Update modules/studentact/current_situation_interface.py

modules/studentact/current_situation_interface.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-# modules/studentact/current_situation_interface.py
+# modules/studentact/current_situation_interface-vOK.py
 
 import streamlit as st
 import logging
@@ -62,7 +62,8 @@ TEXT_TYPES = {
     }
 }
 ####################################
-def display_current_situation_interface(lang_code, nlp_models, current_situation_t):
+
+def display_current_situation_interface(lang_code, nlp_models, t):
     """
     Interfaz simplificada con gráfico de radar para visualizar métricas.
     """
@@ -86,11 +87,11 @@ def display_current_situation_interface(lang_code, nlp_models, current_situation
             with input_col:
                 # Text area con manejo de estado
                 text_input = st.text_area(
-                    current_situation_t.get('input_prompt', 'Escribe tu texto aquí'),
+                    t.get('input_prompt', "Escribe o pega tu texto aquí:"),
                     height=400,
                     key="text_area",
                     value=st.session_state.text_input,
-                    help=current_situation_t.get('help', 'Ayuda sobre el campo de texto')
+                    help="Este texto será analizado para darte recomendaciones personalizadas"
                 )
                 
                 # Función para manejar cambios de texto
@@ -99,13 +100,13 @@ def display_current_situation_interface(lang_code, nlp_models, current_situation
                     st.session_state.show_results = False
                 
                 if st.button(
-                    current_situation_t.get('analyze_button', 'Analizar texto'),
+                    t.get('analyze_button', "Analizar mi escritura"),
                     type="primary",
                     disabled=not text_input.strip(),
                     use_container_width=True,
                 ):
                     try:
-                        with st.spinner(current_situation_t.get('processing', 'Analizando...')):
+                        with st.spinner(t.get('processing', "Analizando...")):
                             doc = nlp_models[lang_code](text_input)
                             metrics = analyze_text_dimensions(doc)
                             
@@ -125,77 +126,116 @@ def display_current_situation_interface(lang_code, nlp_models, current_situation
                             
                     except Exception as e:
                         logger.error(f"Error en análisis: {str(e)}")
-                        st.error(current_situation_t.get('analysis_error', 'Error analyzing text'))
+                        st.error(t.get('analysis_error', "Error al analizar el texto"))
             
             # Mostrar resultados en la columna derecha
             with results_col:
                 if st.session_state.show_results and st.session_state.current_metrics is not None:
                     # Primero los radio buttons para tipo de texto
-                    st.markdown(f"### {current_situation_t.get('text_type_header', 'Tipo de texto')}")
+                    st.markdown("### Tipo de texto")
                     text_type = st.radio(
-                        "Selecciona el tipo de texto",
+                        "",
                         options=list(TEXT_TYPES.keys()),
                         format_func=lambda x: TEXT_TYPES[x]['name'],
                         horizontal=True,
                         key="text_type_radio",
-                        help=current_situation_t.get('text_type_help', 'Select the type of text to adjust the evaluation criteria')
+                        help="Selecciona el tipo de texto para ajustar los criterios de evaluación"
                     )
                     
                     st.session_state.current_text_type = text_type
                     
-                    # Obtener umbrales basados en el tipo de texto
-                    thresholds = TEXT_TYPES[text_type]['thresholds']
-                    
-                    # Preparar configuración de métricas para el gráfico de radar
-                    metrics_config = [
-                        {
-                            'label': current_situation_t.get('vocabulary_label', 'Vocabulario'),
-                            'value': st.session_state.current_metrics['vocabulary'],
-                            'thresholds': {
-                                'min': thresholds['vocabulary']['min'],
-                                'target': thresholds['vocabulary']['target']
-                            }
-                        },
-                        {
-                            'label': current_situation_t.get('structure_label', 'Estructura'),
-                            'value': st.session_state.current_metrics['structure'],
-                            'thresholds': {
-                                'min': thresholds['structure']['min'],
-                                'target': thresholds['structure']['target']
-                            }
-                        },
-                        {
-                            'label': current_situation_t.get('cohesion_label', 'Cohesión'),
-                            'value': st.session_state.current_metrics['cohesion'],
-                            'thresholds': {
-                                'min': thresholds['cohesion']['min'],
-                                'target': thresholds['cohesion']['target']
-                            }
-                        },
-                        {
-                            'label': current_situation_t.get('clarity_label', 'Claridad'),
-                            'value': st.session_state.current_metrics['clarity'],
-                            'thresholds': {
-                                'min': thresholds['clarity']['min'],
-                                'target': thresholds['clarity']['target']
-                            }
-                        }
-                    ]
-                    
-                    # Usar la función display_radar_chart que ya existe
-                    display_radar_chart(
-                        metrics_config=metrics_config,
-                        thresholds=thresholds,
-                        current_situation_t=current_situation_t
+                    # Luego mostrar los resultados
+                    display_results(
+                        metrics=st.session_state.current_metrics,
+                        text_type=text_type
                     )
 
     except Exception as e:
         logger.error(f"Error en interfaz principal: {str(e)}")
-        st.error(current_situation_t.get('error_chart', 'Error al mostrar el gráfico'))
+        st.error("Ocurrió un error al cargar la interfaz")
+
+###################################3333
+
+def display_results(metrics, text_type=None):
+    """
+    Muestra los resultados del análisis: métricas verticalmente y gráfico radar.
+    """
+    try:
+        # Usar valor por defecto si no se especifica tipo
+        text_type = text_type or 'student_essay'
+        
+        # Obtener umbrales según el tipo de texto
+        thresholds = TEXT_TYPES[text_type]['thresholds']
+
+        # Crear dos columnas para las métricas y el gráfico
+        metrics_col, graph_col = st.columns([1, 1.5])
+        
+        # Columna de métricas
+        with metrics_col:
+            metrics_config = [
+                {
+                    'label': "Vocabulario",
+                    'key': 'vocabulary',
+                    'value': metrics['vocabulary']['normalized_score'],
+                    'help': "Riqueza y variedad del vocabulario",
+                    'thresholds': thresholds['vocabulary']
+                },
+                {
+                    'label': "Estructura",
+                    'key': 'structure',
+                    'value': metrics['structure']['normalized_score'],
+                    'help': "Organización y complejidad de oraciones",
+                    'thresholds': thresholds['structure']
+                },
+                {
+                    'label': "Cohesión",
+                    'key': 'cohesion',
+                    'value': metrics['cohesion']['normalized_score'],
+                    'help': "Conexión y fluidez entre ideas",
+                    'thresholds': thresholds['cohesion']
+                },
+                {
+                    'label': "Claridad",
+                    'key': 'clarity',
+                    'value': metrics['clarity']['normalized_score'],
+                    'help': "Facilidad de comprensión del texto",
+                    'thresholds': thresholds['clarity']
+                }
+            ]
+
+            # Mostrar métricas
+            for metric in metrics_config:
+                value = metric['value']
+                if value < metric['thresholds']['min']:
+                    status = "⚠️ Por mejorar"
+                    color = "inverse"
+                elif value < metric['thresholds']['target']:
+                    status = "📈 Aceptable"
+                    color = "off"
+                else:
+                    status = "✅ Óptimo"
+                    color = "normal"
+                
+                st.metric(
+                    metric['label'],
+                    f"{value:.2f}",
+                    f"{status} (Meta: {metric['thresholds']['target']:.2f})",
+                    delta_color=color,
+                    help=metric['help']
+                )
+                st.markdown("<div style='margin-bottom: 0.5rem;'></div>", unsafe_allow_html=True)
+
+        # Gráfico radar en la columna derecha
+        with graph_col:
+            display_radar_chart(metrics_config, thresholds)
+
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error mostrando resultados: {str(e)}")
+        st.error("Error al mostrar los resultados")
 
 
 ######################################
-def display_radar_chart(metrics_config, thresholds, current_situation_t):
+def display_radar_chart(metrics_config, thresholds):
     """
     Muestra el gráfico radar con los resultados.
     """
@@ -238,7 +278,7 @@ def display_radar_chart(metrics_config, thresholds, current_situation_t):
         # Ajustar leyenda
         ax.legend(
             loc='upper right',
-            bbox_to_anchor=(1.3, 1.1),
+            bbox_to_anchor=(1.3, 1.1),  # Cambiado de (0.1, 0.1) a (1.3, 1.1)
             fontsize=10,
             frameon=True,
             facecolor='white',
@@ -252,5 +292,5 @@ def display_radar_chart(metrics_config, thresholds, current_situation_t):
 
     except Exception as e:
         logger.error(f"Error mostrando gráfico radar: {str(e)}")
-        st.error(current_situation_t['error_chart'])
+        st.error("Error al mostrar el gráfico")
 #######################################