Update app.py

app.py

@@ -3,9 +3,11 @@ import streamlit as st
 import streamlit.components.v1 as components
 import time
 
+global container
 st.session_state.mytext = ""
 def semanticComparativeClassification():  
     st.session_state["respuesta"] = ""
+    st.session_state["log"] = ""
     apis_urls = [
         "https://api-inference.huggingface.co/models/symanto/sn-xlm-roberta-base-snli-mnli-anli-xnli",
         "https://api-inference.huggingface.co/models/sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2",
@@ -16,12 +18,12 @@ def semanticComparativeClassification():
         semanticComparativeClassificationCall(api_url)
         
 def semanticComparativeClassificationCall(api_url: str):  
-    global container
-    st.write("Model: ", api_url)
+     
+    st.session_state["log"] = st.session_state["log"] + "Model: ", api_url)+"\n"
     time.sleep(1)
     headers = {"Authorization": "Bearer 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"}
     #API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/Maite89/Roberta_finetuning_semantic_similarity_stsb_multi_mt"
-    st.write("Log:")
+     
     def query(payload): 
     	response = requests.post(api_url, headers=headers, json=payload)
     	return response.json()
@@ -59,26 +61,24 @@ def semanticComparativeClassificationCall(api_url: str):
 
     #st.write(output)
     if "error" in output:
-        container.write(output["error"])
+        st.session_state["log"] = st.session_state["log"] + container.write(output["error"])+'\n'
     else: 
         index=0
         for i in output:
-            container.write(i," - ", sentences[index]) 
+            st.session_state["log"] = st.session_state["log"]+i+' - '+sentences[index]+'\n'
+            #container.write(i," - ", sentences[index]) 
             index = index + 1
         maxim = max(output)
-        container.write('MAX:', str(maxim))
-        
+        st.session_state["log"] = st.session_state["log"]+'MAX:', str(maxim),'\n') 
         
-        sentenceindex = output.index(maxim)
-    
-        container.write('Sentence index :', sentenceindex)
+        sentenceindex = output.index(maxim) 
     
         if output[sentenceindex] < 0.3 :
-            container.write("No tengo respuesta para esto, ¿me lo explicas mejor o te pongo en contacto con un humano?")  
+            st.session_state["log"] = st.session_state["log"]+api_url+"\nNo tengo respuesta para esto, ¿me lo explicas mejor o te pongo en contacto con un humano? \n\n" 
             st.session_state["respuesta"]= st.session_state["respuesta"] +api_url+"\nNo tengo respuesta para esto, ¿me lo explicas mejor o te pongo en contacto con un humano?"+"\n\n"
         else:
-            container.write("Tema reconocido: ", str(sentences[sentenceindex]))  
-            st.session_state["respuesta"]= st.session_state["respuesta"] +api_url+"\nTema reconocido: \n<span style='color:#f00'>"+str(sentences[sentenceindex])+"</span>\n\n"
+            st.session_state["log"] = st.session_state["log"]+api_url+"\nTema reconocido: ", str(sentences[sentenceindex])+"\n\n"
+            st.session_state["respuesta"] = st.session_state["respuesta"] +api_url+"\nTema reconocido: \n<span style='color:#f00'>"+str(sentences[sentenceindex])+"</span>\n\n"
      
      
     
@@ -92,8 +92,6 @@ st.title('Reconocimiento semántico')
 title = st.text_input('Pregunta', '', on_change=semanticComparativeClassification,key='mytext')
 
 st.text_area(   "Respuesta: ", key= "respuesta", height=200 )
+st.text_area(   "Log: ", key= "log", height=600 )
 
 
-container = st.container()
-container.write("This is inside the container")
-