############## ###modules/studentact/student_activities_v2.py import streamlit as st import re import io from io import BytesIO import pandas as pd import numpy as np import time import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime from spacy import displacy import random import base64 import seaborn as sns import logging # Importaciones de la base de datos from ..database.morphosintax_mongo_db import get_student_morphosyntax_analysis from ..database.semantic_mongo_db import get_student_semantic_analysis from ..database.discourse_mongo_db import get_student_discourse_analysis from ..database.chat_mongo_db import get_chat_history logger = logging.getLogger(__name__) ################################################################################### def display_student_activities(username: str, lang_code: str, t: dict): """ Muestra todas las actividades del estudiante Args: username: Nombre del estudiante lang_code: Código del idioma t: Diccionario de traducciones """ try: st.header(t.get('activities_title', 'Mis Actividades')) # Tabs para diferentes tipos de análisis tabs = st.tabs([ t.get('morpho_activities', 'Análisis Morfosintáctico'), t.get('semantic_activities', 'Análisis Semántico'), t.get('discourse_activities', 'Análisis del Discurso'), t.get('chat_activities', 'Conversaciones con el Asistente') ]) # Tab de Análisis Morfosintáctico with tabs[0]: display_morphosyntax_activities(username, t) # Tab de Análisis Semántico with tabs[1]: display_semantic_activities(username, t) # Tab de Análisis del Discurso with tabs[2]: display_discourse_activities(username, t) # Tab de Conversaciones del Chat with tabs[3]: display_chat_activities(username, t) except Exception as e: 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: analyses = get_student_morphosyntax_analysis(username) if not analyses: st.info(t.get('no_morpho_analyses', 'No hay análisis morfosintácticos registrados')) return for analysis in analyses: with st.expander( f"{t.get('analysis_date', 'Fecha')}: {analysis['timestamp']}", expanded=False ): st.text(f"{t.get('analyzed_text', 'Texto analizado')}:") st.write(analysis['text']) if 'arc_diagrams' in analysis: st.subheader(t.get('syntactic_diagrams', 'Diagramas sintácticos')) for diagram in analysis['arc_diagrams']: st.write(diagram, unsafe_allow_html=True) except Exception as e: 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: analyses = get_student_semantic_analysis(username) if not analyses: st.info(t.get('no_semantic_analyses', 'No hay análisis semánticos registrados')) return for analysis in analyses: 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 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: analyses = get_student_discourse_analysis(username) if not analyses: st.info(t.get('no_discourse_analyses', 'No hay análisis del discurso registrados')) return for analysis in analyses: 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)}") st.error(t.get('error_discourse', 'Error al mostrar análisis del discurso')) ################################################################################# def display_discourse_comparison(analysis: dict, t: dict): """Muestra la comparación de análisis del discurso""" 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']) st.dataframe(df1) with col2: st.markdown(f"**{t.get('concepts_text_2', 'Conceptos Texto 2')}**") 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): """ Muestra historial de conversaciones del chat """ try: # Obtener historial del chat chat_history = get_chat_history( username=username, analysis_type='sidebar', limit=50 ) if not chat_history: st.info(t.get('no_chat_history', 'No hay conversaciones registradas')) return for chat in reversed(chat_history): # Mostrar las más recientes primero try: # Convertir timestamp a datetime para formato timestamp = datetime.fromisoformat(chat['timestamp'].replace('Z', '+00:00')) formatted_date = timestamp.strftime("%d/%m/%Y %H:%M:%S") with st.expander( f"{t.get('chat_date', 'Fecha de conversación')}: {formatted_date}", expanded=False ): if 'messages' in chat and chat['messages']: # Mostrar cada mensaje en la conversación for message in chat['messages']: role = message.get('role', 'unknown') content = message.get('content', '') # Usar el componente de chat de Streamlit with st.chat_message(role): st.markdown(content) # Agregar separador entre mensajes st.divider() else: st.warning(t.get('invalid_chat_format', 'Formato de chat no válido')) except Exception as e: logger.error(f"Error mostrando conversación: {str(e)}") continue except Exception as e: logger.error(f"Error mostrando historial del chat: {str(e)}") st.error(t.get('error_chat', 'Error al mostrar historial del chat'))