Update modules/studentact/current_situation_interface.py

modules/studentact/current_situation_interface.py

@@ -55,13 +55,18 @@ def display_current_situation_interface(lang_code, nlp_models, t):
             input_col, results_col = st.columns([1,2])
             
             with input_col:
+                # Definir función para manejar cambios de texto
+                def on_text_change():
+                    st.session_state.text_input = st.session_state.text_area
+                    st.session_state.show_results = False
+                
                 # Text area con manejo de estado
                 text_input = st.text_area(
                     t.get('input_prompt', "Escribe o pega tu texto aquí:"),
                     height=400,
                     key="text_area",
                     value=st.session_state.text_input,
-                    on_change=lambda: on_text_change(),
+                    on_change=on_text_change,
                     help="Este texto será analizado para darte recomendaciones personalizadas"
                 )
                 
@@ -76,7 +81,6 @@ def display_current_situation_interface(lang_code, nlp_models, t):
                             doc = nlp_models[lang_code](text_input)
                             metrics = analyze_text_dimensions(doc)
                             
-                            # Guardar en MongoDB
                             storage_success = store_current_situation_result(
                                 username=st.session_state.username,
                                 text=text_input,
@@ -99,130 +103,73 @@ def display_current_situation_interface(lang_code, nlp_models, t):
             # Mostrar resultados en la columna derecha
             with results_col:
                 if st.session_state.show_results and st.session_state.current_metrics is not None:
-                    display_metrics_and_chart(st.session_state.current_metrics)
-
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"Error en interfaz: {str(e)}")
-        st.error("Ocurrió un error. Por favor, intente de nuevo.")
+                    display_results(st.session_state.current_metrics)
 
-def display_metrics_and_chart(metrics):
+def display_results(metrics):
     """
-    Muestra las métricas y el gráfico de radar de manera organizada.
+    Muestra los resultados del análisis: métricas y gráfico radar.
     """
     try:
-        with st.container():
-            # Crear una fila de métricas con bordes y alineación uniforme
-            metric_cols = st.columns(4, gap="small", vertical_alignment="center", border=True)
-            
-            # Vocabulario
-            metric_cols[0].metric(
-                "Vocabulario",
-                f"{metrics['vocabulary']['normalized_score']:.2f}",
-                "Meta: 1.00",
-                delta_color="off",
-                help="Riqueza y variedad del vocabulario utilizado"
-            )
-            
-            # Estructura
-            metric_cols[1].metric(
-                "Estructura",
-                f"{metrics['structure']['normalized_score']:.2f}",
-                "Meta: 1.00",
-                delta_color="off",
-                help="Organización y complejidad de las oraciones"
-            )
-            
-            # Cohesión
-            metric_cols[2].metric(
-                "Cohesión",
-                f"{metrics['cohesion']['normalized_score']:.2f}",
-                "Meta: 1.00",
-                delta_color="off",
-                help="Conexión y fluidez entre ideas"
-            )
-            
-            # Claridad
-            metric_cols[3].metric(
-                "Claridad",
-                f"{metrics['clarity']['normalized_score']:.2f}",
+        # Métricas en una fila con columnas uniformes
+        metric_cols = st.columns(4, gap="small", vertical_alignment="center", border=True)
+        
+        metrics_config = [
+            ("Vocabulario", metrics['vocabulary']['normalized_score'], "Riqueza y variedad del vocabulario"),
+            ("Estructura", metrics['structure']['normalized_score'], "Organización y complejidad de oraciones"),
+            ("Cohesión", metrics['cohesion']['normalized_score'], "Conexión y fluidez entre ideas"),
+            ("Claridad", metrics['clarity']['normalized_score'], "Facilidad de comprensión del texto")
+        ]
+
+        # Mostrar métricas
+        for i, (label, value, help_text) in enumerate(metrics_config):
+            metric_cols[i].metric(
+                label,
+                f"{value:.2f}",
                 "Meta: 1.00",
                 delta_color="off",
-                help="Facilidad de comprensión del texto"
+                help=help_text
             )
 
-        # Espacio para separar métricas del gráfico
+        # Espacio entre métricas y gráfico
         st.markdown("<div style='margin-top: 1rem;'></div>", unsafe_allow_html=True)
-        
-        # Contenedor para el gráfico radar centrado
-        with st.container():
-            # Usar columnas para centrar el gráfico
-            left_space, graph_col, right_space = st.columns([1, 2, 1])
-            
-            with graph_col:
-                display_radar_chart(metrics)
-
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"Error mostrando métricas y gráfico: {str(e)}")
-        st.error("Error al mostrar los resultados")
-
-########################################
-
-def display_radar_chart(metrics):
-    """
-    Muestra solo el gráfico de radar.
-    """
-    try:
-        # Preparar datos para el gráfico
-        categories = ['Vocabulario', 'Estructura', 'Cohesión', 'Claridad']
-        values_user = [
-            metrics['vocabulary']['normalized_score'],
-            metrics['structure']['normalized_score'],
-            metrics['cohesion']['normalized_score'],
-            metrics['clarity']['normalized_score']
-        ]
-        values_pattern = [1.0, 1.0, 1.0, 1.0]
-
-        # Crear figura más compacta
-        fig = plt.figure(figsize=(6, 6))
-        ax = fig.add_subplot(111, projection='polar')
-
-        # Número de variables
-        num_vars = len(categories)
-
-        # Calcular ángulos
-        angles = [n / float(num_vars) * 2 * np.pi for n in range(num_vars)]
-        angles += angles[:1]
-
-        # Extender valores para cerrar polígonos
-        values_user += values_user[:1]
-        values_pattern += values_pattern[:1]
-
-        # Configurar ejes y etiquetas
-        ax.set_xticks(angles[:-1])
-        ax.set_xticklabels(categories, fontsize=8)
-
-        # Círculos concéntricos y etiquetas
-        circle_ticks = np.arange(0, 1.1, 0.2)  # Reducido a 5 niveles
-        ax.set_yticks(circle_ticks)
-        ax.set_yticklabels([f'{tick:.1f}' for tick in circle_ticks], fontsize=8)
-        ax.set_ylim(0, 1)
-
-        # Dibujar patrón ideal
-        ax.plot(angles, values_pattern, 'g--', linewidth=1, label='Patrón', alpha=0.5)
-        ax.fill(angles, values_pattern, 'g', alpha=0.1)
-
-        # Dibujar valores del usuario
-        ax.plot(angles, values_user, 'b-', linewidth=2, label='Tu escritura')
-        ax.fill(angles, values_user, 'b', alpha=0.2)
-
-        # Leyenda
-        ax.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(0.1, 0.1), fontsize=8)
 
-        # Ajustes finales
-        plt.tight_layout()
-        st.pyplot(fig)
-        plt.close()
+        # Gráfico radar centrado
+        left_space, graph_col, right_space = st.columns([1, 2, 1])
+        with graph_col:
+            # Preparar datos para el gráfico
+            categories = [m[0] for m in metrics_config]
+            values_user = [m[1] for m in metrics_config]
+            values_pattern = [1.0] * len(categories)
+
+            # Crear y configurar gráfico
+            fig = plt.figure(figsize=(6, 6))
+            ax = fig.add_subplot(111, projection='polar')
+
+            # Configurar gráfico radar
+            angles = [n / float(len(categories)) * 2 * np.pi for n in range(len(categories))]
+            angles += angles[:1]
+            values_user += values_user[:1]
+            values_pattern += values_pattern[:1]
+
+            # Configurar ejes
+            ax.set_xticks(angles[:-1])
+            ax.set_xticklabels(categories, fontsize=8)
+            circle_ticks = np.arange(0, 1.1, 0.2)
+            ax.set_yticks(circle_ticks)
+            ax.set_yticklabels([f'{tick:.1f}' for tick in circle_ticks], fontsize=8)
+            ax.set_ylim(0, 1)
+
+            # Dibujar gráfico
+            ax.plot(angles, values_pattern, 'g--', linewidth=1, label='Patrón', alpha=0.5)
+            ax.fill(angles, values_pattern, 'g', alpha=0.1)
+            ax.plot(angles, values_user, 'b-', linewidth=2, label='Tu escritura')
+            ax.fill(angles, values_user, 'b', alpha=0.2)
+            ax.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(0.1, 0.1), fontsize=8)
+
+            plt.tight_layout()
+            st.pyplot(fig)
+            plt.close()
 
     except Exception as e:
-        logger.error(f"Error generando gráfico de radar: {str(e)}")
-        st.error("Error al generar la visualización")
+        logger.error(f"Error mostrando resultados: {str(e)}")
+        st.error("Error al mostrar los resultados")