Update app.py

app.py

@@ -603,250 +603,147 @@ def home_page():
                 legend_title_font_size=16
             )
             st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+
+def settings_page():
+    """صفحة الإعدادات"""
+    st.markdown("# ⚙️ الإعدادات")
+    
+    st.markdown("""
+    ## إعدادات النظام
+    
+    يمكنك من خلال هذه الصفحة تخصيص إعدادات النظام بما يتناسب مع احتياجاتك.
+    """)
+    
+    tab1, tab2, tab3 = st.tabs(["إعدادات عامة", "إعدادات الحساب", "الدعم والمساعدة"])
+    
+    with tab1:
+        st.markdown("### الإعدادات العامة")
         
-        with col2:
-            # نسب النجاح المتوقعة للمناقصات النشطة
-            active_tenders = st.session_state.tenders_df[st.session_state.tenders_df['الحالة'].isin(['جديدة', 'مفتوحة', 'قيد التقييم'])]
-            active_tenders = active_tenders.sort_values('نسبة النجاح المتوقعة', ascending=False).head(8)
-            
-            fig = px.bar(
-                active_tenders,
-                x='نسبة النجاح المتوقعة',
-                y='رقم المناقصة',
-title='نسب النجاح المتوقعة للمناقصات النشطة',
-                color='نسبة النجاح المتوقعة',
-                color_continuous_scale='Viridis',
-                orientation='h'
-            )
-            fig.update_layout(
-                title_font_size=20,
-                title_font_family="Tajawal",
-                title_x=0.5,
-                yaxis={'categoryorder':'total ascending'}
-            )
-            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+        st.markdown("#### إعدادات اللغة")
+        lang = st.radio(
+            "اللغة الافتراضية للنظام:",
+            ["العربية", "English"],
+            index=0
+        )
+        
+        st.markdown("#### إعدادات العرض")
+        theme = st.selectbox(
+            "السمة:",
+            ["السمة الافتراضية", "الوضع الداكن", "الوضع الفاتح"],
+            index=0
+        )
+        
+        st.markdown("#### إعدادات الإشعارات")
+        st.checkbox("تفعيل الإشعارات داخل النظام", value=True)
+        st.checkbox("تفعيل الإشعارات عبر البريد الإلكتروني", value=True)
+        
+        if st.button("حفظ الإعدادات العامة"):
+            st.success("تم حفظ الإعدادات بنجاح")
     
     with tab2:
+        st.markdown("### إعدادات الحساب")
+        
+        st.markdown("#### البيانات الشخصية")
+        
         col1, col2 = st.columns(2)
         
         with col1:
-            # توزيع قيم العقود
-            fig = px.histogram(
-                st.session_state.contracts_df,
-                x='القيمة',
-                nbins=10,
-                title='توزيع قيم العقود',
-                color_discrete_sequence=['#3498db']
-            )
-            fig.update_layout(
-                title_font_size=20,
-                title_font_family="Tajawal",
-                title_x=0.5,
-                xaxis_title="القيمة (ريال)",
-                yaxis_title="عدد العقود"
-            )
-            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+            st.text_input("الاسم:", value="محمد أحمد")
+            st.text_input("البريد الإلكتروني:", value="mohammed@example.com")
         
         with col2:
-            # نسب المحتوى المحلي
-            fig = px.scatter(
-                st.session_state.contracts_df,
-                x='القيمة',
-                y='المحتوى المحلي',
-                size='نسبة الإنجاز',
-                color='مستوى المخاطر',
-                hover_name='رقم العقد',
-                title='نسب المحتوى المحلي للعقود',
-                color_discrete_map={
-                    'منخفض': '#2ecc71',
-                    'متوسط': '#f39c12',
-                    'عالي': '#e74c3c'
-                }
-            )
-            fig.update_layout(
-                title_font_size=20,
-                title_font_family="Tajawal",
-                title_x=0.5,
-                xaxis_title="القيمة (ريال)",
-                yaxis_title="نسبة المحتوى المحلي (%)"
-            )
-            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+            st.text_input("المسمى الوظيفي:", value="مدير مشاريع")
+            st.text_input("رقم الهاتف:", value="0555555555")
+        
+        st.markdown("#### تغيير كلمة المرور")
+        st.password_input("كلمة المرور الحالية:")
+        st.password_input("كلمة المرور الجديدة:")
+        st.password_input("تأكيد كلمة المرور الجديدة:")
+        
+        if st.button("تحديث البيانات"):
+            st.success("تم تحديث البيانات بنجاح")
+        
+        st.markdown("#### إعدادات الأمان")
+        st.checkbox("تفعيل المصادقة الثنائية", value=False)
     
     with tab3:
-        col1, col2 = st.columns(2)
+        st.markdown("### الدعم والمساعدة")
         
-        with col1:
-            # مصفوفة المخاطر
-            risk_matrix = pd.crosstab(
-                st.session_state.risks_df['التأثير'], 
-                st.session_state.risks_df['الاحتمالية'],
-                margins=False
-            )
-            
-            # تحويل القيم إلى حرارية
-            risk_severity = {
-                ('منخفض', 'منخفضة'): 1,
-                ('منخفض', 'متوسطة'): 2,
-                ('منخفض', 'عالية'): 3,
-                ('متوسط', 'منخفضة'): 2,
-                ('متوسط', 'متوسطة'): 4,
-                ('متوسط', 'عالية'): 6,
-                ('عالي', 'منخفضة'): 3,
-                ('عالي', 'متوسطة'): 6,
-                ('عالي', 'عالية'): 9,
-                ('حرج', 'منخفضة'): 4,
-                ('حرج', 'متوسطة'): 8,
-                ('حرج', 'عالية'): 12
-            }
-            
-            # تحضير بيانات المصفوفة
-            impact_order = ['منخفض', 'متوسط', 'عالي', 'حرج']
-            probability_order = ['منخفضة', 'متوسطة', 'عالية']
-            
-            # إنشاء مصفوفة حرارية
-            heat_values = []
-            annotations = []
-            
-            for impact in impact_order:
-                heat_row = []
-                for prob in probability_order:
-                    try:
-                        value = risk_matrix.loc[impact, prob]
-                    except:
-                        value = 0
-                    heat_row.append(risk_severity.get((impact, prob), 0))
-                    annotations.append(dict(
-                        text=str(value),
-                        x=prob,
-                        y=impact,
-                        showarrow=False
-                    ))
-                heat_values.append(heat_row)
-            
-            # إنشاء الرسم البياني
-            fig = go.Figure(data=go.Heatmap(
-                z=heat_values,
-                x=probability_order,
-                y=impact_order,
-                colorscale=[
-                    [0.0, "#2ecc71"],  # أخضر للمخاطر المنخفضة
-                    [0.33, "#f1c40f"],  # أصفر للمخاطر المتوسطة
-                    [0.66, "#e67e22"],  # برتقالي للمخاطر العالية
-                    [1.0, "#e74c3c"]    # أحمر للمخاطر الحرجة
-                ],
-                showscale=False
-            ))
-            
-            # إضافة النصوص
-            for annotation in annotations:
-                fig.add_annotation(annotation)
-            
-            fig.update_layout(
-                title='مصفوفة المخاطر',
-                title_font_size=20,
-                title_font_family="Tajawal",
-                title_x=0.5,
-                xaxis_title="الاحتمالية",
-                yaxis_title="التأثير"
+        st.markdown("""
+        #### كيفية استخدام النظام
+        
+        يوفر النظام مجموعة من الأدوات والتحليلات التي تساعدك في إدارة المناقصات والعقود وتحليل المخاطر.
+        يمكنك الاطلاع على دليل الاستخدام للحصول على شرح تفصيلي لكافة الوظائف.
+        """)
+        
+        st.download_button(
+            "تحميل دليل الاستخدام",
+            data="محتوى دليل الاستخدام",
+            file_name="user_guide.pdf",
+            mime="application/pdf"
+        )
+        
+        st.markdown("#### التواصل مع الدعم الفني")
+        
+        with st.form("support_form"):
+            st.text_input("العنوان:")
+            st.text_area("الرسالة:")
+            st.selectbox(
+                "نوع المشكلة:",
+                ["استفسار عام", "مشكلة فنية", "اقتراح تحسين", "أخرى"]
             )
+            st.file_uploader("إرفاق ملف (اختياري):")
             
-            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+            submit_support = st.form_submit_button("إرسال")
         
-        with col2:
-            # توزيع المخاطر حسب استراتيجية المعالجة
-            treatment_counts = st.session_state.risks_df['المعالجة'].value_counts().reset_index()
-            treatment_counts.columns = ['المعالجة', 'العدد']
-            
-            fig = px.bar(
-                treatment_counts,
-                x='المعالجة',
-                y='العدد',
-                title='استراتيجيات معالجة المخاطر',
-                color='المعالجة',
-                color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Pastel
-            )
-            fig.update_layout(
-                title_font_size=20,
-                title_font_family="Tajawal",
-                title_x=0.5,
-                xaxis_title="استراتيجية المعالجة",
-                yaxis_title="عدد المخاطر"
-            )
-            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+        if submit_support:
+            st.success("تم إرسال رسالتك بنجاح، سيتم التواصل معك قريباً")
+
+def about_page():
+    """صفحة حول النظام"""
+    st.markdown("# ℹ️ حول النظام")
     
-    # قسم المناقصات القادمة
-    st.markdown("## 📅 المناقصات القادمة للإغلاق")
-    upcoming_tenders = st.session_state.tenders_df[
-        (pd.to_datetime(st.session_state.tenders_df['تاريخ الإغلاق']) > datetime.now()) &
-        (pd.to_datetime(st.session_state.tenders_df['تاريخ الإغلاق']) <= datetime.now() + timedelta(days=14))
-    ]
-    upcoming_tenders = upcoming_tenders.sort_values('تاريخ الإغلاق')
+    st.markdown("""
+    ## نظام إدارة المناقصات والعقود
     
-    if not upcoming_tenders.empty:
-        # عرض المناقصات في جدول
-        upcoming_display = upcoming_tenders[['رقم المناقصة', 'العنوان', 'تاريخ الإغلاق', 'القيمة التقديرية', 'نسبة النجاح المتوقعة']]
-        upcoming_display['أيام متبقية'] = (pd.to_datetime(upcoming_display['تاريخ الإغلاق']) - datetime.now()).dt.days
-        upcoming_display['القيمة التقديرية'] = upcoming_display['القيمة التقديرية'].apply(lambda x: f"{x:,.0f} ريال")
-        upcoming_display['نسبة النجاح المتوقعة'] = upcoming_display['نسبة النجاح المتوقعة'].apply(lambda x: f"{x}%")
-        
-        st.dataframe(
-            upcoming_display,
-            hide_index=True,
-            use_container_width=True
-        )
-    else:
-        st.info("لا توجد مناقصات ستغلق خلال الأسبوعين القادمين")
+    ### نبذة عن النظام
     
-    # قسم تحليل الذكاء الاصطناعي
-    st.markdown("## 🤖 تحليلات الذكاء الاصطناعي")
+    نظام متكامل لإدارة المناقصات والعقود يعتمد على أحدث التقنيات والذكاء الاصطناعي لتحسين كفاءة العمليات وزيادة فرص النجاح.
+    يوفر النظام مجموعة من الأدوات والتحليلات التي تساعد في اتخاذ القرارات وإدارة المخاطر وتحسين المحتوى المحلي.
     
-    col1, col2 = st.columns(2)
+    ### المميزات الرئيسية
+    
+    * إدارة المناقصات والفرص التجارية
+    * تحليل وإدارة المخاطر
+    * قياس وتحسين المحتوى المحلي
+    * توقع احتمالية النجاح في المناقصات
+    * إدارة وتحليل العقود
+    * تخطيط سلسلة التوريد
+    * تحليل المتطلبات
+    
+    ### فريق التطوير
+    
+    تم تطوير هذا النظام بواسطة فريق من الخبراء المتخصصين في مجالات البرمجة والذكاء الاصطناعي وإدارة المشاريع والعقود.
+    
+    ### التواصل
+    
+    للمزيد من المعلومات أو الاستفسارات، يرجى التواصل عبر:
+    
+    * البريد الإلكتروني: [email protected]
+    * رقم الهاتف: 0123456789
+    """)
+    
+    col1, col2, col3 = st.columns(3)
     
     with col1:
-        st.markdown("### التنبؤ بنجاح المناقصات")
-        st.markdown("""
-        تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات التاريخية وتحديد العوامل المؤثرة في نجاح المناقصات. 
-        يمكن للنظام التنبؤ بنسب النجاح المتوقعة للمناقصات الجديدة بناءً على خصائصها ومتطلباتها.
-        """)
-        
-        if st.button("تحليل مناقصة جديدة", key="analyze_new_tender"):
-            with st.spinner("جاري تحليل المناقصة..."):
-                time.sleep(2)  # محاكاة وقت المعالجة
-                st.success("تم التحليل بنجاح!")
-                st.info("نسبة النجاح المتوقعة للمناقصة: 78.5%")
-                st.markdown("""
-                **العوامل المؤثرة في النتيجة:**
-                - قدرة عالية على تلبية المتطلبات الفنية (+15%)
-                - توافق المنتج مع المعايير المطلوبة (+12%)
-                - خبرة سابقة مع نفس الجهة (+10%)
-                - المنافسة المتوقعة قوية (-7%)
-                """)
+        st.info("إصدار النظام: 1.0.0")
     
     with col2:
-        st.markdown("### تحليل المتطلبات")
-        st.markdown("""
-        يقوم النظام بتحليل وثائق المتطلبات باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية لاستخراج البنود المهمة والمخاطر المحتملة.
-        يساعد هذا التحليل في تقييم مدى تعقيد المتطلبات وتحديد النقاط التي تحتاج إلى اهتمام خاص.
-        """)
+        st.info("تاريخ الإطلاق: 2024/03/15")
+    
+    with col3:
+        st.info("آخر تحديث: 2024/03/18")
         
-        uploaded_file = st.file_uploader("رفع ملف متطلبات للتحليل", type=['pdf', 'docx', 'txt'])
-        if uploaded_file is not None:
-            with st.spinner("جاري تحليل المتطلبات..."):
-                time.sleep(3)  # محاكاة وقت المعالجة
-                st.success("تم تحليل المتطلبات بنجاح!")
-                
-                # عرض نتائج التحليل
-                col1, col2 = st.columns(2)
-                with col1:
-                    st.metric("عدد المتطلبات", "27")
-                    st.metric("المتطلبات الوظيفية", "19")
-                    st.metric("المتطلبات غير الوظيفية", "8")
-                
-                with col2:
-                    st.metric("درجة التعقيد", "متوسطة")
-                    st.metric("المخاطر المحتملة", "4")
-                    st.metric("البنود الغامضة", "3")
-
 def dashboard_page():
     """صفحة لوحة المؤشرات"""
     st.markdown("# 📊 لوحة المؤشرات")
@@ -1003,6 +900,86 @@ def dashboard_page():
         st.dataframe(upcoming_display, hide_index=True, use_container_width=True)
     else:
         st.info("لا توجد مناقصات قادمة خلال الثلاثين يوماً القادمة.")
+        
+def procurement_page():
+    """صفحة المناقصات والعقود"""
+    st.markdown("# 📑 المناقصات والعقود")
+    
+    tab1, tab2 = st.tabs(["المناقصات", "العقود"])
+    
+    with tab1:
+        st.markdown("## إدارة المناقصات")
+        
+        # أزرار الإجراءات
+        col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
+        with col1:
+            if st.button("🆕 إضافة مناقصة جديدة"):
+                st.session_state.show_add_tender = True
+        
+        with col2:
+            st.button("🔍 بحث متقدم")
+        
+        with col3:
+            st.button("📊 تصدير التقرير")
+        
+        with col4:
+            st.button("🔄 تحديث البيانات")
+        
+        # عرض جدول المناقصات
+        st.markdown("### قائمة المناقصات")
+        
+        # فلاتر
+        col1, col2, col3 = st.columns(3)
+        with col1:
+            status_filter = st.multiselect(
+                "الحالة:",
+                ["الكل"] + list(st.session_state.tenders_df['الحالة'].unique()),
+                default=["الكل"]
+            )
+        
+        with col2:
+            date_range = st.date_input(
+                "تاريخ الإعلان:",
+                value=(
+                    (datetime.now() - timedelta(days=60)).date(),
+                    datetime.now().date()
+                )
+            )
+        
+        with col3:
+            min_value, max_value = st.slider(
+                "القيمة التقديرية (ريال):",
+                0, 
+                int(st.session_state.tenders_df['القيمة التقديرية'].max()),
+                (0, int(st.session_state.tenders_df['القيمة التقديرية'].max())),
+                step=100000
+            )
+        
+        # تطبيق الفلاتر
+        filtered_df = st.session_state.tenders_df.copy()
+        
+        # فلتر الحالة
+        if "الكل" not in status_filter:
+            filtered_df = filtered_df[filtered_df['الحالة'].isin(status_filter)]
+        
+        # فلتر التاريخ
+        filtered_df = filtered_df[
+            (pd.to_datetime(filtered_df['تاريخ الإعلان']) >= pd.Timestamp(date_range[0])) &
+            (pd.to_datetime(filtered_df['تاريخ الإعلان']) <= pd.Timestamp(date_range[1]))
+        ]
+        
+        # فلتر القيمة
+        filtered_df = filtered_df[
+            (filtered_df['القيمة التقد��رية'] >= min_value) &
+            (filtered_df['القيمة التقديرية'] <= max_value)
+        ]
+        
+        # عرض الجدول
+        st.dataframe(
+            filtered_df,
+            use_container_width=True,
+            hide_index=True
+        )
 
 def procurement_page():
     """صفحة المناقصات والعقود"""