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data_manager.py

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+from utils.csv_manager import CSVManager
+from datetime import datetime
+import os
+import logging
+
+class DataManager(CSVManager):
+    def __init__(self, csv_file='data/clientes.csv'):
+        # Asegurar que el directorio data existe
+        os.makedirs('data', exist_ok=True)
+        
+        super().__init__(
+            csv_file=csv_file,
+            headers=['Nombre', 'Teléfono', 'Edad', 'Empleo', 'Fecha', 'Modo']
+        )
+        self.data_collection_state = None
+        self.customer_data = {
+            'nombre': None,
+            'telefono': None,
+            'edad': None,
+            'empleo': None,
+            'modo': None
+        }
+        
+        # Configurar logging
+        self.logger = logging.getLogger('data_manager')
+        self.logger.setLevel(logging.INFO)
+        handler = logging.FileHandler('logs/data_collection.log')
+        handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'))
+        self.logger.addHandler(handler)
+    
+    def handle_data_collection(self, response, mode, get_data_collection_steps):
+        """Manejar la recolección de datos según el modo"""
+        if not response:
+            return "No pude entender eso. ¿Podría repetirlo?"
+        
+        try:
+            current_state = self.data_collection_state
+            next_prompts = get_data_collection_steps(mode)
+            
+            self.logger.info(f"Procesando dato para {current_state}: {response}")
+            
+            # Validar el dato actual
+            is_valid, value = self.validate_data(current_state, response)
+            if not is_valid:
+                self.logger.warning(f"Dato inválido para {current_state}: {response}")
+                return f"{value}. Por favor, inténtelo de nuevo."
+            
+            # Guardar el dato validado
+            self.customer_data[current_state] = value
+            self.customer_data['modo'] = mode
+            self.logger.info(f"Dato guardado para {current_state}: {value}")
+            
+            # Obtener siguiente estado y prompt
+            next_state, next_prompt = next_prompts[current_state]
+            
+            if next_state is None:
+                self.logger.info("Finalizando recolección de datos")
+                success = self.save_customer_data()
+                self.data_collection_state = None
+                return "Error al guardar los datos. Por favor, intente de nuevo." if not success else next_prompt
+            else:
+                self.data_collection_state = next_state
+                self.logger.info(f"Siguiente estado: {next_state}")
+                return next_prompt
+                
+        except Exception as e:
+            self.logger.error(f"Error en handle_data_collection: {e}")
+            return "Hubo un error procesando su información. ¿Podríamos comenzar de nuevo?"
+    
+    def save_customer_data(self):
+        """Guardar datos del cliente en CSV"""
+        try:
+            row_data = [
+                self.customer_data['nombre'],
+                self.customer_data['telefono'],
+                self.customer_data['edad'],
+                self.customer_data['empleo'],
+                datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
+                self.customer_data['modo']
+            ]
+            
+            self.logger.info(f"Guardando datos: {row_data}")
+            success = self.write_row(row_data)
+            
+            if success:
+                self.logger.info("Datos guardados exitosamente")
+                self.customer_data = {key: None for key in self.customer_data}
+            else:
+                self.logger.error("Error al guardar datos en CSV")
+            
+            return success
+            
+        except Exception as e:
+            self.logger.error(f"Error en save_customer_data: {e}")
+            return False
+    
+    def start_data_collection(self):
+        """Iniciar recolección de datos"""
+        self.data_collection_state = 'nombre'
+        self.logger.info("Iniciando recolección de datos")
+    
+    def is_collecting_data(self):
+        """Verificar si está en modo recolección"""
+        return self.data_collection_state is not None
+    
+    def get_current_state(self):
+        """Obtener estado actual de recolección"""
+        return self.data_collection_state
+    
+    def validate_data(self, data_type, value):
+        """Validar datos según su tipo"""
+        if not value:
+            return False, "El valor no puede estar vacío"
+            
+        try:
+            if data_type == 'nombre':
+                # Validar que solo contenga letras y espacios
+                value = value.strip()
+                if not all(c.isalpha() or c.isspace() for c in value):
+                    return False, "El nombre solo debe contener letras"
+                if len(value.split()) < 2:
+                    return False, "Por favor proporcione nombre y apellido"
+                return True, value.title()  # Convertir a formato título
+                
+            elif data_type == 'telefono':
+                # Limpiar y validar número telefónico
+                clean_number = ''.join(filter(str.isdigit, value))
+                if len(clean_number) != 10:
+                    return False, "El número debe tener 10 dígitos"
+                # Formatear número: (123) 456-7890
+                formatted_number = f"({clean_number[:3]}) {clean_number[3:6]}-{clean_number[6:]}"
+                return True, formatted_number
+                
+            elif data_type == 'edad':
+                # Validar edad
+                try:
+                    edad = int(''.join(filter(str.isdigit, value)))
+                    if not (18 <= edad <= 99):
+                        return False, "La edad debe estar entre 18 y 99 años"
+                    return True, str(edad)
+                except ValueError:
+                    return False, "La edad debe ser un número"
+                    
+            elif data_type == 'empleo':
+                # Validar empleo
+                value = value.strip()
+                if len(value) < 3:
+                    return False, "Por favor proporcione un empleo válido"
+                # Capitalizar primera letra de cada palabra
+                return True, value.title()
+                
+            return True, value
+            
+        except Exception as e:
+            self.logger.error(f"Error validando dato {data_type}: {e}")
+            return False, "Error validando el dato. Por favor, inténtelo de nuevo."