app.py

import gradio as gr
import traceback
from transformers import pipeline

# Hugging Face'ten büyük dil modeli yükleyelim
ai_analyzer = pipeline("text-generation", model="mistralai/Mistral-7B-Instruct")

ERROR_SUGGESTIONS = {
    "SyntaxError": "Kodun sözdiziminde hata var. Parantezleri veya iki nokta üst üste (:) işaretlerini kontrol edin.",
    "NameError": "Tanımlanmamış bir değişken veya fonksiyon kullanılmış. Değişkeni veya fonksiyonu tanımladığınıza emin olun.",
    "IndentationError": "Girinti hatası var. Python, girintiye duyarlı olduğu için satır başlarını kontrol edin.",
    "TypeError": "Veri tipleri uyumsuz olabilir. Örneğin, bir string ile bir integer toplanamaz.",
    "ZeroDivisionError": "Bir sayıyı sıfıra bölemeyiz. Bölme işlemlerini kontrol edin.",
    "IndexError": "Dizinin (liste, tuple) olmayan bir indeksine erişmeye çalışıyorsunuz.",
    "KeyError": "Sözlükte (dictionary) olmayan bir anahtara erişmeye çalışıyorsunuz.",
}

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
        suggestion = ERROR_SUGGESTIONS.get(error_type, "Bu hata için özel bir çözümümüz yok.")

        # Yapay zeka destekli analiz
        ai_response = ai_analyzer(f"Python'da {error_type} hatası ile ilgili detaylı açıklama ve çözüm önerisi ver:", max_length=100)[0]['generated_text']
        
        return f"❌ **{error_type} Hatası**:\n{error_message}\n\n💡 **Çözüm Önerisi:** {suggestion}\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()