app.py

import gradio as gr
import traceback
from transformers import pipeline

# Yapay zeka modelini yükle
ai_analyzer = pipeline(
    "text-generation",
    model="Salesforce/codet5-base"
)

# Hata türlerine özel çözüm önerileri
ERROR_SUGGESTIONS = {
    "SyntaxError": {
        "suggestion": "Kodun sözdiziminde hata var. Parantezleri veya iki nokta üst üste (:) işaretlerini kontrol edin.",
        "example": "Doğru kullanım:\n```python\nprint('Merhaba Dünya!')\n```"
    },
    "NameError": {
        "suggestion": "Tanımlanmamış bir değişken veya fonksiyon kullanılmış. Değişkeni veya fonksiyonu tanımladığınıza emin olun.",
        "example": "Doğru kullanım:\n```python\nx = 5\nprint(x)\n```"
    },
    "IndentationError": {
        "suggestion": "Girinti hatası var. Python, girintiye duyarlı olduğu için satır başlarını kontrol edin.",
        "example": "Doğru kullanım:\n```python\nif True:\n    print('Doğru girinti')\n```"
    },
    "TypeError": {
        "suggestion": "Veri tipleri uyumsuz olabilir. Örneğin, bir string ile bir integer toplanamaz.",
        "example": "Doğru kullanım:\n```python\nnumber = 5\ntext = 'Hello'\nresult = text + str(number)\nprint(result)\n```"
    },
    "ZeroDivisionError": {
        "suggestion": "Bir sayıyı sıfıra bölemeyiz. Bölme işlemlerini kontrol edin.",
        "example": "Doğru kullanım:\n```python\nx = 10\ny = 2\nresult = x / y\nprint(result)\n```"
    },
    "IndexError": {
        "suggestion": "Dizinin (liste, tuple) olmayan bir indeksine erişmeye çalışıyorsunuz.",
        "example": "Doğru kullanım:\n```python\nmy_list = [1, 2, 3]\nprint(my_list[2])\n```"
    },
    "KeyError": {
        "suggestion": "Sözlükte (dictionary) olmayan bir anahtara erişmeye çalışıyorsunuz.",
        "example": "Doğru kullanım:\n```python\nmy_dict = {'a': 1, 'b': 2}\nprint(my_dict['a'])\n```"
    },
    "AttributeError": {
        "suggestion": "Bir nesnenin niteliklerine veya metodlarına yanlış şekilde erişilmeye çalışılmış.",
        "example": "Doğru kullanım:\n```python\nmy_str = 'hello'\nprint(my_str.upper())\n```"
    },
    "FileNotFoundError": {
        "suggestion": "Dosya bulunamadı. Dosya yolunu ve adını kontrol edin.",
        "example": "Doğru kullanım:\n```python\nwith open('dosya.txt', 'r') as file:\n    content = file.read()\n```"
    },
    "OverflowError": {
    "suggestion": "Bir sayı matematiksel olarak çok büyük veya küçük. Hesaplama sınırlarını aşmış olabilir.",
    "example": "Doğru kullanım:\n```python\nimport math\nprint(math.exp(10))\n```"
    },
    "ValueError": {
        "suggestion": "Veri tipi yanlış. Verilen veri beklenmeyen bir tipte olabilir.",
        "example": "Doğru kullanım:\n```python\nnumber = int('10')\nprint(number)\n```"
    },
}

# Kodun analiz edilmesi ve hataların tespiti
def analyze_code(code):
    try:
        exec(code, {})  # Güvenli şekilde kodu çalıştır
        return "✅ Kod hatasız çalıştı!"
    
    except Exception as e:
        error_type = type(e).__name__  # Hata tipini al
        error_message = str(e)  # Hata mesajı
        traceback_info = traceback.format_exc()  # Hata ile ilgili detaylı izleme bilgisi
        suggestion = ERROR_SUGGESTIONS.get(error_type, {"suggestion": "Bu hata için özel bir çözümümüz yok.", "example": ""})

        # Yapay zeka destekli analiz: Hata türüne göre yapay zeka açıklaması
        ai_prompt = f"Python'da '{error_type}' hatası oluştu. Hata mesajı: {error_message}.?"
        ai_response = ai_analyzer(ai_prompt, max_length=150)[0]['generated_text']
        
        # Çözüm önerisi ve doğru kullanım örneği
        return f"❌ **{error_type} Hatası**:\n{error_message}\n\n**Hata Satırı:**\n{traceback_info}\n\n💡 **Çözüm Önerisi:** {suggestion['suggestion']}\n\n📝 **Doğru Kullanım Örneği:**\n{suggestion['example']}\n\n🤖 **Yapay Zeka Açıklaması:** {ai_response}"

# ✅ Kullanıcı Dostu Gradio Arayüzü
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("## 🐍 Python Hata Analizcisi (Yapay Zeka Destekli)")
    gr.Markdown("Python kodunuzu girin, hataları analiz edip çözüm önerileri sunalım!")

    with gr.Row():
        code_input = gr.Code(language="python", lines=10, label="📝 Kodunuzu Buraya Yazın:")
    
    check_button = gr.Button("🚀 Analiz Et")
    output_text = gr.Textbox(label="🔍 Sonuç", lines=10)

    check_button.click(analyze_code, inputs=code_input, outputs=output_text)

demo.launch()