Update modules/ui.py

modules/ui.py

@@ -199,62 +199,76 @@ def display_student_progress(username, lang_code='es'):
     st.title(f"Progreso de {username}")
 
     if student_data['entries_count'] > 0:
+        # Mostrar el conteo de palabras
         if 'word_count' in student_data and student_data['word_count']:
-            st.subheader("Total de palabras por categoría gramatical")
-            
-            df = pd.DataFrame(list(student_data['word_count'].items()), columns=['category', 'count'])
-            df['label'] = df.apply(lambda x: f"{POS_TRANSLATIONS[lang_code].get(x['category'], x['category'])}", axis=1)
-            
-            df = df.sort_values('count', ascending=False)
-            
-            fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
-            bars = ax.bar(df['label'], df['count'], color=[POS_COLORS.get(cat, '#CCCCCC') for cat in df['category']])
-            
-            ax.set_xlabel('Categoría Gramatical')
-            ax.set_ylabel('Cantidad de Palabras')
-            ax.set_title('Total de palabras por categoría gramatical')
-            plt.xticks(rotation=45, ha='right')
-            
-            for bar in bars:
-                height = bar.get_height()
-                ax.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height,
-                        f'{height}',
-                        ha='center', va='bottom')
-            
-            plt.tight_layout()
-            
-            buf = io.BytesIO()
-            fig.savefig(buf, format='png')
-            buf.seek(0)
-            st.image(buf, use_column_width=True)
-        else:
-            st.info("No hay datos de conteo de palabras disponibles.")    
+            with st.expander("Total de palabras por categoría gramatical", expanded=False):
+                df = pd.DataFrame(list(student_data['word_count'].items()), columns=['category', 'count'])
+                df['label'] = df.apply(lambda x: f"{POS_TRANSLATIONS[lang_code].get(x['category'], x['category'])}", axis=1)
+                df = df.sort_values('count', ascending=False)
+                
+                fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
+                bars = ax.bar(df['label'], df['count'], color=[POS_COLORS.get(cat, '#CCCCCC') for cat in df['category']])
+                
+                ax.set_xlabel('Categoría Gramatical')
+                ax.set_ylabel('Cantidad de Palabras')
+                ax.set_title('Total de palabras por categoría gramatical')
+                plt.xticks(rotation=45, ha='right')
+                
+                for bar in bars:
+                    height = bar.get_height()
+                    ax.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height, f'{height}', ha='center', va='bottom')
+                
+                plt.tight_layout()
+                st.pyplot(fig)
         
-        st.header("Diagramas de Arco")
-        with st.expander("Ver todos los Diagramas de Arco"):
+        # Mostrar análisis morfosintáctico
+        with st.expander("Análisis Morfosintáctico - Diagramas de Arco", expanded=False):
             for i, entry in enumerate(student_data['entries']):
-                if 'arc_diagrams' in entry and entry['arc_diagrams']:
-                    st.subheader(f"Entrada {i+1} - {entry['timestamp']}")
+                if entry.get('analysis_type') == 'morphosyntax' and 'arc_diagrams' in entry:
+                    st.subheader(f"Análisis {i+1} - {entry['timestamp']}")
                     st.write(entry['arc_diagrams'][0], unsafe_allow_html=True)
         
-        st.header("Diagramas de Red")
-        with st.expander("Ver todos los Diagramas de Red"):
+        # Mostrar análisis semántico
+        with st.expander("Análisis Semántico - Diagramas de Red", expanded=False):
             for i, entry in enumerate(student_data['entries']):
-                if 'network_diagram' in entry and entry['network_diagram']:
-                    st.subheader(f"Entrada {i+1} - {entry['timestamp']}")
+                if entry.get('analysis_type') == 'semantic' and 'network_diagram' in entry:
+                    st.subheader(f"Análisis {i+1} - {entry['timestamp']}")
                     try:
                         image_bytes = base64.b64decode(entry['network_diagram'])
                         st.image(image_bytes)
                     except Exception as e:
                         st.error(f"Error al mostrar el diagrama de red: {str(e)}")
+        
+        # Mostrar análisis del discurso
+        with st.expander("Análisis del Discurso - Comparación de Grafos", expanded=False):
+            for i, entry in enumerate(student_data['entries']):
+                if entry.get('analysis_type') == 'discourse' and 'combined_graph' in entry:
+                    st.subheader(f"Análisis {i+1} - {entry['timestamp']}")
+                    try:
+                        image_bytes = base64.b64decode(entry['combined_graph'])
+                        st.image(image_bytes)
+                        st.write("Texto del documento patrón:")
+                        st.write(entry['text1'])
+                        st.write("Texto del documento comparado:")
+                        st.write(entry['text2'])
+                    except Exception as e:
+                        st.error(f"Error al mostrar el gráfico combinado: {str(e)}")
+        
+        # Mostrar conversaciones del chat
+        if 'chat_history' in student_data and student_data['chat_history']:
+            with st.expander("Historial de Conversaciones del Chat", expanded=False):
+                for i, chat in enumerate(student_data['chat_history']):
+                    st.subheader(f"Conversación {i+1} - {chat['timestamp']}")
+                    for message in chat['messages']:
+                        if message['role'] == 'user':
+                            st.write("Usuario: " + message['content'])
+                        else:
+                            st.write("Asistente: " + message['content'])
+                    st.write("---")
     else:
         st.warning("No se encontraron entradas para este estudiante.")
         st.info("Intenta realizar algunos análisis de texto primero.")
 
-
-
-
-
 ##################################################################################################
 def display_morphosyntax_analysis_interface(nlp_models, lang_code):
     translations = {
@@ -478,7 +492,8 @@ def display_discourse_analysis_interface(nlp_models, lang_code):
                 st.pyplot(graph2)
 
             # Guardar el resultado del análisis
-            if store_discourse_analysis_result(st.session_state.username, text_content1 + "\n\n" + text_content2, graph1, graph2):
+            #if store_discourse_analysis_result(st.session_state.username, text_content1 + "\n\n" + text_content2, graph1, graph2):
+            if store_discourse_analysis_result(st.session_state.username, text_content1, text_content2, graph1, graph2):    
                 st.success(t['success_message'])
             else:
                 st.error(t['error_message'])
@@ -486,7 +501,17 @@ def display_discourse_analysis_interface(nlp_models, lang_code):
             st.warning(t['warning_message'])
 
 ##################################################################################################
+#def display_saved_discourse_analysis(analysis_data):
+#    img_bytes = base64.b64decode(analysis_data['combined_graph'])
+#    img = plt.imread(io.BytesIO(img_bytes), format='png')
+    
+#    st.image(img, use_column_width=True)
+#    st.write("Texto del documento patrón:")
+#    st.write(analysis_data['text1'])
+#    st.write("Texto del documento comparado:")
+#    st.write(analysis_data['text2'])
 
+##################################################################################################            
 def display_chatbot_interface(lang_code):
     translations = {
         'es': {