| # Cài đặt thư viện | |
| import streamlit as st | |
| import pandas as pd | |
| import numpy as np | |
| import unidecode | |
| import os | |
| import requests | |
| import io | |
| from io import BytesIO | |
| from st_aggrid import AgGrid, GridOptionsBuilder | |
| import webbrowser | |
| from pathlib import Path | |
| def render(): | |
| # Thiết lập wide mode cho Streamlit | |
| st.set_page_config(layout="wide") | |
| st.header('DUNG UPDATE DỮ LIỆU 9/2024') | |
| st.text('APP CẬP NHẬT DỮ LIỆU 2024') | |
| #################################### | |
| ten_file_csv_0= r'data/socongvan.csv' | |
| df=pd.read_csv(ten_file_csv_0, header=0, dtype=str) #lấy dữ liệu, không lấy header | |
| df=pd.DataFrame(df) | |
| df=df.astype(str) | |
| # Hàm loại bỏ dấu và chuyển về chữ thường | |
| def chu_thuong_khong_dau(text): | |
| return unidecode.unidecode(text).lower() | |
| # Hàm chuyển đổi danh sách | |
| def chuyen_doi_chu_thuong(lst): | |
| return [chu_thuong_khong_dau(item) for item in lst] | |
| # Nhập dữ liệu tìm kiếm | |
| trich_yeu = 'Về việc' # str.contains để kiểm tra hoặc có có chuỗi này không | |
| loai_bo_trich_yeu = '@@@' | |
| so_ky_hieu = 'qldt' #.apply để kiểm tra có đồng thời các chuỗi này không | |
| loai_bo_so_ky_hieu = '@@@' | |
| ngay_van_ban = '2024' # str.contains để kiểm tra hoặc có có chuỗi này không | |
| # Add 2 columns for date input | |
| col1, col2, col3, col4, col5 = st.columns(5) | |
| with col1: | |
| trich_yeu = st.text_input('Lọc theo Nội dung trích yếu', trich_yeu) | |
| with col2: | |
| loai_bo_trich_yeu = st.text_input('Loại bỏ nội dung có trong trích yếu', loai_bo_trich_yeu) | |
| with col3: | |
| so_ky_hieu = st.text_input('Lọc theo Số ký hiệu', so_ky_hieu) | |
| with col4: | |
| loai_bo_so_ky_hieu = st.text_input('Loại bỏ nội dung có trong số ký hiệu', loai_bo_so_ky_hieu) | |
| with col5: | |
| ngay_van_ban = st.text_input('Lọc theo Ngày văn bản', ngay_van_ban) | |
| # chuyển đổi kiểu chữ | |
| trich_yeu = chuyen_doi_chu_thuong([item.strip() for item in trich_yeu.split(',')]) | |
| loai_bo_trich_yeu = chuyen_doi_chu_thuong([item.strip() for item in loai_bo_trich_yeu.split(',')]) | |
| so_ky_hieu = chuyen_doi_chu_thuong([item.strip() for item in so_ky_hieu.split(',')]) | |
| loai_bo_so_ky_hieu = chuyen_doi_chu_thuong([item.strip() for item in loai_bo_so_ky_hieu.split(',')]) | |
| ngay_van_ban = chuyen_doi_chu_thuong([item.strip() for item in ngay_van_ban.split(',')]) | |
| # Tìm kiếm và lọc các dòng chứa ít nhất một trong các chuỗi cần lọc | |
| df_loc = df[df['Trích yếu'].apply(chu_thuong_khong_dau).str.contains('|'.join(trich_yeu),case=False) | |
| & ~df['Trích yếu'].apply(chu_thuong_khong_dau).str.contains('|'.join(loai_bo_trich_yeu), na=False) | |
| & df['Số ký hiệu'].apply(chu_thuong_khong_dau).apply(lambda x: all(chuoi in x for chuoi in so_ky_hieu)) | |
| & ~df['Số ký hiệu'].apply(chu_thuong_khong_dau).str.contains('|'.join(loai_bo_so_ky_hieu), na=False) | |
| & df['Ngày văn bản'].apply(chu_thuong_khong_dau).str.contains('|'.join(ngay_van_ban),case=False) | |
| ] | |
| # Hiển thị kết quả | |
| df_hienthi = df_loc[['Trích yếu', 'Số ký hiệu', 'Ngày văn bản', 'Đơn vị ban hành', 'Ghi chú']] | |
| # Sử dụng st_aggrid để tùy chỉnh chiều rộng của từng cột | |
| gb = GridOptionsBuilder.from_dataframe(df_hienthi) | |
| # Cấu hình chiều rộng của từng cột | |
| # gb.configure_column("STT", width=10, sortable=True) | |
| gb.configure_column("Trích yếu", width=100, sortable=True) | |
| gb.configure_column("Số ký hiệu", width=10, sortable=True) | |
| gb.configure_column("Ngày văn bản", width=10, sortable=True) | |
| gb.configure_column("Đơn vị ban hành", width=10, sortable=True) | |
| gb.configure_column("Ghi chú", width=10, sortable=True) | |
| # Cấu hình phân trang | |
| gb.configure_pagination(paginationAutoPageSize=True) # Chia thành nhiều trang tự động | |
| gb.configure_default_column(wrapText=True, autoHeight=True) # Tự động giãn ô khi chuỗi dài | |
| gridOptions = gb.build() | |
| # Hiển thị DataFrame với cấu hình tùy chỉnh | |
| st.write("Kết quả tìm kiếm và tra cứu:") | |
| AgGrid(df_hienthi, gridOptions=gridOptions, height=400, fit_columns_on_grid_load=True) | |
| # Tạo nút tải xuống Excel | |
| excel_buffer = io.BytesIO() | |
| with pd.ExcelWriter(excel_buffer, engine='openpyxl') as writer: | |
| df_hienthi.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Dữ liệu') | |
| excel_data = excel_buffer.getvalue() | |
| st.download_button( | |
| label="Tải xuống danh sách kết quả tìm kiếm", | |
| data=excel_data, | |
| file_name='du_lieu.xlsx', | |
| mime='application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet' | |
| ) | |
| #################################### | |
| path_file= r'data/danhsachthumuc.csv' | |
| df_path=pd.read_csv(path_file, header=0, dtype=str) | |
| df_path=pd.DataFrame(df_path) | |
| df_path=df_path.astype(str) | |
| so_ky_hieu_2 = '000, cv, qldt, dung, 2024' #.apply để kiểm tra có đồng thời các chuỗi này không | |
| so_ky_hieu_2 = st.text_input('Tìm kiếm theo tên thư mục', so_ky_hieu_2) | |
| so_ky_hieu_2 = chuyen_doi_chu_thuong([item.strip() for item in so_ky_hieu_2.split(',')]) | |
| # Tìm kiếm và lọc các dòng chứa ít nhất một trong các chuỗi cần lọc | |
| df_path_loc = df_path[df_path['Folder Name'].apply(chu_thuong_khong_dau).apply(lambda x: all(chuoi in x for chuoi in so_ky_hieu_2))] | |
| # Sử dụng st_aggrid để tùy chỉnh chiều rộng của từng cột | |
| gb1 = GridOptionsBuilder.from_dataframe(df_path_loc) | |
| # Cấu hình chiều rộng của từng cột | |
| # gb1.configure_column("Folder Name", width=10, sortable=True) | |
| # gb1.configure_column("Full Path", width=20, sortable=True) | |
| # Cấu hình phân trang | |
| # gb1.configure_pagination(paginationAutoPageSize=True) # Chia thành nhiều trang tự động | |
| # gb1.configure_default_column(wrapText=True, autoHeight=True) # Tự động giãn ô khi chuỗi dài | |
| # gridOptions1 = gb1.build() | |
| # Hiển thị DataFrame với cấu hình tùy chỉnh | |
| # st.write("Bảng dữ liệu:") | |
| # AgGrid(df_path_loc, gridOptions=gridOptions1, height=200, fit_columns_on_grid_load=True) | |
| ######################################## | |
| # Hàm mở đường dẫn local | |
| def open_local_path(path): | |
| if os.path.exists(path): | |
| os.startfile(path) # Đối với Windows | |
| # webbrowser.open(path) # Đối với các hệ điều hành khác | |
| else: | |
| st.error(f"Đường dẫn không tồn tại: {path}") | |
| # # Kiểm tra và lưu trạng thái danh sách button trong session_state | |
| # if 'show_buttons' not in st.session_state: | |
| # st.session_state.show_buttons = False | |
| # # Button để mở hoặc đóng danh sách các button | |
| # if st.button("Hiển thị/Ẩn danh sách đường dẫn"): | |
| # st.session_state.show_buttons = not st.session_state.show_buttons | |
| # # # Hiển thị danh sách các button nếu show_buttons là True | |
| # if st.session_state.show_buttons: | |
| # st.write("Chọn đường dẫn để mở:") | |
| # for index, row in df_path_loc.iterrows(): | |
| # col1, col2, col3 = st.columns([2, 4, 1]) | |
| # with col1: | |
| # st.write(row['Folder Name']) | |
| # with col2: | |
| # st.write(row['Full Path']) | |
| # with col3: | |
| # if st.button('Mở File', key=index): | |
| # open_local_path(row['Full Path']) | |
| st.write("Chọn đường dẫn để mở Folder:") | |
| for index, row in df_path_loc.iterrows(): | |
| col1, col2 = st.columns([4, 1]) | |
| with col1: | |
| st.write(row['Full Path']) | |
| with col2: | |
| if st.button('Mở Folder', key=index): | |
| open_local_path(row['Full Path']) | |
| ############################################ | |
| # # Tạo tiêu đề web | |
| # st.title('Tự học Streamlit') | |
| # # Tạo nét gạch ngang | |
| # st.markdown('---') | |
| # # Tạo subheader | |
| # st.subheader('Xin chào mọi người!') | |
| # # Tạo nét gạch ngang | |
| # st.markdown('---') | |
| # # Tạo header | |
| # st.header('ĐẦU TƯ XÂY DỰNG') | |
| # st.text('Danh sách các dự án đầu tư xây dựng') | |
| # st.header('QUY HOẠCH XÂY DỰNG') | |
| # st.text('Danh sách các đồ án quy hoạch') | |
| # st.markdown('# H1') | |
| # st.markdown('## H2') | |
| # st.markdown('### H3') | |
| # st.markdown('**bold text**') | |
| # st.markdown('*italicized text*') | |
| # st.markdown('> blockquote') | |
| # st.markdown('1. First item') | |
| # st.markdown('2. Second item') | |
| # st.markdown('3. Third item') | |
| # st.markdown('`code`') | |
| # st.markdown('---') | |
| # st.markdown('[Google](https://www.google.com)') | |
| # st.markdown('') | |
| # st.markdown('| Syntax | Description |') | |
| # st.markdown('| ----------- | ----------- |') | |
| # st.markdown('| Header | Title |') | |
| # st.markdown('| Paragraph | Text |') | |
| # json={"firstName": "John","lastName": "Smith","age": 25} | |
| # st.markdown('```{"firstName": "John","lastName": "Smith","age": 25}```') | |
| # st.markdown("Here's a sentence with a footnote. [^1]") | |
| # st.markdown('[^1]: This is the footnote.') | |
| # st.markdown('### My Great Heading {#custom-id}') | |
| # st.markdown('term: definition') | |
| # st.markdown('~~The world is flat.~~') | |
| # st.markdown('- [x] Write the press release') | |
| # st.markdown('- [ ] Update the website') | |
| # st.markdown('- [ ] Contact the media') | |
| # st.markdown('That is so funny! :joy:') | |
| # st.markdown('==very important words==') | |
| # st.markdown('H~2~O') | |
| # st.markdown('X^2^') | |
| # st.caption('Hi, I am Caption') | |
| # st.latex(r'\begin{pmatrix}a&b\\c&d\end{pmatrix}') | |
| # dic={"firstName": "John","lastName": "Smith","age": 25} | |
| # st.json(dic) | |
| # code=""" | |
| # print('hello world') | |
| # def funct(): | |
| # return 0;""" | |
| # st.code(code, language="python") | |
| # # st.audio("Audio.mp3") | |
| # # st.video("video.mp4") | |
| # def change(): | |
| # print(st.session_state.checker) | |
| # st.checkbox('check box', value=True, on_change=change, key='checker') | |
| # radio_btn=st.radio('In which country do you live?', options=('us','uk','vn')) | |
| # print(radio_btn) | |
| # def btn_click(): | |
| # print('Button clicked') | |
| # btn=st.button("Click Me", on_click=btn_click) | |
| # select=st.selectbox('what is your car', options=('toyoto', 'bmw', 'mec')) | |
| # print(select) | |
| # multi_select=st.multiselect('what is your favourite', options = ('red', 'black', 'white', 'brown')) | |
| # print(multi_select) | |
| # st.write(multi_select) | |
| # _start_date = '2024-01-02' | |
| # _end_date = '2024-06-08' | |
| # # convert string to date | |
| # from datetime import datetime | |
| # _start_date = datetime.strptime(_start_date, '%Y-%m-%d') | |
| # _end_date = datetime.strptime(_end_date, '%Y-%m-%d') | |
| # # Data Input | |
| # # Add start date and end date input | |
| # # start_date = st.date_input('Start date', value=_start_date, min_value=None, max_value=None, key=None) | |
| # # end_date = st.date_input('End date', value=_end_date, min_value=None, max_value=None, key=None) | |
| # # Add 2 columns for date input | |
| # col1, col2 = st.columns(2) | |
| # with col1: | |
| # start_date = st.date_input('Start date', value=_start_date, min_value=None, max_value=None, key='start_date') | |
| # with col2: | |
| # end_date = st.date_input('End date', value=_end_date, min_value=None, max_value=None, key='end_date') | |
| # # Load data | |
| # from vnstock3 import Vnstock | |
| # stock = Vnstock().stock(symbol='VCI', source='VCI') | |
| # history_df = stock.quote.history(start=start_date.strftime('%Y-%m-%d'), end=end_date.strftime('%Y-%m-%d')) | |
| # st.dataframe(history_df) | |
| # # Plot close data | |
| # import matplotlib.pyplot as plt | |
| # import seaborn as sns | |
| # plt.figure(figsize=(12, 6)) | |
| # sns.lineplot(x=history_df.index, y=history_df['close']) | |
| # plt.title('Close Price') | |
| # plt.grid() | |
| # st.set_option('deprecation.showPyplotGlobalUse', False) | |
| # st.pyplot() | |
| render() | |