Update modules/discourse/discourse_live_interface.py

modules/discourse/discourse_live_interface.py

@@ -32,17 +32,63 @@ def fig_to_bytes(fig):
         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 'discourse_live_state' not in st.session_state:
+            st.session_state.discourse_live_state = {
+                'analysis_count': 0,
+                'current_text1': '',
+                'current_text2': '',
+                'last_result': None,
+                'text_changed': False
+            }
+
+        # Crear columnas con proporción 1:3
+        input_col, result_col = st.columns([1, 3])
+
+        # Columna izquierda: Entrada de textos
+        with input_col:
+            st.subheader(discourse_t.get('enter_text', 'Ingrese sus textos'))
+            
+            # Primer área de texto
+            st.markdown("**Texto 1 (Patrón)**")
+            text_input1 = st.text_area(
+                "Texto 1",
+                height=250,
+                key="discourse_live_text1",
+                value=st.session_state.discourse_live_state.get('current_text1', ''),
+                label_visibility="collapsed"
+            )
+            st.session_state.discourse_live_state['current_text1'] = text_input1
+
+            # Segundo área de texto
+            st.markdown("**Texto 2 (Comparación)**")
+            text_input2 = st.text_area(
+                "Texto 2",
+                height=250,
+                key="discourse_live_text2",
+                value=st.session_state.discourse_live_state.get('current_text2', ''),
+                label_visibility="collapsed"
+            )
+            st.session_state.discourse_live_state['current_text2'] = text_input2
+
+            # Botón de análisis
+            analyze_button = st.button(
+                discourse_t.get('analyze_button', 'Analizar'),
+                key="discourse_live_analyze",
+                type="primary",
+                icon="🔍",
+                disabled=not (text_input1 and text_input2),
+                use_container_width=True
+            )
 
             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,
@@ -51,29 +97,24 @@ def display_discourse_live_interface(lang_code, nlp_models, discourse_t):
                         )
 
                         if result['success']:
-                            # Asegurarnos de que ambos gráficos se procesen correctamente
+                            # Procesar ambos gráficos
                             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
+                                    plt.close(result[graph_key])
 
                             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(
+                            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'))
 
@@ -89,17 +130,11 @@ def display_discourse_live_interface(lang_code, nlp_models, discourse_t):
                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']):
+                if all(key in result for key in ['graph1', 'graph2']):
                     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.'))