Create utils.py

utils.py

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+
+
+from langdetect import detect
+from langdetect.lang_detect_exception import LangDetectException
+from googletrans import Translator
+from deep_translator import GoogleTranslator
+import pandas as pd
+import re
+import langid
+
+class Translation:
+    def __init__(self, text, target_lang):
+        self.text = text
+    
+    def translatef(text, target_lang):
+        try:
+            print(text, target_lang)
+            if target_lang=='zh':
+                target_lang=='zh-CN'
+            translator = GoogleTranslator(source='auto', target=target_lang)
+            translated = translator.translate(text)
+            print(translated)
+            #return translated.text
+            return translated
+        except Exception as e:
+            return f"Error during translation: {str(e)}"
+
+    @staticmethod   
+
+    def detect_language(text):
+        try:
+            lang, confidence = langid.classify(text)
+            print(text)
+            #print(lang)
+            return lang  # Devuelve el código ISO del idioma
+        except Exception as e:
+            return f"ERROR: {str(e)}"
+
+
+def search_error_in_excel(text, excel_path="C:/Users/15572890/Desktop/StockPrediction/Coding/CorrelacionStocks/APIS-StockPlatforms/APIs/Voz/RTTranslator/bloom-multilingual-chatbot-main/scripts/errors.xlsx"):
+    """
+    Busca información en un archivo Excel según palabras clave y muestra texto, enlace o imagen.
+    
+    :param text: Texto proporcionado por el usuario.
+    :param excel_path: Ruta al archivo Excel.
+    :return: Texto, enlace o imagen según la consulta del usuario.
+    """
+    # Detectar palabras clave "error" o "errores" y un número
+    match = re.search(r"(?:error|errores)\s*(\d+)", text, re.IGNORECASE)
+    if not match:
+        return "No se encontró ningún código de error en el texto.", None
+
+    error_code = int(match.group(1))
+
+    # Detectar tipo de consulta: "texto", "vídeo", o "foto"
+    is_text = "protocolo" in text.lower()
+    is_video = "video" in text.lower()
+    is_photo = "foto" in text.lower() or "imagen" in text.lower()
+
+    if not (is_text or is_video or is_photo):
+        return "Debe especificar si desea 'texto', 'video' o 'foto' en su consulta.", None
+
+    # Cargar el archivo Excel
+    try:
+        df = pd.read_excel(excel_path)
+    except FileNotFoundError:
+        return f"El archivo {excel_path} no fue encontrado.", None
+    except Exception as e:
+        return f"Error al abrir el archivo Excel: {str(e)}", None
+
+    # Verificar si el código de error existe en las columnas
+    if error_code not in df.columns:
+        return f"No se encontró información para el código de error {error_code}.", None
+
+    # Devolver información basada en el tipo de consulta
+    try:
+        if is_text:
+            return str(df[error_code].dropna().iloc[0]),  "protocolo"  # Primera fila
+        elif is_video:
+            return str(df[error_code].dropna().iloc[1]),  "video"  # Segunda fila
+        elif is_photo:
+            image_path = str(df[error_code].dropna().iloc[2])  # Tercera fila
+            return image_path, "foto"  # Devolver la ruta de la imagen
+    except IndexError:
+        return f"La información para el código de error {error_code} está incompleta en el archivo Excel.", None