Update app.py

app.py

@@ -3,6 +3,8 @@ import spacy
 import pandas as pd
 from docx import Document
 from io import BytesIO
+import tempfile
+import os
 
 # Cargar el modelo de SpaCy en español
 nlp = spacy.load('zh_core_web_trf')
@@ -22,7 +24,7 @@ def extract_names_from_docx(docx_file):
     doc = nlp(text)
     
     # Extraer los nombres de las personas (entidades PERSON)
-    persons = [ent.text for ent in doc.ents if ent.label_ == 'PER']
+    persons = [ent.text for ent in doc.ents if ent.label_ == 'PERSON']
     
     # Eliminar duplicados
     persons = list(set(persons))
@@ -30,19 +32,21 @@ def extract_names_from_docx(docx_file):
     # Crear un DataFrame
     df = pd.DataFrame(persons, columns=['Nombres'])
     
-    # Guardar el resultado en un archivo Excel en memoria
-    output = BytesIO()
-    with pd.ExcelWriter(output, engine='openpyxl') as writer:
+    # Crear un archivo temporal para guardar el Excel
+    temp_dir = tempfile.mkdtemp()
+    temp_file_path = os.path.join(temp_dir, "nombres_personas.xlsx")
+    
+    # Guardar el DataFrame en un archivo Excel
+    with pd.ExcelWriter(temp_file_path, engine='openpyxl') as writer:
         df.to_excel(writer, index=False)
-    output.seek(0)
     
-    return output, "nombres_personas.xlsx"
+    return temp_file_path  # Devolver la ruta del archivo temporal
 
 # Interfaz de Gradio
 iface = gr.Interface(
     fn=extract_names_from_docx,
     inputs=gr.File(file_types=[".docx"]),
-    outputs=[gr.File(), "text"],
+    outputs=gr.File(),
     title="Extractor de Nombres",
     description="Sube un archivo .docx y extrae los nombres de las personas usando NLP con SpaCy. Descarga el resultado en un archivo Excel."
 )