Update modules/studentact/student_activities_v2.py

modules/studentact/student_activities_v2.py

@@ -65,6 +65,8 @@ def display_student_activities(username: str, lang_code: str, t: dict):
         logger.error(f"Error mostrando actividades: {str(e)}")
         st.error(t.get('error_loading_activities', 'Error al cargar las actividades'))
 
+
+###################################################################################
 def display_morphosyntax_activities(username: str, t: dict):
     """Muestra actividades de análisis morfosintáctico"""
     try:
@@ -90,6 +92,7 @@ def display_morphosyntax_activities(username: str, t: dict):
         logger.error(f"Error mostrando análisis morfosintáctico: {str(e)}")
         st.error(t.get('error_morpho', 'Error al mostrar análisis morfosintáctico'))
 
+###################################################################################
 def display_semantic_activities(username: str, t: dict):
     """Muestra actividades de análisis semántico"""
     try:
@@ -99,36 +102,32 @@ def display_semantic_activities(username: str, t: dict):
             return
 
         for analysis in analyses:
-            with st.expander(
-                f"{t.get('analysis_date', 'Fecha')}: {analysis['timestamp']}", 
-                expanded=False
-            ):
-                # Mostrar texto analizado
-                st.text(f"{t.get('analyzed_file', 'Archivo analizado')}:")
-                st.write(analysis['text'])
+            try:
+                # Convertir timestamp a datetime para formato
+                timestamp = datetime.fromisoformat(analysis['timestamp'].replace('Z', '+00:00'))
+                formatted_date = timestamp.strftime("%d/%m/%Y %H:%M:%S")
                 
-                # Mostrar conceptos clave
-                if 'key_concepts' in analysis:
-                    st.subheader(t.get('key_concepts', 'Conceptos clave'))
-                    df = pd.DataFrame(
-                        analysis['key_concepts'],
-                        columns=['Concepto', 'Frecuencia']
-                    )
-                    st.dataframe(df)
-
-                # Mostrar gráfico de conceptos
-                if 'concept_graph' in analysis and analysis['concept_graph']:
-                    st.subheader(t.get('concept_graph', 'Grafo de conceptos'))
-                    image_bytes = base64.b64decode(analysis['concept_graph'])
-                    st.image(image_bytes)
+                with st.expander(
+                    f"{t.get('analysis_date', 'Fecha')}: {formatted_date}", 
+                    expanded=False
+                ):
+                    # Mostrar solo el grafo de conceptos
+                    if 'concept_graph' in analysis and analysis['concept_graph']:
+                        st.subheader(t.get('concept_network', 'Red de Conceptos'))
+                        image_bytes = base64.b64decode(analysis['concept_graph'])
+                        st.image(image_bytes)
+                    else:
+                        st.info(t.get('no_graph', 'No hay visualización disponible'))
+                        
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"Error mostrando análisis individual: {str(e)}")
+                continue
 
     except Exception as e:
         logger.error(f"Error mostrando análisis semántico: {str(e)}")
         st.error(t.get('error_semantic', 'Error al mostrar análisis semántico'))
 
 ###################################################################################################
-
-
 def display_discourse_activities(username: str, t: dict):
     """Muestra actividades de análisis del discurso"""
     try:
@@ -138,62 +137,26 @@ def display_discourse_activities(username: str, t: dict):
             return
 
         for analysis in analyses:
-            with st.expander(
-                f"{t.get('analysis_date', 'Fecha')}: {analysis['timestamp']}", 
-                expanded=False
-            ):
-                # Mostrar textos analizados
-                col1, col2 = st.columns(2)
-                with col1:
-                    st.text(f"{t.get('text_1', 'Texto 1')}:")
-                    st.write(analysis['text1'])
-                with col2:
-                    st.text(f"{t.get('text_2', 'Texto 2')}:")
-                    st.write(analysis['text2'])
-
-                # Mostrar conceptos clave
-                if 'key_concepts1' in analysis and 'key_concepts2' in analysis:
-                    st.subheader(t.get('comparison_results', 'Resultados de la comparación'))
-                    
-                    col1, col2 = st.columns(2)
-                    with col1:
-                        st.markdown(f"**{t.get('concepts_text_1', 'Conceptos Texto 1')}**")
-                        df1 = pd.DataFrame(
-                            analysis['key_concepts1'],
-                            columns=['Concepto', 'Frecuencia']
-                        )
-                        st.dataframe(df1)
-                    
-                    with col2:
-                        st.markdown(f"**{t.get('concepts_text_2', 'Conceptos Texto 2')}**")
-                        df2 = pd.DataFrame(
-                            analysis['key_concepts2'],
-                            columns=['Concepto', 'Frecuencia']
-                        )
-                        st.dataframe(df2)
-
-                # Mostrar gráficos
-                if all(key in analysis for key in ['graph1', 'graph2']):
-                    st.subheader(t.get('visualizations', 'Visualizaciones'))
-                    
-                    col1, col2 = st.columns(2)
-                    with col1:
-                        st.markdown(f"**{t.get('graph_text_1', 'Grafo Texto 1')}**")
-                        if analysis['graph1']:
-                            image_bytes = base64.b64decode(analysis['graph1'])
-                            st.image(image_bytes)
-                    
-                    with col2:
-                        st.markdown(f"**{t.get('graph_text_2', 'Grafo Texto 2')}**")
-                        if analysis['graph2']:
-                            image_bytes = base64.b64decode(analysis['graph2'])
-                            st.image(image_bytes)
-
-                # Mostrar gráfico combinado si existe
-                if 'combined_graph' in analysis and analysis['combined_graph']:
-                    st.subheader(t.get('combined_visualization', 'Visualización Combinada'))
-                    image_bytes = base64.b64decode(analysis['combined_graph'])
-                    st.image(image_bytes)
+            try:
+                # Convertir timestamp a datetime para formato
+                timestamp = datetime.fromisoformat(analysis['timestamp'].replace('Z', '+00:00'))
+                formatted_date = timestamp.strftime("%d/%m/%Y %H:%M:%S")
+                
+                with st.expander(
+                    f"{t.get('analysis_date', 'Fecha')}: {formatted_date}",
+                    expanded=False
+                ):
+                    # Mostrar solo el gráfico combinado
+                    if 'combined_graph' in analysis and analysis['combined_graph']:
+                        st.subheader(t.get('comparative_analysis', 'Análisis Comparativo'))
+                        image_bytes = base64.b64decode(analysis['combined_graph'])
+                        st.image(image_bytes)
+                    else:
+                        st.info(t.get('no_visualization', 'No hay visualización comparativa disponible'))
+                        
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"Error mostrando análisis individual: {str(e)}")
+                continue
 
     except Exception as e:
         logger.error(f"Error mostrando análisis del discurso: {str(e)}")
@@ -215,6 +178,46 @@ def display_discourse_comparison(analysis: dict, t: dict):
         df2 = pd.DataFrame(analysis['key_concepts2'])
         st.dataframe(df2)
 
+
+
+###################################################################################
+# También podemos optimizar las consultas a la base de datos para que solo traigan los campos necesarios:
+
+def get_student_semantic_analysis(username, limit=10):
+    """
+    Recupera solo los grafos de los análisis semánticos
+    """
+    query = {"username": username, "analysis_type": "semantic"}
+    projection = {
+        "timestamp": 1,
+        "concept_graph": 1
+    }
+    return find_documents(
+        COLLECTION_NAME, 
+        query=query,
+        projection=projection,
+        sort=[("timestamp", -1)], 
+        limit=limit
+    )
+
+def get_student_discourse_analysis(username, limit=10):
+    """
+    Recupera solo los grafos combinados de los análisis de discurso
+    """
+    query = {"username": username, "analysis_type": "discourse"}
+    projection = {
+        "timestamp": 1,
+        "combined_graph": 1
+    }
+    return find_documents(
+        COLLECTION_NAME,
+        query=query,
+        projection=projection,
+        sort=[("timestamp", -1)],
+        limit=limit
+    )
+        
+
 #################################################################################   
 def display_chat_activities(username: str, t: dict):
     """