Prueba Dashboard Mondelez

.gitignore

@@ -0,0 +1 @@
+.env

main.py

@@ -0,0 +1,175 @@
+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()
+
+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)
+
+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.")