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# modules/discourse/discourse/discourse_live_interface.py
import streamlit as st
from streamlit_float import *
from streamlit_antd_components import *
import pandas as pd
import logging
import io
import matplotlib.pyplot as plt
# Configuración del logger
logger = logging.getLogger(__name__)
# Importaciones locales
from .discourse_process import perform_discourse_analysis
from .discourse_interface import display_discourse_results # Añadida esta importación
from ..utils.widget_utils import generate_unique_key
from ..database.discourse_mongo_db import store_student_discourse_result
from ..database.chat_mongo_db import store_chat_history, get_chat_history
#####################################################################################################
def fig_to_bytes(fig):
"""Convierte una figura de matplotlib a bytes."""
try:
buf = io.BytesIO()
fig.savefig(buf, format='png', dpi=300, bbox_inches='tight')
buf.seek(0)
return buf.getvalue()
except Exception as e:
logger.error(f"Error en fig_to_bytes: {str(e)}")
return None
#################################################################################################
def display_discourse_live_interface(lang_code, nlp_models, discourse_t):
"""
Interfaz para el análisis del discurso en vivo
"""
try:
# [Código anterior igual hasta el análisis]
if analyze_button and text_input1 and text_input2:
try:
with st.spinner(discourse_t.get('processing', 'Procesando...')):
# Realizar análisis
result = perform_discourse_analysis(
text_input1,
text_input2,
nlp_models[lang_code],
lang_code
)
if result['success']:
# Asegurarnos de que ambos gráficos se procesen correctamente
for graph_key in ['graph1', 'graph2']:
if graph_key in result and result[graph_key] is not None:
bytes_key = f'{graph_key}_bytes'
graph_bytes = fig_to_bytes(result[graph_key])
if graph_bytes:
result[bytes_key] = graph_bytes
plt.close(result[graph_key]) # Cerrar la figura después de convertirla
st.session_state.discourse_live_state['last_result'] = result
st.session_state.discourse_live_state['analysis_count'] += 1
st.session_state.discourse_live_state['text_changed'] = False
# Guardar en base de datos
store_result = store_student_discourse_result(
st.session_state.username,
text_input1,
text_input2,
result
)
if not store_result:
logger.warning("No se pudo guardar el análisis en la base de datos")
else:
st.error(result.get('message', 'Error en el análisis'))
except Exception as e:
logger.error(f"Error en análisis: {str(e)}")
st.error(discourse_t.get('error_processing', f'Error al procesar el texto: {str(e)}'))
# Columna derecha: Visualización de resultados
with result_col:
st.subheader(discourse_t.get('live_results', 'Resultados en vivo'))
if 'last_result' in st.session_state.discourse_live_state and \
st.session_state.discourse_live_state['last_result'] is not None:
result = st.session_state.discourse_live_state['last_result']
# Verificar que tenemos ambos gráficos antes de mostrarlos
if all(key in result for key in ['graph1', 'graph2', 'graph1_bytes', 'graph2_bytes']):
display_discourse_results(result, lang_code, discourse_t)
else:
logger.error(f"Faltan gráficos en el resultado: {list(result.keys())}")
st.error(discourse_t.get('missing_graphs', 'Error: No se pudieron generar todos los gráficos'))
elif st.session_state.discourse_live_state.get('text_changed', False):
st.info(discourse_t.get('changes_pending',
'Los textos han cambiado. Presione Analizar para ver los nuevos resultados.'))
else:
st.info(discourse_t.get('initial_message',
'Ingrese los textos y presione Analizar para ver los resultados.'))
except Exception as e:
logger.error(f"Error general en interfaz del discurso en vivo: {str(e)}")
st.error(discourse_t.get('general_error', "Se produjo un error. Por favor, intente de nuevo."))
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