Update app.py

app.py

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-import gradio as gr
+import streamlit as st
 import requests
-import os  # ✅ 用于读取 secret
+import os
 
-# ✅ 从 Hugging Face Secret 中获取 token
+# ✅ 从 Hugging Face Secrets 中读取 API Token
 API_TOKEN = os.getenv("HF_API_TOKEN")
 
-# ✅ 你私有后端的空间地址（注意大小写）
+# ✅ 设置后端 API 地址
 BACKEND_URL = "https://dsbb0707-SpatialParsebackcopy.hf.space/api/predict/"
 
 def call_backend(input_text):
     try:
-        # ✅ 加入 Authorization 头
         headers = {
             "Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}"
         }
-
         response = requests.post(
             BACKEND_URL,
-            headers=headers,  # ✅ 加入 header
+            headers=headers,
             json={"data": [input_text]},
             timeout=10
         )
@@ -28,20 +26,21 @@ def call_backend(input_text):
     except Exception as e:
         return f"⚠️ Connection Error: {str(e)}"
 
-# ✅ Gradio 界面构建
-with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("## 前端交互界面")
-    with gr.Row():
-        input_box = gr.Textbox(label="输入文本", placeholder="请输入...")
-        output_box = gr.Textbox(label="处理结果", interactive=False)
-    submit_btn = gr.Button("提交", variant="primary")
-    
-    submit_btn.click(
-        fn=call_backend,
-        inputs=input_box,
-        outputs=output_box
-    )
+# ✅ Streamlit UI 界面
+st.set_page_config(page_title="空间信息前端", page_icon="🧠")
+st.title("🌏 空间解析前端")
+st.markdown("通过 Hugging Face API 与后端交互")
+
+# ✅ 用户输入
+user_input = st.text_input("请输入文本", "")
+
+# ✅ 提交按钮
+if st.button("提交"):
+    if not user_input.strip():
+        st.warning("请先输入文本。")
+    else:
+        with st.spinner("🔄 正在调用后端..."):
+            result = call_backend(user_input)
+        st.success("完成！")
+        st.text_area("后端返回结果", result, height=150)
 
-# ✅ 正确的 Gradio 启动方式
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)