Update app.py

app.py

@@ -16,16 +16,6 @@ class RSM_BoxBehnken:
     def __init__(self, data, x1_name, x2_name, x3_name, y_name, x1_levels, x2_levels, x3_levels):
         """
         Inicializa la clase con los datos del diseño Box-Behnken.
-
-        Args:
-            data (pd.DataFrame): DataFrame con los datos del experimento.
-            x1_name (str): Nombre de la primera variable independiente.
-            x2_name (str): Nombre de la segunda variable independiente.
-            x3_name (str): Nombre de la tercera variable independiente.
-            y_name (str): Nombre de la variable dependiente.
-            x1_levels (list): Niveles de la primera variable independiente.
-            x2_levels (list): Niveles de la segunda variable independiente.
-            x3_levels (list): Niveles de la tercera variable independiente.
         """
         self.data = data.copy()
         self.model = None
@@ -46,12 +36,6 @@ class RSM_BoxBehnken:
     def get_levels(self, variable_name):
         """
         Obtiene los niveles para una variable específica.
-        
-        Args:
-            variable_name (str): Nombre de la variable.
-        
-        Returns:
-            list: Niveles de la variable.
         """
         if variable_name == self.x1_name:
             return self.x1_levels
@@ -88,9 +72,6 @@ class RSM_BoxBehnken:
     def optimize(self, method='Nelder-Mead'):
         """
         Encuentra los niveles óptimos de los factores para maximizar la respuesta usando el modelo simplificado.
-
-        Args:
-            method (str): Método de optimización a utilizar (por defecto, 'Nelder-Mead').
         """
         if self.model_simplified is None:
             print("Error: Ajusta el modelo simplificado primero.")
@@ -127,13 +108,6 @@ class RSM_BoxBehnken:
     def plot_rsm_individual(self, fixed_variable, fixed_level):
         """
         Genera un gráfico de superficie de respuesta (RSM) individual para una configuración específica.
-
-        Args:
-            fixed_variable (str): Nombre de la variable a mantener fija.
-            fixed_level (float): Nivel al que se fija la variable (en unidades naturales).
-
-        Returns:
-            go.Figure: Objeto de figura de Plotly.
         """
         if self.model_simplified is None:
             print("Error: Ajusta el modelo simplificado primero.")
@@ -242,12 +216,6 @@ class RSM_BoxBehnken:
         """
         Define las unidades de las variables para etiquetas.
         Puedes personalizar este método según tus necesidades.
-
-        Args:
-            variable_name (str): Nombre de la variable.
-
-        Returns:
-            str: Unidades de la variable.
         """
         units = {
             'Glucosa': 'g/L',
@@ -296,10 +264,6 @@ class RSM_BoxBehnken:
         """
         Genera un diagrama de Pareto para los efectos estandarizados de un modelo,
         incluyendo la línea de significancia.
-
-        Args:
-            model: Modelo ajustado de statsmodels.
-            title (str): Título del gráfico.
         """
         # Calcular los efectos estandarizados
         tvalues = model.tvalues[1:]  # Excluir la Intercept
@@ -512,9 +476,6 @@ class RSM_BoxBehnken:
     def save_figures_to_zip(self):
         """
         Guarda todas las figuras almacenadas en self.all_figures a un archivo ZIP en memoria.
-
-        Returns:
-            bytes: Bytes del archivo ZIP.
         """
         if not self.all_figures:
             return None
@@ -530,12 +491,6 @@ class RSM_BoxBehnken:
     def save_fig_to_bytes(self, fig):
         """
         Convierte una figura Plotly a bytes en formato PNG.
-
-        Args:
-            fig (go.Figure): Figura de Plotly.
-
-        Returns:
-            bytes: Bytes de la imagen PNG.
         """
         return fig.to_image(format="png")
 
@@ -544,19 +499,6 @@ class RSM_BoxBehnken:
 def load_data(x1_name, x2_name, x3_name, y_name, x1_levels_str, x2_levels_str, x3_levels_str, data_str):
     """
     Carga los datos del diseño Box-Behnken desde cajas de texto y crea la instancia de RSM_BoxBehnken.
-
-    Args:
-        x1_name (str): Nombre de la primera variable independiente.
-        x2_name (str): Nombre de la segunda variable independiente.
-        x3_name (str): Nombre de la tercera variable independiente.
-        y_name (str): Nombre de la variable dependiente.
-        x1_levels_str (str): Niveles de la primera variable, separados por comas.
-        x2_levels_str (str): Niveles de la segunda variable, separados por comas.
-        x3_levels_str (str): Niveles de la tercera variable, separados por comas.
-        data_str (str): Datos del experimento en formato CSV, separados por comas.
-
-    Returns:
-        tuple: (pd.DataFrame, str, str, str, str, list, list, list, gr.update)
     """
     try:
         # Convertir los niveles a listas de números
@@ -627,14 +569,6 @@ def show_plot(all_figures, current_index):
 def navigate_plot(direction, current_index, all_figures):
     """
     Navega entre los gráficos.
-
-    Args:
-        direction (str): 'left' o 'right'.
-        current_index (int): Índice actual.
-        all_figures (list): Lista de todas las figuras.
-
-    Returns:
-        tuple: (gr.Figure, str, int)
     """
     if not all_figures:
         return None, "No hay gráficos disponibles.", current_index
@@ -654,58 +588,31 @@ def navigate_plot(direction, current_index, all_figures):
 def download_current_plot(all_figures, current_index):
     """
     Descarga la figura actual como PNG.
-
-    Args:
-        all_figures (list): Lista de figuras.
-        current_index (int): Índice de la figura actual.
-
-    Returns:
-        str: Ruta del archivo PNG temporal.
     """
     if not all_figures:
-        return "grafico_actual.png"  # Ruta predeterminada en caso de error
+        return (None, "grafico_actual.png")
     fig = all_figures[current_index]
     img_bytes = rsm.save_fig_to_bytes(fig)
-    
-    # Crear un archivo temporal
-    temp_file = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".png")
-    temp_file.write(img_bytes)
-    temp_file.close()
-    
-    return temp_file.name
+    filename = f"Grafico_RSM_{current_index + 1}.png"
+    return (img_bytes, filename)
 
 def download_all_plots_zip(all_figures):
     """
     Descarga todas las figuras en un archivo ZIP.
-
-    Args:
-        all_figures (list): Lista de figuras.
-
-    Returns:
-        str: Ruta del archivo ZIP temporal.
     """
     zip_bytes = rsm.save_figures_to_zip()
     if zip_bytes:
         timestamp = datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
         zip_filename = f"Graficos_RSM_{timestamp}.zip"
-        
-        # Crear un archivo temporal para el ZIP
-        temp_file = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".zip")
-        temp_file.write(zip_bytes)
-        temp_file.close()
-        
-        return temp_file.name
-    return "Graficos_RSM.zip"  # Ruta predeterminada en caso de error
+        return (zip_bytes, zip_filename)
+    return (None, "Graficos_RSM.zip")  # Nombre por defecto
 
 def download_all_tables_excel():
     """
     Descarga todas las tablas en un archivo Excel con múltiples hojas.
-
-    Returns:
-        str: Ruta del archivo Excel temporal.
     """
     if 'rsm' not in globals():
-        return "Tablas_RSM.xlsx"
+        return (None, "Tablas_RSM.xlsx")
     
     tables = rsm.get_all_tables()
     excel_buffer = io.BytesIO()
@@ -713,16 +620,12 @@ def download_all_tables_excel():
         for sheet_name, table in tables.items():
             table.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)
     excel_buffer.seek(0)
-    
-    # Crear un archivo temporal para el Excel
-    temp_file = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".xlsx")
-    temp_file.write(excel_buffer.read())
-    temp_file.close()
+    excel_bytes = excel_buffer.read()
     
     timestamp = datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
     excel_filename = f"Tablas_RSM_{timestamp}.xlsx"
     
-    return temp_file.name
+    return (excel_bytes, excel_filename)
 
 # --- Crear la interfaz de Gradio ---
 
@@ -793,7 +696,8 @@ with gr.Blocks() as demo:
                 download_plot_button = gr.DownloadButton("Descargar Gráfico Actual (PNG)")
                 download_all_plots_button = gr.DownloadButton("Descargar Todos los Gráficos (ZIP)")
             current_index_state = gr.State(0)  # Estado para el índice actual
-
+            all_figures_state = gr.State([])  # Estado para todas las figuras
+    
     # Cargar datos
     load_button.click(
         load_data,
@@ -815,41 +719,40 @@ with gr.Blocks() as demo:
             prediction_table_output,
             contribution_table_output,
             anova_table_output,
-            gr.State(),  # all_figures
-            gr.State()   # current_index
+            all_figures_state  # Devuelve todas las figuras generadas
         ]
     )
     
     # Generar y mostrar el primer gráfico
     plot_button.click(
         lambda all_figures: show_plot(all_figures, 0),
-        inputs=[gr.State()],
+        inputs=[all_figures_state],
         outputs=[rsm_plot_output, plot_info, current_index_state]
     )
     
     # Navegación de gráficos
     left_button.click(
         lambda current_index, all_figures: navigate_plot('left', current_index, all_figures),
-        inputs=[current_index_state, gr.State()],
+        inputs=[current_index_state, all_figures_state],
         outputs=[rsm_plot_output, plot_info, current_index_state]
     )
     right_button.click(
         lambda current_index, all_figures: navigate_plot('right', current_index, all_figures),
-        inputs=[current_index_state, gr.State()],
+        inputs=[current_index_state, all_figures_state],
         outputs=[rsm_plot_output, plot_info, current_index_state]
     )
     
     # Descargar gráfico actual
     download_plot_button.click(
         download_current_plot,
-        inputs=[gr.State(), current_index_state],
+        inputs=[all_figures_state, current_index_state],
         outputs=[download_plot_button]
     )
     
     # Descargar todos los gráficos en ZIP
     download_all_plots_button.click(
         download_all_plots_zip,
-        inputs=[gr.State()],
+        inputs=[all_figures_state],
         outputs=[download_all_plots_button]
     )