Update modules/text_analysis/discourse_analysis.py

modules/text_analysis/discourse_analysis.py

@@ -23,26 +23,6 @@ from .stopwords import (
     get_stopwords_for_spacy
 )
 
-def fig_to_bytes(fig):
-    """
-    Convierte una figura de matplotlib a bytes en formato PNG.
-    
-    Args:
-        fig: Figura de matplotlib
-        
-    Returns:
-        bytes: Representación en bytes de la figura en formato PNG
-    """
-    try:
-        import io
-        buf = io.BytesIO()
-        fig.savefig(buf, format='png', dpi=100, bbox_inches='tight')
-        buf.seek(0)
-        return buf.getvalue()
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"Error al convertir figura a bytes: {str(e)}")
-        return None
-
 #####################
 # Define colors for grammatical categories
 POS_COLORS = {
@@ -184,13 +164,6 @@ def create_concept_table(key_concepts):
 def perform_discourse_analysis(text1, text2, nlp, lang):
     """
     Realiza el análisis completo del discurso
-    Args:
-        text1: Primer texto a analizar
-        text2: Segundo texto a analizar
-        nlp: Modelo de spaCy cargado
-        lang: Código de idioma
-    Returns:
-        dict: Resultados del análisis con gráficos convertidos a bytes
     """
     try:
         logger.info("Iniciando análisis del discurso...")
@@ -201,33 +174,27 @@ def perform_discourse_analysis(text1, text2, nlp, lang):
             
         if not nlp:
             raise ValueError("Modelo de lenguaje no inicializado")
-        
+            
         # Realizar análisis comparativo
-        fig1, fig2, key_concepts1, key_concepts2 = compare_semantic_analysis(
-            text1, text2, nlp, lang
-        )
-        
-        logger.info("Análisis comparativo completado, convirtiendo figuras a bytes...")
-
-        # Convertir figuras a bytes para almacenamiento
-        graph1_bytes = fig_to_bytes(fig1)
-        graph2_bytes = fig_to_bytes(fig2)
-        
-        logger.info(f"Figura 1 convertida a {len(graph1_bytes) if graph1_bytes else 0} bytes")
-        logger.info(f"Figura 2 convertida a {len(graph2_bytes) if graph2_bytes else 0} bytes")
+        try:
+            fig1, fig2, key_concepts1, key_concepts2 = compare_semantic_analysis(
+                text1, text2, nlp, lang
+            )
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Error en el análisis comparativo: {str(e)}")
+            raise
 
         # Crear tablas de resultados
-        table1 = create_concept_table(key_concepts1)
-        table2 = create_concept_table(key_concepts2)
-
-        # Cerrar figuras para liberar memoria
-        plt.close(fig1)
-        plt.close(fig2)
+        try:
+            table1 = create_concept_table(key_concepts1)
+            table2 = create_concept_table(key_concepts2)
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Error creando tablas de conceptos: {str(e)}")
+            raise
 
         result = {
-            'graph1': graph1_bytes,  # Bytes en lugar de figura
-            'graph2': graph2_bytes,  # Bytes en lugar de figura
-            'combined_graph': None,  # No hay gráfico combinado por ahora
+            'graph1': fig1,
+            'graph2': fig2,
             'key_concepts1': key_concepts1,
             'key_concepts2': key_concepts2,
             'table1': table1,
@@ -235,20 +202,17 @@ def perform_discourse_analysis(text1, text2, nlp, lang):
             'success': True
         }
         
-        logger.info("Análisis del discurso completado y listo para almacenamiento")
+        logger.info("Análisis del discurso completado exitosamente")
         return result
 
     except Exception as e:
         logger.error(f"Error en perform_discourse_analysis: {str(e)}")
-        # Asegurar limpieza de recursos
-        plt.close('all')
         return {
             'success': False,
             'error': str(e)
         }
     finally:
-        # Asegurar limpieza en todos los casos
-        plt.close('all')
+        plt.close('all')  # Asegurar limpieza en todos los casos
 
 #################################################################
 def create_concept_table(key_concepts):