# 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."))