import gradio as gr
import fitz  # PyMuPDF
import requests
from transformers import pipeline

# Carrega o modelo de resumo (pode ser um modelo do Hugging Face Hub)
# Exemplo:  "facebook/bart-large-cnn" (bom para inglês, mas há modelos melhores para português)
#          "unicamp-dl/mt5-base-multi-pt-br-summary" (modelo em português)
summarizer = pipeline("summarization", model="unicamp-dl/mt5-base-multi-pt-br-summary")


def download_pdf(url):
    """Baixa o PDF da URL."""
    response = requests.get(url)
    response.raise_for_status()  # Lança um erro se a URL for inválida
    return response.content


def extract_text_from_pdf(pdf_bytes):
    """Extrai o texto do PDF usando PyMuPDF."""
    text = ""
    with fitz.open(stream=pdf_bytes, filetype="pdf") as doc:
        for page in doc:
            text += page.get_text()
    return text

def summarize_pdf(url):
    """Baixa, extrai o texto e resume o PDF."""
    try:
        pdf_bytes = download_pdf(url)
        text = extract_text_from_pdf(pdf_bytes)

        # Resume o texto.  Ajuste max_length e min_length conforme necessário.
        summary = summarizer(text, max_length=500, min_length=100, do_sample=False)[0]['summary_text']
        return summary
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        return f"Erro ao baixar o PDF: {e}"
    except Exception as e:
        return f"Erro ao processar o PDF: {e}"



# Cria a interface Gradio
iface = gr.Interface(
    fn=summarize_pdf,
    inputs=gr.Textbox(label="URL do PDF", value="https://ww2.trt2.jus.br/fileadmin/memorial/CMV/ACORDAOS/1966/3901.4200/AC_1966_03902.pdf"),  # URL padrão
    outputs=gr.Textbox(label="Resumo do PDF"),
    title="Resumidor de PDF",
    description="Insira a URL de um PDF para obter um resumo.",
)

iface.launch()