Update Recomendation.py

Recomendation.py

@@ -64,8 +64,6 @@ def recommend_song(song_name, artist_name, spotify_data_processed, top_n=4):
 
 
 
-
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 def recommend_song_interface(song_name, artist_name):
     recommendations_df = recommend_song(song_name, artist_name, spotify_data_processed)
     
@@ -78,29 +76,22 @@ def recommend_song_interface(song_name, artist_name):
             formatted_recommendations.append("")
         return formatted_recommendations[:4]
     else:
-        # Devolver mensajes de error o cadenas vacías si no se cumplen las condiciones anteriores
-        return ["Error: No se pudo procesar las recomendaciones."] + [""] * 3
-
-
-# Crear la interfaz con Gradio
-iface = gr.Interface(
-    fn=recommend_song_interface,
-    inputs=[
-        gr.Textbox(placeholder="Ingrese el título de la canción", label="Título de la Canción"),
-        gr.Textbox(placeholder="Ingrese el nombre del artista", label="Nombre del Artista")
-    ],
-    outputs=[gr.Text(label="Recomendación 1"),
-             gr.Text(label="Recomendación 2"),
-             gr.Text(label="Recomendación 3"),
-             gr.Text(label="Recomendación 4")],
-    title="Recomendador de Canciones",
-    description="Ingrese el título de una canción y el nombre del artista para obtener recomendaciones.",
-    theme="dark",  # Comenta o elimina si el tema oscuro no está disponible
-    css="""
-        body {font-family: Arial, sans-serif;}
-        .input_text {background-color: #f0f0f0; border-radius: 5px;}
-        .output_text {border: 2px solid #f0f0f0; border-radius: 5px; padding: 10px;}
-        """
-)
-
-iface.launch()
+        random_song = spotify_data_processed.sample() # Escoge una linea la azar de todo el conjunto de datos .sample()
+        random_song_name = random_song['song'].iloc[0] # Extrae el valor de la columna song de la fila sample (Nombre)
+        random_artist_name = random_song['artist'].iloc[0] # Extrae el valor de la columna artist de la fila sample (Nombre)
+        
+        # Obtener recomendaciones para la canción aleatoria
+        random_recommendations_df = recommend_song(random_song_name, random_artist_name, spotify_data_processed)
+        random_recommendations_list = random_recommendations_df[['song', 'artist']].values.tolist()
+        formatted_random_recommendations = ["{} by {}".format(song, artist) for song, artist in random_recommendations_list]
+        
+        # Rellenar con cadenas vacías si hay menos de 4 recomendaciones
+        while len(formatted_random_recommendations) < 4:
+            formatted_random_recommendations.append("")
+        return formatted_random_recommendations[:4]
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+# Ejemplo de uso
+# Asegúrate de que spotify_data_processed es un DataFrame de Pandas válido con las columnas 'song' y 'artist'
+recommendations = recommend_song_interface("song_name", "artist_name")
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