenerativeModel("gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21")
+client.http_options = {'api_version': 'v1alpha'}
+
+
+st.title("Résolution d'exercice avec Gemini")
+
+uploaded_file = st.file_uploader("Télécharger une image de l'exercice", type=["png", "jpg", "jpeg"])
+
+if uploaded_file is not None:
+    image_data = uploaded_file.read()
+    img = Image.open(io.BytesIO(image_data))
+
+    buffered = io.BytesIO()
+    img.save(buffered, format="PNG")
+    img_str = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode()
+
+    if st.button("Résoudre l'exercice"):
+        response_area = st.empty()  # Placeholder pour la réponse
+        mode_area = st.empty()      # Placeholder pour le mode (thinking/answering)
 
-# Page config
-st.set_page_config(page_title="Gemini API Physics Questions", layout="wide")
-
-# Title
-st.title("AP Physics C Practice Question Generator")
-
-# Initialize the API key input
-api_key = st.text_input("Enter your Google API Key", type="password")
-
-if api_key:
-    # Initialize the client
-    client = genai.Client(
-        api_key=api_key,
-        http_options={'api_version': 'v1alpha'},
-    )
-    
-    model_name = "gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21"
-    
-    if st.button("Generate New Question"):
-        # Create containers for thinking and answer
-        thinking_container = st.container()
-        answer_container = st.container()
-        
-        # Generate content
-        response = client.models.generate_content_stream(
-            model=model_name,
-            config={'thinking_config': {'include_thoughts': True}},
-            contents="Give me a practice question I can use for the AP Physics C exam?"
-        )
-        
         mode = 'starting'
-        
-        # Process the response
-        for chunk in response:
-            for part in chunk.candidates[0].content.parts:
-                if part.thought:
-                    if mode != "thinking":
-                        with thinking_container:
-                            st.subheader("Thinking Process")
-                        mode = "thinking"
-                    with thinking_container:
-                        st.write(part.text)
-                else:
-                    if mode != "answering":
-                        with answer_container:
-                            st.subheader("Generated Question")
-                        mode = "answering"
-                    with answer_container:
-                        st.write(part.text)
-else:
-    st.warning("Please enter your Google API key to start generating questions.")
+        try:
+            responses = client.generate_content(
+                model="gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21",
+                generation_config=genai.types.GenerationConfig(
+                    include_thoughts=True
+                ),
+                contents=[
+                    {'inline_data': {'mime_type': 'image/png', 'data': img_str}},
+                    "Résous cet exercice. ça doit être bien présenté et espacé afin d'être facile à lire."
+                ],
+                stream=True # Activer le streaming
+            )
+
+            full_response = "" # Pour accumuler toute la réponse pour un affichage final propre
+
+            for response in responses:
+                for part in response.parts:
+                    if hasattr(part, 'thought') and part.thought: # Vérifier si la partie a un attribut 'thought' et s'il est True
+                        if mode != "thinking":
+                            mode_area.markdown("**Gemini réfléchit... 🤔**") # Afficher "thinking" dans le placeholder
+                            mode = "thinking"
+                    elif hasattr(part, 'text'): # Vérifier si la partie a un attribut 'text' (pour la réponse)
+                        if mode != "answering":
+                            mode_area.markdown("**Réponse de Gemini :**") # Afficher "answering" dans le placeholder
+                            mode = "answering"
+
+                        text_chunk = part.text or "" # Gérer le cas où part.text pourrait être None
+                        full_response += text_chunk
+                        response_area.markdown(full_response) # Mettre à jour la réponse en continu
+
+            mode_area.empty() # Effacer le message "thinking/answering" une fois terminé
+            st.success("Exercice résolu !") # Message de succès
+
+        except Exception as e:
+            print(f"Erreur lors de la génération: {e}")
+            mode_area.empty() # Effacer les messages de mode en cas d'erreur
+            response_area.error(f"Erreur: {e}") # Afficher l'erreur dans le placeholder de réponse