app.py

import gradio as gr
from google import genai
import requests
import json
import re
import os
from urllib.parse import urlparse, parse_qs

# Video ID çıkarma fonksiyonu
def extract_video_id(url):
    # YouTube URL formatları için regex 
    youtube_regex = r'(https?://)?(www\.)?(youtube|youtu|youtube-nocookie)\.(com|be)/(watch\?v=|embed/|v/|.+\?v=)?([^&=%\?]{11})'
    
    match = re.match(youtube_regex, url)
    if match:
        return match.group(6)
    
    # URL parametrelerinden ID çıkarma
    parsed_url = urlparse(url)
    if parsed_url.netloc in ['youtube.com', 'www.youtube.com']:
        query_params = parse_qs(parsed_url.query)
        if 'v' in query_params:
            return query_params['v'][0]
    
    # youtu.be URL'leri için
    if parsed_url.netloc == 'youtu.be':
        return parsed_url.path.strip('/')
    
    return None

# RapidAPI üzerinden transkript alma fonksiyonu
def get_transcript_via_rapidapi(video_url):
    try:
        # Video ID'yi çıkar
        video_id = extract_video_id(video_url)
        if not video_id:
            return "Geçersiz YouTube URL'si. Lütfen geçerli bir YouTube video URL'si girin."
        
        # Hugging Face'de ayarladığınız secret değeri al
        RAPID_API_KEY = os.environ.get("RAPID_API_KEY", "")
        
        if not RAPID_API_KEY:
            return "RapidAPI anahtarı bulunamadı. Lütfen Hugging Face Space ayarlarında RAPID_API_KEY adlı bir secret oluşturun."
        
        # ----- RapidAPI Endpoint Seçeneği 1: YouTube Transcriptor -----
        # API endpoint ve parametreleri
        url = "https://youtube-transcriptor.p.rapidapi.com/transcript"
        querystring = {"video_id": video_id, "lang": "tr"}
        headers = {
            "X-RapidAPI-Key": RAPID_API_KEY,
            "X-RapidAPI-Host": "youtube-transcriptor.p.rapidapi.com"
        }
        
        # API isteği gönder
        response = requests.get(url, headers=headers, params=querystring)
        
        # ----- VEYA -----
        
        # ----- RapidAPI Endpoint Seçeneği 2: Ultimate YouTube API -----
        # url = "https://ultimate-youtube-api.p.rapidapi.com/video/transcript"
        # querystring = {"id": video_id}
        # headers = {
        #     "X-RapidAPI-Key": RAPID_API_KEY,
        #     "X-RapidAPI-Host": "ultimate-youtube-api.p.rapidapi.com"
        # }
        # response = requests.get(url, headers=headers, params=querystring)
        
        # API yanıtını kontrol et
        if response.status_code == 200:
            try:
                data = response.json()
                
                # API'nin yanıt formatına göre ayarla - YouTube Transcriptor API için:
                if data and 'transcript' in data:
                    transcript_parts = []
                    for item in data['transcript']:
                        if 'text' in item:
                            transcript_parts.append(item['text'])
                    return " ".join(transcript_parts)
                
                # Ultimate YouTube API formatı için:
                # if data and isinstance(data, list):
                #     transcript_parts = []
                #     for item in data:
                #         if 'text' in item:
                #             transcript_parts.append(item['text'])
                #     return " ".join(transcript_parts)
                
                return "Transkript verileri beklenen formatta değil. Manuel olarak girmeyi deneyin."
            except Exception as e:
                return f"JSON verileri işlenirken hata: {str(e)}. API yanıtı: {response.text[:100]}..."
        else:
            return f"API yanıt vermedi (Hata kodu: {response.status_code}). Yanıt: {response.text[:100]}... Lütfen transkripti manuel olarak girin."
    
    except Exception as e:
        return f"Transkript alınırken hata oluştu: {str(e)}. Lütfen transkripti manuel olarak girin."

# Gemini API ile metni özetleme
def fn_sum_text(transkript_text, word_count, model_sel, lang_sel, action_sel):
    try:
        # Hugging Face'de ayarladığınız secret değeri al
        GEMINI_API_KEY = os.environ.get("GEMINI_API_KEY", "")
        
        if not GEMINI_API_KEY:
            return "Gemini API anahtarı bulunamadı. Lütfen Hugging Face Space ayarlarında GEMINI_API_KEY adlı bir secret oluşturun."
            
        client = genai.Client(api_key=GEMINI_API_KEY)
        prompt = f"{transkript_text} metni {word_count} sayıda kelimeyle {lang_sel} dilinde {action_sel}"
        
        response = client.models.generate_content(
            model=model_sel,
            contents=[prompt]
        )
        return response.text
    except Exception as e:
        return f"Özet oluşturulurken hata: {str(e)}"

# Her ikisini birleştiren fonksiyon
def process_video(video_url, word_count, model_sel, lang_sel, action_sel):
    # Önce transkripti al
    transcript = get_transcript_via_rapidapi(video_url)
    
    # Hata kontrolü
    if transcript.startswith("Hata") or transcript.startswith("Geçersiz") or transcript.startswith("API"):
        return transcript, ""
        
    # Transkript başarıyla alındıysa, özetle
    summary = fn_sum_text(transcript, word_count, model_sel, lang_sel, action_sel)
    return transcript, summary

# Gradio arayüzü
with gr.Blocks(title="YouTube Transcript Özetleyici") as demo:
    gr.Markdown("""
    # YouTube Transcript Özetleyici
    
    ## Nasıl Kullanılır:
    1. YouTube video URL'sini girin
    2. Özet ayarlarını yapın
    3. "Transkript Al ve Özetle" butonuna tıklayın
    
    Not: Bu uygulama RapidAPI ve Gemini API'yi kullanır. API anahtarları Hugging Face Space'in secret bölümünde saklanmalıdır.
    """)
    
    with gr.Row():
        with gr.Column():
            video_url = gr.Textbox(
                placeholder="https://www.youtube.com/watch?v=...", 
                label="YouTube Video URL'si"
            )
            
            with gr.Accordion("Özet Ayarları", open=True):
                word_count = gr.Slider(
                    minimum=50, 
                    maximum=1000, 
                    value=200, 
                    step=10, 
                    label="Özet Kelime Sayısı"
                )
                
                model_sel = gr.Dropdown(
                    choices=[
                        'gemini-2.0-flash',
                        'gemini-2.0-flash-lite',
                        'gemini-1.5-pro'
                    ],
                    value='gemini-2.0-flash',
                    label="Model Seçimi"
                )
                
                lang_sel = gr.Dropdown(
                    choices=[
                        'Türkçe',
                        'İngilizce',
                        'Almanca',
                        'Fransızca',
                        'İspanyolca'
                    ],
                    value='Türkçe',
                    label="Dil Seçimi"
                )
                
                action_sel = gr.Dropdown(
                    choices=[
                        'özetle',
                        'tam çeviri yap',
                        'madde madde özetle',
                        'ana başlıkları çıkar'
                    ],
                    value='özetle',
                    label="İşlem Türü"
                )
            
            auto_process_btn = gr.Button("Transkript Al ve Özetle", variant="primary")
            
            with gr.Accordion("Manuel İşlemler", open=False):
                get_transcript_btn = gr.Button("Sadece Transkripti Al")
                summarize_btn = gr.Button("Sadece Özetle")
        
        with gr.Column():
            transcript_text = gr.Textbox(
                label="Video Transkripti", 
                placeholder="Transkript burada görünecek veya manuel olarak girebilirsiniz...",
                lines=10
            )
            
            summary_text = gr.Textbox(
                label="Özet Sonucu", 
                lines=10
            )
    
    # Buton işlevleri
    auto_process_btn.click(
        fn=process_video,
        inputs=[video_url, word_count, model_sel, lang_sel, action_sel],
        outputs=[transcript_text, summary_text]
    )
    
    get_transcript_btn.click(
        fn=get_transcript_via_rapidapi,
        inputs=[video_url],
        outputs=[transcript_text]
    )
    
    summarize_btn.click(
        fn=fn_sum_text,
        inputs=[transcript_text, word_count, model_sel, lang_sel, action_sel],
        outputs=[summary_text]
    )
    
    with gr.Accordion("Sorun Giderme", open=False):
        gr.Markdown("""
        ### Sık Karşılaşılan Sorunlar
        
        **API Anahtarı Hatası Alıyorum**
        - Hugging Face Space'inizin ayarlarında "Repository Secrets" bölümünde "RAPID_API_KEY" ve "GEMINI_API_KEY" adlı iki secret oluşturduğunuzdan emin olun.
        
        **"Transkript Bulunamadı" Hatası**
        - Videonun altyazıları bulunmuyor olabilir
        - Seçilen RapidAPI servisi bu video için altyazı sunmuyor olabilir
        - Farklı bir RapidAPI endpoint'i deneyebilirsiniz (kod içinde yorum satırlarındaki alternatif endpoint'i kullanın)
        
        **Diğer Sorunlar**
        - Hugging Face Space'in loglarını kontrol edin
        - RapidAPI kullanım limitinizi aşmış olabilirsiniz
        """)

# Uygulamayı başlat
if __name__ == '__main__':
    demo.launch()