Update app.py

app.py

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 import streamlit as st
 from PIL import Image
 import pytesseract
-from numpy import nan as NaN  # Parche para pandas-ta
-import pandas_ta as ta
-from textblob import TextBlob
 import pandas as pd
 import requests
+from textblob import TextBlob
 from sklearn.linear_model import LinearRegression
 from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
+import talib  # Análisis técnico
+
+# Función para búsqueda web
+def search_web(query):
+    from googlesearch import search
+    st.subheader("Resultados de la Búsqueda Web")
+    results = []
+    for result in search(query, num_results=5):
+        results.append(result)
+    for idx, link in enumerate(results):
+        st.write(f"{idx + 1}. {link}")
+
+# Función para análisis de imágenes
+def analyze_image(uploaded_file):
+    st.subheader("Análisis de Imagen")
+    image = Image.open(uploaded_file)
+    st.image(image, caption="Imagen cargada", use_column_width=True)
+    text = pytesseract.image_to_string(image)
+    st.write("Texto extraído de la imagen:")
+    st.write(text)
+    sentiment = analyze_sentiment(text)
+    st.write(f"Análisis de sentimiento del texto extraído: {sentiment}")
+
+# Función para análisis técnico
+def analyze_crypto_data(df):
+    st.subheader("Análisis Técnico")
+    try:
+        # RSI
+        df['RSI'] = talib.RSI(df['close'], timeperiod=14)
+        
+        # MACD
+        macd, macd_signal, macd_hist = talib.MACD(
+            df['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9
+        )
+        df['MACD'] = macd
+        df['MACD_signal'] = macd_signal
+        df['MACD_hist'] = macd_hist
+        
+        # Bandas de Bollinger
+        upper, middle, lower = talib.BBANDS(
+            df['close'], timeperiod=20, nbdevup=2, nbdevdn=2, matype=0
+        )
+        df['BB_Upper'] = upper
+        df['BB_Mid'] = middle
+        df['BB_Lower'] = lower
+        
+        st.write("Últimos 10 datos de análisis técnico:")
+        st.write(df.tail(10))
+    except Exception as e:
+        st.error(f"Error en el análisis técnico: {e}")
+
+# Función para análisis de sentimiento
+def analyze_sentiment(text):
+    analysis = TextBlob(text)
+    sentiment = analysis.sentiment.polarity
+    if sentiment > 0:
+        return "Positivo"
+    elif sentiment < 0:
+        return "Negativo"
+    else:
+        return "Neutral"
+
+# Función para predicción de precios
+def predict_prices(df):
+    st.subheader("Predicción de Precios")
+    try:
+        X = df.index.values.reshape(-1, 1)
+        y = df['close']
+        model = LinearRegression()
+        model.fit(X, y)
+
+        future = pd.DataFrame({"Index": range(len(df), len(df) + 5)})
+        predictions = model.predict(future['Index'].values.reshape(-1, 1))
+        st.write("Predicciones de precios futuros:")
+        for i, pred in enumerate(predictions):
+            st.write(f"Día {len(df) + i + 1}: {pred:.2f} USD")
+    except Exception as e:
+        st.error(f"Error al realizar la predicción: {e}")
+
+# Función para obtener datos de criptomonedas
+def fetch_crypto_data():
+    url = "https://api.coingecko.com/api/v3/coins/bitcoin/market_chart?vs_currency=usd&days=30&interval=daily"
+    response = requests.get(url)
+    if response.status_code == 200:
+        data = response.json()
+        prices = [item[1] for item in data['prices']]
+        df = pd.DataFrame(prices, columns=['close'])
+        return df
+    else:
+        st.error("Error al obtener datos de criptomonedas.")
+        return None
 
-# Helper Functions
-# (Mismo código proporcionado anteriormente en las funciones)
+# Interfaz del chat
+def chat_interface():
+    st.header("Chat Interactivo")
+    user_input = st.text_input("Escribe tu mensaje aquí:")
+    if user_input:
+        st.write(f"Tú: {user_input}")
+        response = f"No estoy entrenado como ChatGPT, pero aquí estoy para ayudarte. Tú dijiste: {user_input}"
+        st.write(f"Chatbot: {response}")
 
-# Main Application
+# Función principal de la aplicación
 def main():
-    st.sidebar.title("Menú")
+    st.title("Aplicación de Criptomonedas")
     menu = [
         "Chat", "Búsqueda Web", "Análisis de Imágenes", 
         "Análisis Técnico", "Análisis de Sentimiento", "Predicción de Precios"
@@ -24,27 +119,23 @@ def main():
     if choice == "Chat":
         chat_interface()
     elif choice == "Búsqueda Web":
-        st.header("Búsqueda Web")
         query = st.text_input("Ingrese su búsqueda:")
         if query:
             search_web(query)
     elif choice == "Análisis de Imágenes":
-        st.header("Análisis de Imágenes")
         uploaded_file = st.file_uploader("Suba una imagen", type=["png", "jpg", "jpeg"])
         if uploaded_file:
             analyze_image(uploaded_file)
     elif choice == "Análisis Técnico":
-        st.header("Análisis Técnico de Criptomonedas")
         df = fetch_crypto_data()
         if df is not None:
             analyze_crypto_data(df)
     elif choice == "Análisis de Sentimiento":
-        st.header("Análisis de Sentimiento")
         text = st.text_area("Ingrese el texto para analizar:")
         if text:
-            analyze_sentiment(text)
+            sentiment = analyze_sentiment(text)
+            st.write(f"El sentimiento del texto es: {sentiment}")
     elif choice == "Predicción de Precios":
-        st.header("Predicción de Precios de Criptomonedas")
         df = fetch_crypto_data()
         if df is not None:
             predict_prices(df)