app.py

import streamlit as st
from PIL import Image




image = Image.open("pages/tv_shows.png")
st.image(image, use_column_width=True)

# st.markdown("### Проект на тему: <<Рекомендательные системы>>")

st.markdown(
    """
    <style>
        section[data-testid="stSidebar"][aria-expanded="true"]{
            display: none;
        }
    </style>
    """,
    unsafe_allow_html=True,
)

st.title("Рекомендательные системы • Recommender systems")

st.write("Выберите систему:")

st.page_link("pages/02_📺_Find_my_show.py", label="Классическая реализация", icon="📺")
st.page_link(
    "pages/03_🚀_Find_my_show_(FAISS).py", label="Реализация на FAISS", icon="🚀"
)

st.header("Описание проекта", divider="rainbow")

st.markdown("#### Фаза 2 / неделя 4.")
st.markdown("##### Команда проекта 👨🏻‍💻")
st.write(
    """
    <style>
    .my-text {
        line-height: 0.5;
    }
    </style>
    """,
    unsafe_allow_html=True,
)

st.write('<p class="my-text">1. Алексей Камаев</p>', unsafe_allow_html=True)
st.write('<p class="my-text">2. Иван Терещенко</p>', unsafe_allow_html=True)

st.write(
    """
    <style>
    .my-text {
        line-height: 0.5;
    }
    </style>
    """,
    unsafe_allow_html=True,
)

st.markdown("##### Задачи 📜")

st.markdown(
    """
1. Спарсить выборку описаний сериалов.
2. Построить систему поиска наиболее подходящих под пользовательский запрос вариантов.
3. Дополнительно: сервис должен принимать на вход описание сериала от пользователя и возвращать заданное количество подходящих вариантов.
"""
)

st.write(
    """
    <style>
    .my-text {
        line-height: 0.5;
    }
    </style>
    """,
    unsafe_allow_html=True,
)

st.markdown("##### Требования и рекомендации к проекту ✏️")


st.markdown(
    """
- Выборка должна включать не менее 5000 сериалов.
- Поиск должен происходить максимально быстро (привет, FAISS).
- В процессе сбора данных лучше собирать максимально возможное количество информации (полей).
"""
)