【Python】スシローのアレルギー情報チェックアプリ【完成】＜Sushi PJ 第4回＞

$ Streamlit run main.py

import streamlit as st

def main():
    st.header('Hello Streamlit')
    list = ['a', 'b', 'c', 'd']
    st.selectbox('List', list)

if __name__ == '__main__':
    main()

import streamlit as st
from pathlib import Path
import pandas as pd


def main():
    '''
    スシローHPのアレルギー情報(pdf)から読み取ったテーブルを基にして、アレルギー情報を検索するアプリ
    アレルギー情報ファイル名：allergy_table.csv
    サイドバーの
    '''

    csv_path = 'allergy_table.csv'
    type_column_name = '区分'
    names_column_name = 'メニュー名称'

    st.markdown('# 🍣スシローアレルギー情報')
    st.write('更新日:2023/6/12')

    # データフレームの読み込み
    df = pd.read_csv(csv_path, index_col=0)
    columns_list = list(df.columns)
    class_list = df[type_column_name].unique()

    # ユーザ入力
    choiced_allergy_list = st.multiselect(
        'アレルギー項目を選択',
        columns_list[2:],
        ['乳成分']
    )
    if not choiced_allergy_list:
        st.error('アレルギー項目を選択してください')
    choiced_type_list = st.multiselect(
        '区分を選択',
        class_list,
    )
    key = st.text_input('検索したいメニュー名称を入力してください')
    dropna_check = st.checkbox('アレルゲン無を非表示にする')

    # 表示用データフレームの作成
    # 選択されたアレルギー項目だけを抽出
    if choiced_allergy_list:
        drop_columns_list = [x for x in columns_list if x not in choiced_allergy_list and x != type_column_name and x != names_column_name]
    else:
        drop_columns_list = []
    df_view = df.drop(columns=drop_columns_list).copy()

    # アレルギーが含まれない行を削除する
    if dropna_check:
        df_view = df_view.dropna()

    # df_viewのNaNを無に置き換える
    df_view = df_view.fillna('無')

    # 選択した分類だけを抽出する(未選択の場合は実行しない)
    if choiced_type_list:
        df_view = df_view[df_view[type_column_name].isin(choiced_type_list)]

    # 検索keyに部分一致する商品だけを抽出する
    df_view = df_view[df_view[names_column_name].str.contains(key)]

    # デバック用情報をサイドバーに表示させる
    # st.sidebar.write(f'columns_list        : {columns_list}')
    # st.sidebar.write(f'choiced_allergy_list: {choiced_allergy_list}')
    # st.sidebar.write(f'key: {key}')
    # st.sidebar.write(f'choiced class: {choiced_type_list}')
    # st.sidebar.write(f'drop list: {drop_columns_list}')
    # st.sidebar.write('アレルギー項目リスト👇')
    # st.sidebar.write(columns_list)
    
    # 結果を表示する
    st.markdown('# アレルギー情報テーブル')
    st.dataframe(df_view)

    # 注意書き
    caution_markdown = read_markdown_file("caution.md")
    st.markdown(caution_markdown, unsafe_allow_html=True)

    return


@st.cache()
def read_markdown_file(markdown_file):
    return Path(markdown_file).read_text()


if __name__ == '__main__':
    main()