Update modules/database/semantic_mongo_live_db.py

modules/database/semantic_mongo_live_db.py

@@ -17,71 +17,74 @@ from .mongo_db import (
 logger = logging.getLogger(__name__)
 COLLECTION_NAME = 'student_semantic_live_analysis'
 
+##########################################
+##########################################
+
 def store_student_semantic_live_result(username, text, analysis_result, lang_code='en'):
     """
-    Guarda el resultado del análisis semántico en vivo en MongoDB.
-    Versión mejorada con validación de datos y manejo de errores.
+    Versión corregida con:
+    - Mejor verificación de colección
+    - Logs más detallados
+    - Validación de inserción mejorada
     """
     try:
-        # Validación de parámetros
-        if not username or not isinstance(username, str):
-            logger.error("Nombre de usuario inválido")
-            return False
-
-        if not text or not isinstance(text, str):
-            logger.error("Texto de análisis inválido")
+        # 1. Verificación de colección
+        collection = get_collection(COLLECTION_NAME)
+        if not collection:
+            logger.error(f"No se pudo acceder a la colección {COLLECTION_NAME}")
             return False
 
-        if not analysis_result or not isinstance(analysis_result, dict):
-            logger.error("Resultado de análisis inválido")
+        # 2. Validación de parámetros extendida
+        if not all([username, text, analysis_result]):
+            logger.error("Parámetros incompletos para guardar análisis")
             return False
 
-        # Preparar el gráfico conceptual
-        concept_graph_data = None
-        if 'concept_graph' in analysis_result and analysis_result['concept_graph']:
-            try:
-                if isinstance(analysis_result['concept_graph'], bytes):
-                    concept_graph_data = base64.b64encode(analysis_result['concept_graph']).decode('utf-8')
-                elif isinstance(analysis_result['concept_graph'], str):
-                    # Verificar si ya está en base64
-                    concept_graph_data = analysis_result['concept_graph']
-            except Exception as e:
-                logger.error(f"Error al procesar gráfico: {str(e)}")
-
-        # Crear documento con campos validados
+        # 3. Preparación del documento con más logging
         analysis_document = {
-            'username': username,
+            'username': str(username),
             'timestamp': datetime.now(timezone.utc),
-            'text': text[:50000],  # Limitar tamaño
+            'text': str(text)[:50000],  # Limitar tamaño
             'analysis_type': 'semantic_live',
-            'language': lang_code,
-            'key_concepts': analysis_result.get('key_concepts', [])[:50],  # Limitar a 50 conceptos
+            'language': str(lang_code),
+            'key_concepts': analysis_result.get('key_concepts', [])[:50],
             'concept_centrality': analysis_result.get('concept_centrality', {}),
             'metadata': {
-                'version': '1.0',
-                'source': 'live_interface'
+                'version': '1.1',
+                'source': 'live_interface_v2'
             }
         }
 
-        if concept_graph_data:
-            analysis_document['concept_graph'] = concept_graph_data
+        # 4. Manejo del gráfico con más controles
+        if 'concept_graph' in analysis_result:
+            try:
+                graph_data = analysis_result['concept_graph']
+                if isinstance(graph_data, bytes):
+                    analysis_document['concept_graph'] = base64.b64encode(graph_data).decode('utf-8')
+                elif isinstance(graph_data, str) and graph_data:
+                    analysis_document['concept_graph'] = graph_data
+            except Exception as e:
+                logger.warning(f"Error procesando gráfico: {str(e)}")
 
-        # Operación de base de datos
+        # 5. Inserción con verificación explícita
         try:
-            result = insert_document(COLLECTION_NAME, analysis_document)
-            if result:
-                logger.info(f"Análisis en vivo guardado para {username}")
+            result = collection.insert_one(analysis_document)
+            if result.inserted_id:
+                logger.info(f"Análisis guardado. ID: {result.inserted_id}")
                 return True
-            logger.error("Inserción fallida (sin ID devuelto)")
+            
+            logger.error("Inserción fallida - Sin ID devuelto")
             return False
+            
         except PyMongoError as e:
             logger.error(f"Error de MongoDB: {str(e)}")
             return False
 
     except Exception as e:
-        logger.error(f"Error inesperado: {str(e)}", exc_info=True)
+        logger.error(f"Error crítico: {str(e)}", exc_info=True)
         return False
 
+##########################################
+##########################################
 def get_student_semantic_live_analysis(username, limit=10):
     """
     Recupera los análisis semánticos en vivo de un estudiante.