Update modules/pricing/pricing_app.py

modules/pricing/pricing_app.py

@@ -1105,54 +1105,28 @@ class PricingApp:
                 import openai
                 import os
                 
-                # تهيئة عميل OpenAI بطريقة متوافقة مع أحدث الإصدارات والإصدارات القديمة
+                # تهيئة عميل OpenAI - استخدام واجهة الإصدار الجديد فقط (1.0.0 وما فوق)
                 api_key = os.environ.get("ai")
-                try:
-                    # للإصدارات الحديثة من المكتبة (1.0.0 وما فوق)
-                    client = openai.OpenAI(api_key=api_key)
-                except TypeError:
-                    # للإصدارات القديمة من المكتبة (أقل من 1.0.0)
-                    openai.api_key = api_key
-                    client = openai
+                client = openai.OpenAI(api_key=api_key)
 
                 items_df = items.copy()
                 prompt = f"""قم بتحليل الجدول التالي للبنود في مشروع إنشاء، وقدم توصية ذكية لتحسين التسعير وضمان التوازن المالي. الجدول يحتوي على البنود، الكميات، الأسعار، والإجماليات:\n\n{items_df.to_string(index=False)}\n\nالتوصية:\n"""
 
                 try:
                     with st.spinner("جاري توليد التوصية..."):
-                        try:
-                            # للإصدارات الحديثة من المكتبة (1.0.0 وما فوق)
-                            response = client.chat.completions.create(
-                                model="gpt-4o",  # استخدام أحدث نموذج من OpenAI
-                                messages=[
-                                    {"role": "system", "content": "أنت خبير في تسعير مشاريع البناء والبنية التحتية."},
-                                    {"role": "user", "content": prompt}
-                                ],
-                                temperature=0.4,
-                                max_tokens=500
-                            )
-                        except Exception as e:
-                            if "unexpected keyword argument" in str(e):
-                                # للإصدارات القديمة من المكتبة (أقل من 1.0.0)
-                                response = client.ChatCompletion.create(
-                                    model="gpt-4",
-                                    messages=[
-                                        {"role": "system", "content": "أنت خبير في تسعير مشاريع البناء والبنية التحتية."},
-                                        {"role": "user", "content": prompt}
-                                    ],
-                                    temperature=0.4,
-                                    max_tokens=500
-                                )
-                            else:
-                                raise e
+                        # استخدام واجهة OpenAI الجديدة
+                        response = client.chat.completions.create(
+                            model="gpt-4o",  # استخدام أحدث نموذج من OpenAI GPT-4o
+                            messages=[
+                                {"role": "system", "content": "أنت خبير في تسعير مشاريع البناء والبنية التحتية."},
+                                {"role": "user", "content": prompt}
+                            ],
+                            temperature=0.4,
+                            max_tokens=500
+                        )
 
-                    # استخراج محتوى الرسالة بطريقة تدعم الإصدارات المختلفة من مكتبة OpenAI
-                    try:
-                        # للإصدارات الحديثة من المكتبة (1.0.0 وما فوق)
-                        recommendation = response.choices[0].message.content
-                    except AttributeError:
-                        # للإصدارات القديمة من المكتبة (أقل من 1.0.0)
-                        recommendation = response.choices[0].text
+                    # استخراج محتوى الرسالة من واجهة OpenAI الجديدة
+                    recommendation = response.choices[0].message.content
                     
                     st.success("تم توليد التوصية بنجاح!")
                     st.markdown("#### التوصية الذكية:")
@@ -3325,15 +3299,61 @@ class PricingApp:
                 # حساب التكلفة الإجمالية
                 st.session_state.local_content_products['التكلفة_الإجمالية'] = st.session_state.local_content_products['الكمية'] * st.session_state.local_content_products['سعر_الوحدة']
             
+            # نموذج إضافة منتج جديد
+            st.markdown("#### إضافة منتج جديد")
+            col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
+            
+            with col1:
+                new_product_name = st.text_input("اسم المنتج", key="new_product_name", value="")
+            with col2:
+                new_product_quantity = st.number_input("الكمية", key="new_product_quantity", min_value=0, value=0)
+            with col3:
+                new_product_price = st.number_input("سعر الوحدة", key="new_product_price", min_value=0, value=0)
+            with col4:
+                new_product_local_content = st.slider("نسبة المحتوى المحلي", key="new_product_local_content", min_value=0.0, max_value=1.0, value=0.8, step=0.01, format="%.2f")
+            
+            if st.button("إضافة المنتج"):
+                if new_product_name:
+                    # حساب التكلفة الإجمالية
+                    total_cost = new_product_quantity * new_product_price
+                    
+                    # إضافة منتج جديد للجدول
+                    new_product = pd.DataFrame({
+                        'المنتج': [new_product_name],
+                        'الكمية': [new_product_quantity],
+                        'سعر_الوحدة': [new_product_price],
+                        'التكلفة_الإجمالية': [total_cost],
+                        'نسبة_المحتوى_المحلي': [new_product_local_content]
+                    })
+                    
+                    # إضافة المنتج الجديد للجدول الحالي
+                    st.session_state.local_content_products = pd.concat([st.session_state.local_content_products, new_product], ignore_index=True)
+                    st.success(f"تم إضافة المنتج {new_product_name} بنجاح!")
+                else:
+                    st.warning("يرجى إدخال اسم المنتج")
+            
             # عرض جدول البنود مع إمكانية التعديل
+            st.markdown("#### جدول المنتجات")
             edited_products = st.data_editor(
                 st.session_state.local_content_products,
                 use_container_width=True,
                 hide_index=True,
-                num_rows="dynamic"
+                key="products_editor"
             )
             st.session_state.local_content_products = edited_products
             
+            # زر لحذف المنتجات المحددة
+            if st.button("حذف المنتجات المحددة"):
+                st.session_state.local_content_products = pd.DataFrame({
+                    'المنتج': [],
+                    'الكمية': [],
+                    'سعر_الوحدة': [],
+                    'التكلفة_الإجمالية': [],
+                    'نسبة_المحتوى_المحلي': []
+                })
+                st.success("تم حذف جميع المنتجات!")
+                st.rerun()
+            
             # عرض ملخص المنتجات
             total_products_cost = edited_products['التكلفة_الإجمالية'].sum()
             avg_local_content = (edited_products['التكلفة_الإجمالية'] * edited_products['نسبة_المحتوى_المحلي']).sum() / total_products_cost if total_products_cost > 0 else 0
@@ -3365,15 +3385,52 @@ class PricingApp:
                     'نسبة_المحتوى_المحلي': [0.90, 0.85, 0.90, 0.95, 0.95]
                 })
             
+            # نموذج إضافة خدمة جديدة
+            st.markdown("#### إضافة خدمة جديدة")
+            col1, col2, col3 = st.columns(3)
+            
+            with col1:
+                new_service_name = st.text_input("اسم الخدمة", key="new_service_name", value="")
+            with col2:
+                new_service_cost = st.number_input("التكلفة", key="new_service_cost", min_value=0, value=0)
+            with col3:
+                new_service_local_content = st.slider("نسبة المحتوى المحلي", key="new_service_local_content", min_value=0.0, max_value=1.0, value=0.8, step=0.01, format="%.2f")
+            
+            if st.button("إضافة الخدمة"):
+                if new_service_name:
+                    # إضافة خدمة جديدة للجدول
+                    new_service = pd.DataFrame({
+                        'الخدمة': [new_service_name],
+                        'التكلفة': [new_service_cost],
+                        'نسبة_المحتوى_المحلي': [new_service_local_content]
+                    })
+                    
+                    # إضافة الخدمة الجديدة للجدول الحالي
+                    st.session_state.local_content_services = pd.concat([st.session_state.local_content_services, new_service], ignore_index=True)
+                    st.success(f"تم إضافة الخدمة {new_service_name} بنجاح!")
+                else:
+                    st.warning("يرجى إدخال اسم الخدمة")
+            
             # عرض جدول الخدمات مع إمكانية التعديل
+            st.markdown("#### جدول الخدمات")
             edited_services = st.data_editor(
                 st.session_state.local_content_services,
                 use_container_width=True,
                 hide_index=True,
-                num_rows="dynamic"
+                key="services_editor"
             )
             st.session_state.local_content_services = edited_services
             
+            # زر لحذف الخدمات المحددة
+            if st.button("حذف الخدمات المحددة"):
+                st.session_state.local_content_services = pd.DataFrame({
+                    'الخدمة': [],
+                    'التكلفة': [],
+                    'نسبة_المحتوى_المحلي': []
+                })
+                st.success("تم حذف جميع الخدمات!")
+                st.rerun()
+            
             # عرض ملخص الخدمات
             total_services_cost = edited_services['التكلفة'].sum()
             avg_local_content = (edited_services['التكلفة'] * edited_services['نسبة_المحتوى_المحلي']).sum() / total_services_cost if total_services_cost > 0 else 0
@@ -3410,18 +3467,67 @@ class PricingApp:
                 # حساب التكلفة الإجمالية
                 st.session_state.local_content_labor['التكلفة_الإجمالية'] = st.session_state.local_content_labor['العدد'] * st.session_state.local_content_labor['الراتب_الشهري'] * st.session_state.local_content_labor['المدة_بالأشهر']
             
+            # نموذج إضافة فئة عمالة جديدة
+            st.markdown("#### إضافة فئة عمالة جديدة")
+            col1, col2 = st.columns(2)
+            
+            with col1:
+                new_labor_category = st.text_input("فئة العمالة", key="new_labor_category", value="")
+                new_labor_count = st.number_input("العدد", key="new_labor_count", min_value=0, value=0)
+            
+            with col2:
+                new_labor_salary = st.number_input("الراتب الشهري", key="new_labor_salary", min_value=0, value=0)
+                new_labor_months = st.number_input("المدة بالأشهر", key="new_labor_months", min_value=1, value=12)
+            
+            new_labor_local_content = st.slider("نسبة المحتوى المحلي", key="new_labor_local_content", min_value=0.0, max_value=1.0, value=0.8, step=0.01, format="%.2f")
+            
+            if st.button("إضافة فئة العمالة"):
+                if new_labor_category:
+                    # حساب التكلفة الإجمالية
+                    total_cost = new_labor_count * new_labor_salary * new_labor_months
+                    
+                    # إضافة فئة عمالة جديدة للجدول
+                    new_labor = pd.DataFrame({
+                        'فئة_العمالة': [new_labor_category],
+                        'العدد': [new_labor_count],
+                        'الراتب_الشهري': [new_labor_salary],
+                        'المدة_بالأشهر': [new_labor_months],
+                        'نسبة_المحتوى_المحلي': [new_labor_local_content],
+                        'التكلفة_الإجمالية': [total_cost]
+                    })
+                    
+                    # إضافة فئة العمالة الجديدة للجدول الحالي
+                    st.session_state.local_content_labor = pd.concat([st.session_state.local_content_labor, new_labor], ignore_index=True)
+                    st.success(f"تم إضافة فئة العمالة {new_labor_category} بنجاح!")
+                else:
+                    st.warning("يرجى إدخال اسم فئة العمالة")
+            
             # عرض جدول القوى العاملة مع إمكانية التعديل
+            st.markdown("#### جدول القوى العاملة")
             edited_labor = st.data_editor(
                 st.session_state.local_content_labor,
                 use_container_width=True,
                 hide_index=True,
-                num_rows="dynamic"
+                key="labor_editor"
             )
             
             # إعادة حساب التكلفة الإجمالية بعد التعديل
             edited_labor['التكلفة_الإجمالية'] = edited_labor['العدد'] * edited_labor['الراتب_الشهري'] * edited_labor['المدة_بالأشهر']
             st.session_state.local_content_labor = edited_labor
             
+            # زر لحذف فئات العمالة المحددة
+            if st.button("حذف فئات العمالة المحددة"):
+                st.session_state.local_content_labor = pd.DataFrame({
+                    'فئة_العمالة': [],
+                    'العدد': [],
+                    'الراتب_الشهري': [],
+                    'المدة_بالأشهر': [],
+                    'نسبة_المحتوى_المحلي': [],
+                    'التكلفة_الإجمالية': []
+                })
+                st.success("تم حذف جميع فئات العمالة!")
+                st.rerun()
+            
             # عرض ملخص القوى العاملة
             total_labor_cost = edited_labor['التكلفة_الإجمالية'].sum()
             avg_local_content = (edited_labor['التكلفة_الإجمالية'] * edited_labor['نسبة_المحتوى_المحلي']).sum() / total_labor_cost if total_labor_cost > 0 else 0
@@ -3685,6 +3791,22 @@ class PricingApp:
                     original_cost = result['التكلفة_الإجمالية']
                     final_cost = result['السعر_المعدل']['إجمالي']
                     
+                    # التحقق من وجود العوامل، وإضافتها بقيم افتراضية إذا كانت غير موجودة
+                    if 'عوامل_التعديل' not in result:
+                        result['عوامل_التعديل'] = {}
+                        
+                    # إضافة المفاتيح الناقصة بقيم افتراضية
+                    default_factors = {
+                        'location_factor': 1.0,
+                        'time_factor': 1.0,
+                        'risk_factor': 1.0,
+                        'market_factor': 1.0
+                    }
+                    
+                    for key, default_value in default_factors.items():
+                        if key not in result['عوامل_التعديل']:
+                            result['عوامل_التعديل'][key] = default_value
+                    
                     factors = {
                         "معامل الموقع": result['عوامل_التعديل']['location_factor'],
                         "معامل الوقت": result['عوامل_التعديل']['time_factor'],