Create web/pages/home.py

web/pages/home.py

@@ -0,0 +1,81 @@
+import streamlit as st
+import pandas as pd
+import plotly.express as px
+
+def show_home_page():
+    """
+    عرض الصفحة الرئيسية لتطبيق تحليل المناقصات مع سلاسل الإمداد والمحتوى المحلي
+    """
+    # إعداد صفحة البداية
+    st.set_page_config(
+        page_title="نظام تحليل المناقصات",
+        page_icon="📊",
+        layout="wide",
+        initial_sidebar_state="expanded"
+    )
+    
+    # العنوان الرئيسي
+    st.title("نظام تحليل المناقصات مع سلاسل الإمداد والمحتوى المحلي")
+    st.markdown("---")
+    
+    # عرض لوحة المعلومات الرئيسية
+    col1, col2, col3 = st.columns(3)
+    
+    with col1:
+        st.metric(label="المناقصات النشطة", value="24", delta="4")
+    
+    with col2:
+        st.metric(label="نسبة المحتوى المحلي", value="68%", delta="2.5%")
+    
+    with col3:
+        st.metric(label="الموردين المحليين", value="156", delta="12")
+    
+    # عرض رسم بياني توضيحي (مثال)
+    st.subheader("توزيع المناقصات حسب القطاع")
+    
+    # بيانات توضيحية
+    data = {
+        'القطاع': ['البنية التحتية', 'الطاقة', 'التقنية', 'الصحة', 'التعليم', 'النقل'],
+        'عدد المناقصات': [15, 12, 8, 10, 5, 7],
+        'متوسط المحتوى المحلي': [72, 65, 45, 60, 80, 58]
+    }
+    
+    df = pd.DataFrame(data)
+    
+    # رسم بياني
+    fig = px.bar(
+        df, 
+        x='القطاع', 
+        y='عدد المناقصات',
+        color='متوسط المحتوى المحلي',
+        color_continuous_scale='Viridis',
+        title='توزيع المناقصات حسب القطاع والمحتوى المحلي'
+    )
+    
+    st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+    
+    # الشريط الجانبي
+    with st.sidebar:
+        st.title("لوحة التحكم")
+        st.markdown("---")
+        
+        # خيارات التحليل
+        st.subheader("خيارات التحليل")
+        analysis_type = st.selectbox(
+            "نوع التحليل",
+            ["تحليل المناقصات", "تحليل المحتوى المحلي", "تحليل سلاسل الإمداد"]
+        )
+        
+        # فلترة حسب التاريخ
+        st.subheader("الفترة الزمنية")
+        date_range = st.date_input(
+            "اختر الفترة الزمنية",
+            value=[pd.to_datetime("2024-01-01"), pd.to_datetime("2024-03-01")]
+        )
+        
+        # زر لتطبيق التحليل
+        if st.button("تحليل البيانات"):
+            st.success("تم تطبيق التحليل بنجاح!")
+
+if __name__ == "__main__":
+    show_home_page()