app.py

import streamlit as st
import pandas as pd
import requests
import json
import re
import os
#from dotenv import load_dotenv
from datetime import datetime, timedelta, time


import pandas as pd
from io import BytesIO
import streamlit as st

# Load environment variables
#load_dotenv()


st.set_page_config(
    page_title="🍪Extracción Reportes Mondelez",
    layout="wide",
    initial_sidebar_state="expanded",
)

columns_incidents = [
            "Sitio", "Región", "Tipo de vehículo", "Nombre del colaborador", "Edad",
            "Área", "Puesto", "Antigüedad en área", "Antigüedad en el puesto",
            "Fecha y hora del accidente", "Fecha y hora en que se reportó al supervisor",
            "Fecha y hora de notificación va a servicio médico/HSE", "Lugar del accidente",
            "Descripción del accidente", "DX", "TX", "Días de incapacidad", "Clasificación"
        ]
all_columns = columns_incidents + ["Enviado por", "Fecha envio"]

df = pd.DataFrame(columns=all_columns)
# Configuración inicial
st.title("Extracción Reportes de Incidentes WhatsApp")
st.sidebar.header("Configuración de la App")

token = os.getenv("TOKEN_WHATSAPP")
excel_file = os.getenv("EXCEL_FILENAME")  # Archivo donde se guardarán los datos
group_id = os.getenv("GROUP_ID_WHATSAPP") #st.sidebar.text_input("ID del Grupo")
print(group_id)
print(token)
today = datetime.today()
one_week_ago = today - timedelta(days=7)

hora_inicio = time(0, 0)
hora_fin = today.time()
with st.sidebar:
    cols = st.sidebar.columns(2)
    with cols[0]:
        fecha_inicio = st.date_input("Fecha de Inicio", value=datetime.today(), min_value=one_week_ago, max_value=today, key="start_date")
        fecha_fin = st.date_input("Fecha de Fin", value=datetime.today(), min_value=one_week_ago, max_value=today, key="end_date")

    with cols[1]:
        t_inicio = st.time_input("Hora Inicio", hora_inicio, key="start_time")

        t_fin = st.time_input("Hora Fin", hora_fin, key="end_time")
# Función para obtener mensajes

start_date = datetime.combine(fecha_inicio, t_inicio)
end_date = datetime.combine(fecha_fin, t_fin)


def convert_date_to_timestamp(date):
    return int(date.timestamp())


time_from = convert_date_to_timestamp(start_date)
time_to = convert_date_to_timestamp(end_date)

def get_group_messages(group_id, token):
    url = f"https://gate.whapi.cloud/messages/list/{group_id}?time_from={time_from}&time_to={time_to}&count=100&sort=desc"
    print(url)
    headers = {
                "accept": "application/json",
                "Authorization": f"Bearer {token}"
            }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return json.loads(response.text).get('messages', [])
    else:
        st.error(f"Error al obtener mensajes del grupo {group_id}. Código: {response.status_code}")
        return []

# Función para extraer información del mensaje
def parse_message(message):
    pattern = r"[\n][•](.*?): (.*)"
    matches = re.findall(pattern, message)
    return {key.strip(): value.strip() for key, value in matches}

# Función para verificar duplicados
def check_duplicates(existing_df, new_data):
    # Combinar los datos existentes con los nuevos
    new_df = pd.DataFrame(new_data)
    combined_df = pd.concat([existing_df, new_df], ignore_index=True)
    combined_df.drop_duplicates(subset=[
        "Sitio", "Región", "Tipo de vehículo", "Nombre del colaborador",
            "Área", "Puesto"
    ], inplace=True)
    # Filtrar solo los nuevos datos
    return combined_df[~combined_df.index.isin(existing_df.index)], combined_df

# Cargar el archivo Excel existente
def load_existing_data(file_path):
    try:
        return pd.read_excel(file_path)
    except FileNotFoundError:
        return pd.DataFrame(columns=all_columns)

# Guardar el archivo actualizado
def save_data_to_excel(file_path, df):
    with pd.ExcelWriter(file_path, engine='xlsxwriter') as writer:
        df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Reportes')

# Obtener grupos
if token:
    if group_id:
        if st.sidebar.button("Cargar Mensajes Incidentes"):
            messages = get_group_messages(group_id, token)

            accident_reports = []
            for message in messages:
                if "text" in message:
                    if "body" in message['text']:
                        if "REPORTE DE INCIDENTE" in message['text']['body']:
                            
                            if any(column not in message['text']['body'] for column in columns_incidents):
                                print("Mensaje no analizado",message['text']['body'])
                                continue
                            else:
                                accident_reports.append(
                                    {
                                        'mensaje': message['text']['body'],
                                        'fecha': message['timestamp'],
                                        'usuario': message['from_name']
                                    }
                                )
            # Filtrar mensajes relevantes
            #accident_reports = [msg['text']['body'] for msg in messages if "REPORTE DE INCIDENTE" in msg['text']['body']]

            # Procesar los reportes
            report_data = []
            for report in accident_reports:
                parsed = parse_message(report['mensaje'])

                parsed['Fecha envio'] = report['fecha']
                parsed['Enviado por'] = report['usuario']
                report_data.append(parsed)

            # Mostrar datos en la app
            if report_data:
                # Cargar datos existentes

                existing_data = load_existing_data(excel_file)

                # Verificar duplicados
                new_data, updated_data = check_duplicates(existing_data, report_data)
                if not new_data.empty:
                    st.header("Reportes Extraídos")
                    
                    df = pd.DataFrame(new_data)
                    
                    df_edited = st.data_editor(df, hide_index=True)
                    # Guardar datos actualizados
                    st.download_button(
                        label = "Guardar Reportes",
                        data = df_edited.to_csv(index=False),
                        file_name="reportes_accidentes.csv",
                        mime="text/csv")
                    #save_data_to_excel(excel_file, updated_data)

                    st.success("Datos actualizados en el archivo Excel.")

                else:
                    st.warning("No se encontraron reportes nuevos para agregar.")
            else:
                st.warning("No se encontraron reportes de accidentes nuevos para agregar.")
    else:
        st.sidebar.info("Introduce un ID de grupo para comenzar.")
else:
    st.sidebar.info("Introduce tu token de API.")