app.py

import tweepy as tw
import streamlit as st
import pandas as pd
import regex as re
import numpy as np
import pysentimiento
import geopy
import matplotlib.pyplot as plt


from pysentimiento.preprocessing import preprocess_tweet
from geopy.geocoders import Nominatim
from transformers import pipeline


model_checkpoint = "hackathon-pln-es/twitter_sexismo-finetuned-robertuito-exist2021" 
pipeline_nlp = pipeline("text-classification", model=model_checkpoint)

    
consumer_key = "BjipwQslVG4vBdy4qK318KnoA"
consumer_secret = "3fzL70v9faklrPgvTi3zbofw9rwk92fgGdtAslFkFYt8kGmqBJ"
access_token = "1217853705086799872-Y5zEChpTeKccuLY3XJRXDPPZhNrlba"
access_token_secret = "pqQ5aFSJxzJ2xnI6yhVtNjQO36FOu8DBOH6DtUrPAU54J"
auth = tw.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)
api = tw.API(auth, wait_on_rate_limit=True)

def preprocess(text):
    #text=text.lower()
    # remove hyperlinks
    text = re.sub(r'https?:\/\/.*[\r\n]*', '', text)
    text = re.sub(r'http?:\/\/.*[\r\n]*', '', text)
    #Replace &amp, &lt, &gt with &,<,> respectively
    text=text.replace(r'&amp;?',r'and')
    text=text.replace(r'&lt;',r'<')
    text=text.replace(r'&gt;',r'>')
    #remove hashtag sign
    #text=re.sub(r"#","",text)   
    #remove mentions
    text = re.sub(r"(?:\@)\w+", '', text)
    #text=re.sub(r"@","",text)
    #remove non ascii chars
    text=text.encode("ascii",errors="ignore").decode()
    #remove some puncts (except . ! ?)
    text=re.sub(r'[:"#$%&\*+,-/:;<=>@\\^_`{|}~]+','',text)
    text=re.sub(r'[!]+','!',text)
    text=re.sub(r'[?]+','?',text)
    text=re.sub(r'[.]+','.',text)
    text=re.sub(r"'","",text)
    text=re.sub(r"\(","",text)
    text=re.sub(r"\)","",text)
    text=" ".join(text.split())
    return text


def highlight_survived(s):
    return ['background-color: red']*len(s) if (s.Sexista == 1) else ['background-color: green']*len(s)

def color_survived(val):
    color = 'red' if val=='Sexista' else 'white'
    return f'background-color: {color}'


st.set_page_config(layout="wide")
st.markdown('<style>body{background-color: Blue;}</style>',unsafe_allow_html=True)

colT1,colT2 = st.columns([2,8])
with colT2:
   # st.title('Analisis de comentarios sexistas en Twitter') 
    st.markdown(""" <style> .font {
    font-size:40px ; font-family: 'Cooper Black'; color: #06bf69;} 
    </style> """, unsafe_allow_html=True)
    st.markdown('<p class="font">Análisis de comentarios sexistas en Twitter</p>', unsafe_allow_html=True)
    
    st.markdown(""" <style> .font1 {
    font-size:28px ; font-family: 'Times New Roman'; color: #8d33ff;} 
    </style> """, unsafe_allow_html=True)

    st.markdown(""" <style> .font2 {
    font-size:16px ; font-family: 'Times New Roman'; color: #3358ff;} 
    </style> """, unsafe_allow_html=True)

def analizar_tweets(search_words, number_of_tweets ):
  tweets = api.user_timeline(screen_name = search_words,tweet_mode="extended", count= number_of_tweets)
  result = []
  for tweet in tweets:
      if (tweet.full_text.startswith('RT')):
          continue
      elif not  tweet.full_text.strip():
          continue
      else:
          datos = preprocess(tweet.full_text)
          prediction = pipeline_nlp(datos)
          for predic in prediction:
              etiqueta = {'Tweets': datos,'Prediccion': predic['label'], 'Probabilidad': predic['score']}
              result.append(etiqueta)
              
  df = pd.DataFrame(result)
  df['Prediccion'] = np.where( df['Prediccion'] == 'LABEL_1', 'Sexista', 'No Sexista')
  df = df[df["Prediccion"] == 'Sexista']
  df = df[df["Probabilidad"] > 0.80]
  tabla = st.table(df.reset_index(drop=True).head(30).style.applymap(color_survived, subset=['Prediccion']))
  resultado=df.groupby('Prediccion')['Probabilidad'].sum()
  colores=["#aae977","#EE3555"]
  fig, ax = plt.subplots(figsize=(2, 2), subplotpars=None)
  plt.pie(resultado,labels=resultado.index,autopct='%1.1f%%',colors=colores)
  ax.set_title("Porcentajes por Categorias", fontsize=8, fontweight="bold")
  plt.rcParams.update({'font.size':8, 'font.weight':'bold'})
  ax.legend()
  # Muestra el gráfico
  plt.show()
  st.set_option('deprecation.showPyplotGlobalUse', False)
  st.pyplot()
    
  return tabla

def tweets_localidad(buscar_localidad):
    tabla = []
    try:
        geolocator = Nominatim(user_agent="nombre_del_usuario")
        location = geolocator.geocode(buscar_localidad)
        radius = "10km"
        tweets = api.search_tweets(q="",lang="es",geocode=f"{location.latitude},{location.longitude},{radius}", count = 50, tweet_mode="extended")
        result = []
        for tweet in tweets:
            if (tweet.full_text.startswith):
                continue
            elif not  tweet.full_text.strip():
                continue
            else:
                datos = preprocess(tweet.full_text)
                prediction = pipeline_nlp(text)
                for predic in prediction:
                    etiqueta = {'Tweets': text,'Prediccion': predic['label'], 'Probabilidad': predic['score']}
                    result.append(etiqueta)
        df = pd.DataFrame(result)
        if df.empty:
          muestra = st.table("No se encontraron tweets sexistas dentro de la localidad")
          tabla.append(muestra)
        else:
          df['Prediccion'] = np.where( df['Prediccion'] == 'LABEL_1', 'Sexista', 'No Sexista')
          df = df[df["Prediccion"] == 'Sexista']
          df = df[df["Probabilidad"] > 0.80]
          muestra = st.table(df.reset_index(drop=True).head(5).style.applymap(color_survived, subset=['Prediccion']))
          tabla.append(muestra)       
          resultado=df.groupby('Prediccion')['Probabilidad'].sum()
          colores=["#aae977","#EE3555"]
          fig, ax = plt.subplots(figsize=(4, 4), subplotpars=None)
          plt.pie(resultado,labels=resultado.index,autopct='%1.1f%%',colors=colores)
          ax.set_title("Porcentajes por Categorias", fontsize=8, fontweight="bold")
          plt.rcParams.update({'font.size':8, 'font.weight':'bold'})
          ax.legend()
          # Muestra el gráfico
          plt.show()
          st.set_option('deprecation.showPyplotGlobalUse', False)
          st.pyplot()
        
    except AttributeError:
        st.text("No existe ninguna localidad con ese nombre") 
                 
    return tabla 
    
def analizar_frase(frase):
  predictions = pipeline_nlp(frase)
  # convierte las predicciones en una lista de diccionarios
  data = [{'Texto': frase, 'Prediccion': prediction['label'], 'Probabilidad': prediction['score']} for prediction in predictions]
  # crea un DataFrame a partir de la lista de diccionarios
  df = pd.DataFrame(data)
  df['Prediccion'] = np.where( df['Prediccion'] == 'LABEL_1', 'Sexista', 'No Sexista')
  # muestra el DataFrame
  tabla = st.table(df.reset_index(drop=True).head(5).style.applymap(color_survived, subset=['Prediccion']))
  
  return tabla
    
def run():   
 with st.form("my_form"):
   col,buff1, buff2 = st.columns([2,2,1])
   st.write("Escoja una Opción")
   search_words = col.text_input("Introduzca el termino, usuario o localidad para analizar y pulse el check correspondiente")
   number_of_tweets = col.number_input('Introduzca número de tweets a analizar. Máximo 50', 0,50,0)
   termino=st.checkbox('Término')
   usuario=st.checkbox('Usuario')
   localidad=st.checkbox('Localidad')
   submit_button = col.form_submit_button(label='Analizar')
   error =False
     
   if submit_button:
            # Condición para el caso de que esten dos check seleccionados
            if ( termino == False and usuario == False and localidad == False):
                st.text('Error no se ha seleccionado ningun check')
                error=True
            elif ( termino == True and usuario == True and localidad == True):
                st.text('Error se han seleccionado varios check')
                error=True
                
            if (error == False):
                if (termino):
                  analizar_frase(search_words)
                    
                elif (usuario):
                    analizar_tweets(search_words,number_of_tweets)
                elif (localidad):
                    tweets_localidad(search_words)
                
run()