Update modules/database/discourse_mongo_db.py

modules/database/discourse_mongo_db.py

@@ -21,120 +21,6 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
 COLLECTION_NAME = 'student_discourse_analysis'
 
 ########################################################################
-def store_student_discourse_result(username, text1, text2, analysis_result):
-    """
-    Guarda el resultado del análisis de discurso comparativo en MongoDB.
-    """
-    try:
-        # Los gráficos ya vienen en bytes, solo necesitamos codificar a base64
-        graph1_data = None
-        graph2_data = None
-        combined_graph_data = None
-
-        if 'graph1' in analysis_result and analysis_result['graph1'] is not None:
-            try:
-                graph1_data = base64.b64encode(analysis_result['graph1']).decode('utf-8')
-            except Exception as e:
-                logger.error(f"Error al codificar gráfico 1: {str(e)}")
-
-        if 'graph2' in analysis_result and analysis_result['graph2'] is not None:
-            try:
-                graph2_data = base64.b64encode(analysis_result['graph2']).decode('utf-8')
-            except Exception as e:
-                logger.error(f"Error al codificar gráfico 2: {str(e)}")
-
-        if 'combined_graph' in analysis_result and analysis_result['combined_graph'] is not None:
-            try:
-                combined_graph_data = base64.b64encode(analysis_result['combined_graph']).decode('utf-8')
-            except Exception as e:
-                logger.error(f"Error al codificar gráfico combinado: {str(e)}")
-
-        # Crear documento para MongoDB
-        analysis_document = {
-            'username': username,
-            'timestamp': datetime.now(timezone.utc).isoformat(),
-            'text1': text1,
-            'text2': text2,
-            'analysis_type': 'discourse',
-            'key_concepts1': analysis_result.get('key_concepts1', []),
-            'key_concepts2': analysis_result.get('key_concepts2', []),
-            'graph1': graph1_data,
-            'graph2': graph2_data,
-            'combined_graph': combined_graph_data
-        }
-
-        # Insertar en MongoDB
-        result = insert_document(COLLECTION_NAME, analysis_document)
-        if result:
-            logger.info(f"Análisis del discurso guardado con ID: {result} para el usuario: {username}")
-            return True
-
-        logger.error("No se pudo insertar el documento en MongoDB")
-        return False
-
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"Error al guardar el análisis del discurso: {str(e)}")
-        return False
-
-
-
-#################################################################################
-
-# Corrección 1: Actualizar get_student_discourse_analysis para recuperar todos los campos necesarios
-
-def get_student_discourse_analysis(username, limit=10):
-    """
-    Recupera los análisis del discurso de un estudiante, incluyendo todos los gráficos y conceptos.
-    """
-    try:
-        # Obtener la colección
-        collection = get_collection(COLLECTION_NAME)
-        if collection is None:
-            logger.error("No se pudo obtener la colección discourse")
-            return []
-
-        # Consulta
-        query = {
-            "username": username,
-            "analysis_type": "discourse"
-        }
-        
-        # Eliminar la proyección para recuperar todos los campos
-        # No usar projection para obtener TODOS los campos
-        
-        # Ejecutar consulta
-        try:
-            cursor = collection.find(query).sort("timestamp", -1)
-            if limit:
-                cursor = cursor.limit(limit)
-            
-            # Convertir cursor a lista
-            results = list(cursor)
-            logger.info(f"Recuperados {len(results)} análisis del discurso para {username}")
-            
-            # Verificar qué campos contienen los resultados para depuración
-            if results:
-                for result in results:
-                    logger.info(f"Campos disponibles: {list(result.keys())}")
-                    if 'graph1' in result:
-                        logger.info(f"Tipo de graph1: {type(result['graph1'])}")
-                    if 'graph2' in result:
-                        logger.info(f"Tipo de graph2: {type(result['graph2'])}")
-                    if 'combined_graph' in result:
-                        logger.info(f"Tipo de combined_graph: {type(result['combined_graph'])}")
-            
-            return results
-            
-        except Exception as db_error:
-            logger.error(f"Error en la consulta a MongoDB: {str(db_error)}")
-            return []
-        
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"Error recuperando análisis del discurso: {str(e)}")
-        return []
-
-# Corrección 2: Mejorar store_student_discourse_result para manejar varios tipos de gráficos
-
 def store_student_discourse_result(username, text1, text2, analysis_result):
     """
     Guarda el resultado del análisis de discurso comparativo en MongoDB.
@@ -255,6 +141,61 @@ def store_student_discourse_result(username, text1, text2, analysis_result):
         logger.error(f"Error al guardar el análisis del discurso: {str(e)}")
         return False
 
+#################################################################################
+
+# Corrección 1: Actualizar get_student_discourse_analysis para recuperar todos los campos necesarios
+
+def get_student_discourse_analysis(username, limit=10):
+    """
+    Recupera los análisis del discurso de un estudiante, incluyendo todos los gráficos y conceptos.
+    """
+    try:
+        # Obtener la colección
+        collection = get_collection(COLLECTION_NAME)
+        if collection is None:
+            logger.error("No se pudo obtener la colección discourse")
+            return []
+
+        # Consulta
+        query = {
+            "username": username,
+            "analysis_type": "discourse"
+        }
+        
+        # Eliminar la proyección para recuperar todos los campos
+        # No usar projection para obtener TODOS los campos
+        
+        # Ejecutar consulta
+        try:
+            cursor = collection.find(query).sort("timestamp", -1)
+            if limit:
+                cursor = cursor.limit(limit)
+            
+            # Convertir cursor a lista
+            results = list(cursor)
+            logger.info(f"Recuperados {len(results)} análisis del discurso para {username}")
+            
+            # Verificar qué campos contienen los resultados para depuración
+            if results:
+                for result in results:
+                    logger.info(f"Campos disponibles: {list(result.keys())}")
+                    if 'graph1' in result:
+                        logger.info(f"Tipo de graph1: {type(result['graph1'])}")
+                    if 'graph2' in result:
+                        logger.info(f"Tipo de graph2: {type(result['graph2'])}")
+                    if 'combined_graph' in result:
+                        logger.info(f"Tipo de combined_graph: {type(result['combined_graph'])}")
+            
+            return results
+            
+        except Exception as db_error:
+            logger.error(f"Error en la consulta a MongoDB: {str(db_error)}")
+            return []
+        
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error recuperando análisis del discurso: {str(e)}")
+        return []
+
 #####################################################################################
         
 def get_student_discourse_data(username):