Create semantic_live_interface.py

modules/semantic/semantic_live_interface.py

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+# modules/semantic/semantic_live_interface.py
+import streamlit as st
+from streamlit_float import *
+from streamlit_antd_components import *
+import pandas as pd
+import logging
+
+# Configuración del logger
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# Importaciones locales
+from .semantic_process import (
+    process_semantic_input,
+    format_semantic_results
+)
+
+from ..utils.widget_utils import generate_unique_key
+from ..database.semantic_mongo_db import store_student_semantic_result
+from ..database.chat_mongo_db import store_chat_history, get_chat_history
+
+def display_semantic_live_interface(lang_code, nlp_models, semantic_t):
+    """
+    Interfaz para el análisis semántico en vivo
+    Args:
+        lang_code: Código del idioma actual
+        nlp_models: Modelos de spaCy cargados
+        semantic_t: Diccionario de traducciones semánticas
+    """
+    try:
+        # 1. Inicializar el estado de la sesión para el análisis en vivo
+        if 'semantic_live_state' not in st.session_state:
+            st.session_state.semantic_live_state = {
+                'analysis_count': 0,
+                'last_analysis': None,
+                'current_text': ''
+            }
+
+        # 2. Crear dos columnas
+        col1, col2 = st.columns(2)
+
+        # Columna izquierda: Entrada de texto
+        with col1:
+            st.subheader(semantic_t.get('enter_text', 'Ingrese su texto'))
+            
+            # Área de texto para input
+            text_input = st.text_area(
+                semantic_t.get('text_input_label', 'Escriba o pegue su texto aquí'),
+                height=400,
+                key=f"semantic_live_text_{st.session_state.semantic_live_state['analysis_count']}"
+            )
+
+            # Botón de análisis
+            analyze_button = st.button(
+                semantic_t.get('analyze_button', 'Analizar'),
+                key=f"semantic_live_analyze_{st.session_state.semantic_live_state['analysis_count']}",
+                type="primary",
+                icon="🔍",
+                disabled=not text_input,
+                use_container_width=True
+            )
+
+        # Columna derecha: Visualización de resultados
+        with col2:
+            st.subheader(semantic_t.get('live_results', 'Resultados en vivo'))
+
+            # Procesar análisis cuando se presiona el botón
+            if analyze_button and text_input:
+                try:
+                    with st.spinner(semantic_t.get('processing', 'Procesando...')):
+                        # Realizar análisis
+                        analysis_result = process_semantic_input(
+                            text_input,
+                            lang_code,
+                            nlp_models,
+                            semantic_t
+                        )
+
+                        if analysis_result['success']:
+                            # Guardar resultado
+                            st.session_state.semantic_live_result = analysis_result
+                            st.session_state.semantic_live_state['analysis_count'] += 1
+                            
+                            # Guardar en base de datos
+                            store_student_semantic_result(
+                                st.session_state.username,
+                                text_input,
+                                analysis_result['analysis']
+                            )
+
+                            # Mostrar gráfico de conceptos
+                            if 'concept_graph' in analysis_result['analysis'] and analysis_result['analysis']['concept_graph'] is not None:
+                                st.image(analysis_result['analysis']['concept_graph'])
+                            else:
+                                st.info(semantic_t.get('no_graph', 'No hay gráfico disponible'))
+
+                            # Mostrar tabla de conceptos clave
+                            if 'key_concepts' in analysis_result['analysis'] and analysis_result['analysis']['key_concepts']:
+                                st.subheader(semantic_t.get('key_concepts', 'Conceptos Clave'))
+                                df = pd.DataFrame(
+                                    analysis_result['analysis']['key_concepts'],
+                                    columns=[
+                                        semantic_t.get('concept', 'Concepto'),
+                                        semantic_t.get('frequency', 'Frecuencia')
+                                    ]
+                                )
+                                st.dataframe(
+                                    df,
+                                    hide_index=True,
+                                    column_config={
+                                        semantic_t.get('frequency', 'Frecuencia'): st.column_config.NumberColumn(
+                                            format="%.2f"
+                                        )
+                                    }
+                                )
+                        else:
+                            st.error(analysis_result['message'])
+
+                except Exception as e:
+                    logger.error(f"Error en análisis semántico en vivo: {str(e)}")
+                    st.error(semantic_t.get('error_processing', f'Error al procesar el texto: {str(e)}'))
+
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error general en interfaz semántica en vivo: {str(e)}")
+        st.error(semantic_t.get('general_error', "Se produjo un error. Por favor, intente de nuevo."))