Update modules/text_analysis/discourse_analysis.py

modules/text_analysis/discourse_analysis.py

@@ -8,6 +8,10 @@ import matplotlib.pyplot as plt
 import pandas as pd
 import numpy as np
 import logging
+import io
+import base64
+from collections import Counter, defaultdict
+
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
@@ -23,6 +27,7 @@ from .stopwords import (
     get_stopwords_for_spacy
 )
 
+
 #####################
 # Define colors for grammatical categories
 POS_COLORS = {
@@ -80,6 +85,27 @@ ENTITY_LABELS = {
     }
 }
 
+#################
+def fig_to_bytes(fig):
+    """
+    Convierte una figura de matplotlib a bytes en formato PNG.
+    
+    Args:
+        fig: Figura de matplotlib
+        
+    Returns:
+        bytes: Representación en bytes de la figura en formato PNG
+    """
+    try:
+        import io
+        buf = io.BytesIO()
+        fig.savefig(buf, format='png', dpi=100, bbox_inches='tight')
+        buf.seek(0)
+        return buf.getvalue()
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error al convertir figura a bytes: {str(e)}")
+        return None
+
 
 #################
 def compare_semantic_analysis(text1, text2, nlp, lang):
@@ -161,9 +187,17 @@ def create_concept_table(key_concepts):
 
 
 ##########################################################        
+
 def perform_discourse_analysis(text1, text2, nlp, lang):
     """
     Realiza el análisis completo del discurso
+    Args:
+        text1: Primer texto a analizar
+        text2: Segundo texto a analizar
+        nlp: Modelo de spaCy cargado
+        lang: Código de idioma
+    Returns:
+        dict: Resultados del análisis con gráficos convertidos a bytes
     """
     try:
         logger.info("Iniciando análisis del discurso...")
@@ -174,27 +208,33 @@ def perform_discourse_analysis(text1, text2, nlp, lang):
             
         if not nlp:
             raise ValueError("Modelo de lenguaje no inicializado")
-            
+        
         # Realizar análisis comparativo
-        try:
-            fig1, fig2, key_concepts1, key_concepts2 = compare_semantic_analysis(
-                text1, text2, nlp, lang
-            )
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"Error en el análisis comparativo: {str(e)}")
-            raise
+        fig1, fig2, key_concepts1, key_concepts2 = compare_semantic_analysis(
+            text1, text2, nlp, lang
+        )
+        
+        logger.info("Análisis comparativo completado, convirtiendo figuras a bytes...")
+
+        # Convertir figuras a bytes para almacenamiento
+        graph1_bytes = fig_to_bytes(fig1)
+        graph2_bytes = fig_to_bytes(fig2)
+        
+        logger.info(f"Figura 1 convertida a {len(graph1_bytes) if graph1_bytes else 0} bytes")
+        logger.info(f"Figura 2 convertida a {len(graph2_bytes) if graph2_bytes else 0} bytes")
 
         # Crear tablas de resultados
-        try:
-            table1 = create_concept_table(key_concepts1)
-            table2 = create_concept_table(key_concepts2)
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"Error creando tablas de conceptos: {str(e)}")
-            raise
+        table1 = create_concept_table(key_concepts1)
+        table2 = create_concept_table(key_concepts2)
+
+        # Cerrar figuras para liberar memoria
+        plt.close(fig1)
+        plt.close(fig2)
 
         result = {
-            'graph1': fig1,
-            'graph2': fig2,
+            'graph1': graph1_bytes,  # Bytes en lugar de figura
+            'graph2': graph2_bytes,  # Bytes en lugar de figura
+            'combined_graph': None,  # No hay gráfico combinado por ahora
             'key_concepts1': key_concepts1,
             'key_concepts2': key_concepts2,
             'table1': table1,
@@ -202,17 +242,21 @@ def perform_discourse_analysis(text1, text2, nlp, lang):
             'success': True
         }
         
-        logger.info("Análisis del discurso completado exitosamente")
+        logger.info("Análisis del discurso completado y listo para almacenamiento")
         return result
 
     except Exception as e:
         logger.error(f"Error en perform_discourse_analysis: {str(e)}")
+        # Asegurar limpieza de recursos
+        plt.close('all')
         return {
             'success': False,
             'error': str(e)
         }
     finally:
-        plt.close('all')  # Asegurar limpieza en todos los casos
+        # Asegurar limpieza en todos los casos
+        plt.close('all')
+
 
 #################################################################
 def create_concept_table(key_concepts):