from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
import gradio as gr

pipe = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-en-es")

def traducir_texto(texto_en):
    """
    Traduce el texto de entrada del inglés al español utilizando el modelo predefinido.

    Args:
        texto_en (str): El texto en inglés que se va a traducir.

    Returns:
        str: El texto traducido al español.
    """
    try:
        resultado = pipe(texto_en)
        return resultado[0]['translation_text']
    except Exception as e:
        return f"Error en la traducción: {e}"

def borrar_entrada(texto_entrada):
    """
    Borra el texto del cuadro de texto de entrada.

    Args:
        texto_entrada (str): El texto actual en el cuadro de texto de entrada.

    Returns:
        str: Una cadena vacía.
    """
    return ""

with gr.Blocks() as interfaz_traductor:
    """
    Define la interfaz gráfica de la aplicación de traducción de inglés a español.
    """
    gr.Markdown("# Traductor Inglés a Español")
    texto_entrada_en = gr.Textbox(label="Texto en inglés", placeholder="Pega aquí el texto en inglés")
    boton_borrar = gr.Button("Borrar todo")
    texto_salida_es = gr.Textbox(label="Traducción al español", placeholder="La traducción aparecerá aquí", interactive=False)

    texto_entrada_en.change(traducir_texto, inputs=texto_entrada_en, outputs=texto_salida_es)
    boton_borrar.click(borrar_entrada, inputs=texto_entrada_en, outputs=texto_entrada_en)

    gr.Examples([["Hello World"], ["How are you doing today?"], ["Thank you very much"]], inputs=texto_entrada_en)

interfaz_traductor.launch()