# modules/discourse/discourse/discourse_interface.py

import streamlit as st
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
import logging
from ..utils.widget_utils import generate_unique_key
from .discourse_process import perform_discourse_analysis
from ..database.chat_mongo_db import store_chat_history
from ..database.discourse_mongo_db import store_student_discourse_result

logger = logging.getLogger(__name__)
#############################################################################################

def display_discourse_results(result, lang_code, discourse_t):
    """
    Muestra los resultados del análisis del discurso con conceptos en formato horizontal
    """
    if not result.get('success'):
        st.warning(discourse_t.get('no_results', 'No hay resultados disponibles'))
        return

    # Estilo CSS para los conceptos horizontales
    st.markdown("""
        <style>
        .concepts-container {
            display: flex;
            flex-wrap: nowrap;
            gap: 8px;
            padding: 12px;
            background-color: #f8f9fa;
            border-radius: 8px;
            overflow-x: auto;
            margin-bottom: 15px;
        }
        .concept-item {
            background-color: white;
            border-radius: 4px;
            padding: 6px 10px;
            display: inline-flex;
            align-items: center;
            gap: 4px;
            box-shadow: 0 1px 2px rgba(0,0,0,0.1);
            flex-shrink: 0;
        }
        .concept-name {
            font-weight: 500;
            color: #1f2937;
            font-size: 0.85em;
        }
        .concept-freq {
            color: #6b7280;
            font-size: 0.75em;
        }
        .graph-container {
            background-color: white;
            border-radius: 8px;
            padding: 15px;
            box-shadow: 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.1);
            margin-top: 10px;
        }
        </style>
    """, unsafe_allow_html=True)

    col1, col2 = st.columns(2)

    # Documento 1
    with col1:
        with st.expander(discourse_t.get('doc1_title', 'Documento 1'), expanded=True):
            st.subheader(discourse_t.get('key_concepts', 'Conceptos Clave'))
            if 'key_concepts1' in result:
                # Crear HTML para conceptos horizontales
                concepts_html = '<div class="concepts-container">'
                for concept, freq in result['key_concepts1']:
                    concepts_html += f"""
                        <div class="concept-item">
                            <span class="concept-name">{concept}</span>
                            <span class="concept-freq">({freq:.2f})</span>
                        </div>
                    """
                concepts_html += '</div>'
                st.markdown(concepts_html, unsafe_allow_html=True)

                if 'graph1' in result:
                    with st.container():
                        st.markdown('<div class="graph-container">', unsafe_allow_html=True)
                        st.pyplot(result['graph1'])
                        st.markdown('</div>', unsafe_allow_html=True)
                else:
                    st.warning(discourse_t.get('graph_not_available', 'Gráfico no disponible'))
            else:
                st.warning(discourse_t.get('concepts_not_available', 'Conceptos no disponibles'))

    # Documento 2
    with col2:
        with st.expander(discourse_t.get('doc2_title', 'Documento 2'), expanded=True):
            st.subheader(discourse_t.get('key_concepts', 'Conceptos Clave'))
            if 'key_concepts2' in result:
                # Crear HTML para conceptos horizontales
                concepts_html = '<div class="concepts-container">'
                for concept, freq in result['key_concepts2']:
                    concepts_html += f"""
                        <div class="concept-item">
                            <span class="concept-name">{concept}</span>
                            <span class="concept-freq">({freq:.2f})</span>
                        </div>
                    """
                concepts_html += '</div>'
                st.markdown(concepts_html, unsafe_allow_html=True)

                if 'graph2' in result:
                    with st.container():
                        st.markdown('<div class="graph-container">', unsafe_allow_html=True)
                        st.pyplot(result['graph2'])
                        st.markdown('</div>', unsafe_allow_html=True)
                else:
                    st.warning(discourse_t.get('graph_not_available', 'Gráfico no disponible'))
            else:
                st.warning(discourse_t.get('concepts_not_available', 'Conceptos no disponibles'))

    # Nota informativa sobre la comparación
    st.info(discourse_t.get('comparison_note', 
        'La funcionalidad de comparación detallada estará disponible en una próxima actualización.'))





##########################################################################################
def display_discourse_results(result, lang_code, discourse_t):
    """
    Muestra los resultados del análisis del discurso
    """
    if not result.get('success'):
        st.warning(discourse_t.get('no_results', 'No hay resultados disponibles'))
        return

    col1, col2 = st.columns(2)

    # Documento 1
    with col1:
        with st.expander(discourse_t.get('doc1_title', 'Documento 1'), expanded=True):
            st.subheader(discourse_t.get('key_concepts', 'Conceptos Clave'))
            if 'key_concepts1' in result:
                df1 = pd.DataFrame(result['key_concepts1'], columns=['Concepto', 'Frecuencia'])
                df1['Frecuencia'] = df1['Frecuencia'].round(2)
                st.table(df1)

                if 'graph1' in result:
                    st.pyplot(result['graph1'])
                else:
                    st.warning(discourse_t.get('graph_not_available', 'Gráfico no disponible'))
            else:
                st.warning(discourse_t.get('concepts_not_available', 'Conceptos no disponibles'))

    # Documento 2
    with col2:
        with st.expander(discourse_t.get('doc2_title', 'Documento 2'), expanded=True):
            st.subheader(discourse_t.get('key_concepts', 'Conceptos Clave'))
            if 'key_concepts2' in result:
                df2 = pd.DataFrame(result['key_concepts2'], columns=['Concepto', 'Frecuencia'])
                df2['Frecuencia'] = df2['Frecuencia'].round(2)
                st.table(df2)

                if 'graph2' in result:
                    st.pyplot(result['graph2'])
                else:
                    st.warning(discourse_t.get('graph_not_available', 'Gráfico no disponible'))
            else:
                st.warning(discourse_t.get('concepts_not_available', 'Conceptos no disponibles'))

    # Nota informativa sobre la comparación
    st.info(discourse_t.get('comparison_note', 
        'La funcionalidad de comparación detallada estará disponible en una próxima actualización.'))