Update modules/morphosyntax/morphosyntax_interface.py

modules/morphosyntax/morphosyntax_interface.py

@@ -1,184 +1,186 @@
-#modules/morphosyntax/morphosyntax_interface.py
-import streamlit as st
-from streamlit_float import *
-from streamlit_antd_components import *
-from streamlit.components.v1 import html
-import base64
-from .morphosyntax_process import process_morphosyntactic_input
-from ..chatbot.chatbot import initialize_chatbot
-from ..utils.widget_utils import generate_unique_key
-from ..database.morphosintax_mongo_db import store_student_morphosyntax_result
-from ..database.chat_db import store_chat_history
-from ..database.morphosintaxis_export import export_user_interactions
-
-import logging
-logger = logging.getLogger(__name__)
-
-def display_morphosyntax_interface(lang_code, nlp_models, t):
-    st.title("Análisis Morfosintáctico")
-
-    # Contenedor para el historial del chat
-    chat_container = st.container()
-
-    # Input del usuario (siempre visible en la parte inferior)
-    user_input = st.chat_input(t['morpho_input_label'])
-
-    # Procesar el input del usuario
-    if user_input:
-        # Añadir el mensaje del usuario al historial
-        st.session_state.morphosyntax_chat_history.append({"role": "user", "content": user_input})
-        store_chat_history(st.session_state.username, [{"role": "user", "content": user_input}], "morphosyntax")
-
-        response, visualizations, result = process_morphosyntactic_input(user_input, lang_code, nlp_models, t)
-
-        # Añadir la respuesta al historial
-        assistant_message = {
-            "role": "assistant",
-            "content": response,
-            "visualizations": visualizations if visualizations else []
-        }
-        st.session_state.morphosyntax_chat_history.append(assistant_message)
-        store_chat_history(st.session_state.username, [assistant_message], "morphosyntax")
-
-        # Si es un análisis, guardarlo en la base de datos
-        if user_input.startswith('/analisis_morfosintactico') and result:
-            store_student_morphosyntax_result(
-                st.session_state.username,
-                user_input.split('[', 1)[1].rsplit(']', 1)[0],  # texto analizado
-                visualizations
-            )
-
-    # Mostrar el historial del chat
-    with chat_container:
-        if 'morphosyntax_chat_history' not in st.session_state:
-            st.session_state.morphosyntax_chat_history = []
-        for message in st.session_state.morphosyntax_chat_history:
-            with st.chat_message(message["role"]):
-                st.write(message["content"])
-                if "visualizations" in message and message["visualizations"]:
-                    for i, viz in enumerate(message["visualizations"]):
-                        st.markdown(f"**Oración {i+1} del párrafo analizado**")
-                        st.components.v1.html(
-                            f"""
-                            <div style="width: 100%; overflow-x: auto; white-space: nowrap;">
-                                <div style="min-width: 1200px;">
-                                    {viz}
-                                </div>
-                            </div>
-                            """,
-                            height=370,
-                            scrolling=True
-                        )
-                        if i < len(message["visualizations"]) - 1:
-                            st.markdown("---")  # Separador entre diagramas
-
-    # Botón para limpiar el historial del chat
-    if st.button(t['clear_chat'], key=generate_unique_key('morphosyntax', 'clear_chat')):
-        st.session_state.morphosyntax_chat_history = []
-        st.rerun()
-
-    # Botón de exportación
-    if st.button("Exportar Interacciones"):
-        pdf_buffer = export_user_interactions(st.session_state.username, 'morphosyntax')
-        st.download_button(
-            label="Descargar PDF",
-            data=pdf_buffer,
-            file_name="interacciones_morfosintaxis.pdf",
-            mime="application/pdf"
-        )
-
-'''
-    if user_input:
-        # Añadir el mensaje del usuario al historial
-        st.session_state.morphosyntax_chat_history.append({"role": "user", "content": user_input})
-
-        # Procesar el input del usuario nuevo al 26-9-2024
-        response, visualizations, result = process_morphosyntactic_input(user_input, lang_code, nlp_models, t)
-
-        # Mostrar indicador de carga
-        with st.spinner(t.get('processing', 'Processing...')):
-            try:
-                # Procesar el input del usuario
-                response, visualizations, result = process_morphosyntactic_input(user_input, lang_code, nlp_models, t)
-
-                # Añadir la respuesta al historial
-                message = {
-                    "role": "assistant",
-                    "content": response
-                }
-                if visualizations:
-                    message["visualizations"] = visualizations
-                st.session_state.morphosyntax_chat_history.append(message)
-
-                # Mostrar la respuesta más reciente
-                with st.chat_message("assistant"):
-                    st.write(response)
-                    if visualizations:
-                        for i, viz in enumerate(visualizations):
-                            st.markdown(f"**Oración {i+1} del párrafo analizado**")
-                            st.components.v1.html(
-                                f"""
-                                <div style="width: 100%; overflow-x: auto; white-space: nowrap;">
-                                    <div style="min-width: 1200px;">
-                                        {viz}
-                                    </div>
-                                </div>
-                                """,
-                                height=350,
-                                scrolling=True
-                            )
-                            if i < len(visualizations) - 1:
-                                st.markdown("---")  # Separador entre diagramas
-
-                # Si es un análisis, guardarlo en la base de datos
-                if user_input.startswith('/analisis_morfosintactico') and result:
-                    store_morphosyntax_result(
-                        st.session_state.username,
-                        user_input.split('[', 1)[1].rsplit(']', 1)[0],  # texto analizado
-                        result.get('repeated_words', {}),
-                        visualizations,
-                        result.get('pos_analysis', []),
-                        result.get('morphological_analysis', []),
-                        result.get('sentence_structure', [])
-                    )
-
-
-            except Exception as e:
-                st.error(f"{t['error_processing']}: {str(e)}")
-
-
-
-    # Forzar la actualización de la interfaz
-        st.rerun()
-
-    # Botón para limpiar el historial del chat
-    if st.button(t['clear_chat'], key=generate_unique_key('morphosyntax', 'clear_chat')):
-        st.session_state.morphosyntax_chat_history = []
-        st.rerun()
-'''
-
-
-'''
-############ MODULO PARA DEPURACIÓN Y PRUEBAS #####################################################
-def display_morphosyntax_interface(lang_code, nlp_models, t):
-    st.subheader(t['morpho_title'])
-
-    text_input = st.text_area(
-        t['warning_message'],
-        height=150,
-        key=generate_unique_key("morphosyntax", "text_area")
-    )
-
-    if st.button(
-        t['results_title'],
-        key=generate_unique_key("morphosyntax", "analyze_button")
-    ):
-        if text_input:
-            # Aquí iría tu lógica de análisis morfosintáctico
-            # Por ahora, solo mostraremos un mensaje de placeholder
-            st.info(t['analysis_placeholder'])
-        else:
-            st.warning(t['no_text_warning'])
-###
-#################################################
-'''
+#modules/morphosyntax/morphosyntax_interface.py
+import streamlit as st
+from streamlit_float import *
+from streamlit_antd_components import *
+from streamlit.components.v1 import html
+import base64
+from .morphosyntax_process import process_morphosyntactic_input
+from ..chatbot.chatbot import initialize_chatbot
+from ..utils.widget_utils import generate_unique_key
+from ..database.morphosintax_mongo_db import store_student_morphosyntax_result
+from ..database.chat_db import store_chat_history
+from ..database.morphosintaxis_export import export_user_interactions
+
+import logging
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+def display_morphosyntax_interface(lang_code, nlp_models, t):
+    st.title("Análisis Morfosintáctico")
+
+    # Contenedor para el historial del chat
+    chat_container = st.container()
+
+    # Input del usuario (siempre visible en la parte inferior)
+    user_input = st.chat_input(t['morpho_input_label'])
+
+    # Inicializar el historial del chat si no existe
+    if 'morphosyntax_chat_history' not in st.session_state:
+        st.session_state.morphosyntax_chat_history = []
+
+    # Procesar el input del usuario
+    if user_input:
+        # Añadir el mensaje del usuario al historial
+        st.session_state.morphosyntax_chat_history.append({"role": "user", "content": user_input})
+        store_chat_history(st.session_state.username, [{"role": "user", "content": user_input}], "morphosyntax")
+
+        response, visualizations, result = process_morphosyntactic_input(user_input, lang_code, nlp_models, t)
+
+        # Añadir la respuesta al historial
+        assistant_message = {
+            "role": "assistant",
+            "content": response,
+            "visualizations": visualizations if visualizations else []
+        }
+        st.session_state.morphosyntax_chat_history.append(assistant_message)
+        store_chat_history(st.session_state.username, [assistant_message], "morphosyntax")
+
+        # Si es un análisis, guardarlo en la base de datos
+        if user_input.startswith('/analisis_morfosintactico') and result:
+            store_student_morphosyntax_result(
+                st.session_state.username,
+                user_input.split('[', 1)[1].rsplit(']', 1)[0],  # texto analizado
+                visualizations
+            )
+
+    # Mostrar el historial del chat
+    with chat_container:
+        for message in st.session_state.morphosyntax_chat_history:
+            with st.chat_message(message["role"]):
+                st.write(message["content"])
+                if "visualizations" in message and message["visualizations"]:
+                    for i, viz in enumerate(message["visualizations"]):
+                        st.markdown(f"**Oración {i+1} del párrafo analizado**")
+                        st.components.v1.html(
+                            f"""
+                            <div style="width: 100%; overflow-x: auto; white-space: nowrap;">
+                                <div style="min-width: 1200px;">
+                                    {viz}
+                                </div>
+                            </div>
+                            """,
+                            height=370,
+                            scrolling=True
+                        )
+                        if i < len(message["visualizations"]) - 1:
+                            st.markdown("---")  # Separador entre diagramas
+
+    # Botón para limpiar el historial del chat
+    if st.button(t['clear_chat'], key=generate_unique_key('morphosyntax', 'clear_chat')):
+        st.session_state.morphosyntax_chat_history = []
+        st.rerun()
+
+    # Botón de exportación
+    if st.button("Exportar Interacciones"):
+        pdf_buffer = export_user_interactions(st.session_state.username, 'morphosyntax')
+        st.download_button(
+            label="Descargar PDF",
+            data=pdf_buffer,
+            file_name="interacciones_morfosintaxis.pdf",
+            mime="application/pdf"
+        )
+
+'''
+    if user_input:
+        # Añadir el mensaje del usuario al historial
+        st.session_state.morphosyntax_chat_history.append({"role": "user", "content": user_input})
+
+        # Procesar el input del usuario nuevo al 26-9-2024
+        response, visualizations, result = process_morphosyntactic_input(user_input, lang_code, nlp_models, t)
+
+        # Mostrar indicador de carga
+        with st.spinner(t.get('processing', 'Processing...')):
+            try:
+                # Procesar el input del usuario
+                response, visualizations, result = process_morphosyntactic_input(user_input, lang_code, nlp_models, t)
+
+                # Añadir la respuesta al historial
+                message = {
+                    "role": "assistant",
+                    "content": response
+                }
+                if visualizations:
+                    message["visualizations"] = visualizations
+                st.session_state.morphosyntax_chat_history.append(message)
+
+                # Mostrar la respuesta más reciente
+                with st.chat_message("assistant"):
+                    st.write(response)
+                    if visualizations:
+                        for i, viz in enumerate(visualizations):
+                            st.markdown(f"**Oración {i+1} del párrafo analizado**")
+                            st.components.v1.html(
+                                f"""
+                                <div style="width: 100%; overflow-x: auto; white-space: nowrap;">
+                                    <div style="min-width: 1200px;">
+                                        {viz}
+                                    </div>
+                                </div>
+                                """,
+                                height=350,
+                                scrolling=True
+                            )
+                            if i < len(visualizations) - 1:
+                                st.markdown("---")  # Separador entre diagramas
+
+                # Si es un análisis, guardarlo en la base de datos
+                if user_input.startswith('/analisis_morfosintactico') and result:
+                    store_morphosyntax_result(
+                        st.session_state.username,
+                        user_input.split('[', 1)[1].rsplit(']', 1)[0],  # texto analizado
+                        result.get('repeated_words', {}),
+                        visualizations,
+                        result.get('pos_analysis', []),
+                        result.get('morphological_analysis', []),
+                        result.get('sentence_structure', [])
+                    )
+
+
+            except Exception as e:
+                st.error(f"{t['error_processing']}: {str(e)}")
+
+
+
+    # Forzar la actualización de la interfaz
+        st.rerun()
+
+    # Botón para limpiar el historial del chat
+    if st.button(t['clear_chat'], key=generate_unique_key('morphosyntax', 'clear_chat')):
+        st.session_state.morphosyntax_chat_history = []
+        st.rerun()
+'''
+
+
+'''
+############ MODULO PARA DEPURACIÓN Y PRUEBAS #####################################################
+def display_morphosyntax_interface(lang_code, nlp_models, t):
+    st.subheader(t['morpho_title'])
+
+    text_input = st.text_area(
+        t['warning_message'],
+        height=150,
+        key=generate_unique_key("morphosyntax", "text_area")
+    )
+
+    if st.button(
+        t['results_title'],
+        key=generate_unique_key("morphosyntax", "analyze_button")
+    ):
+        if text_input:
+            # Aquí iría tu lógica de análisis morfosintáctico
+            # Por ahora, solo mostraremos un mensaje de placeholder
+            st.info(t['analysis_placeholder'])
+        else:
+            st.warning(t['no_text_warning'])
+###
+#################################################
+'''