import streamlit as st
import os
import time
import base64
import random
from dotenv import load_dotenv
from google.cloud import texttospeech
import PyPDF2
from fpdf import FPDF
import tempfile
import requests

# Cargar variables de entorno desde el archivo .env
load_dotenv()
os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "botidinamix-g.json"
groq_api_key = os.getenv("GROQ_API_KEY")

# Verifica que la clave API de Groq esté configurada
if not groq_api_key:
    st.error("No API key provided for Groq. Please set your API key in the .env file.")

# Configuración de Streamlit
st.set_page_config(page_title="Asistente Teológico", page_icon="📖")

# Estilos CSS personalizados
st.markdown(
    """
    <style>
        @import url('https://fonts.googleapis.com/css2?family=Poppins:wght@400;700&display=swap');
        body {
            background-color: #1C1C1C;
            color: #ECF0F1;
            background-image: url('https://s1.1zoom.me/big0/395/Fields_Sunrises_and_499477.jpg');
            background-size: cover;
            font-family: 'Poppins', sans-serif;
        }
        .stButton>button {
            background-color: #007BFF;
            color: #FFD700;
            border: none;
            border-radius: 8px;
            font-size: 16px;
            padding: 12px 24px;
            cursor: pointer;
            transition: background-color 0.3s, transform 0.3s;
        }
        .stButton>button:hover {
            background-color: #0056b3;
            transform: scale(1.05);
        }
        .stTextInput>div>div>input {
            border: 2px solid #FFD700;
            border-radius: 8px;
            font-size: 16px;
            padding: 10px;
            background-color: #000000;
            color: #ECF0F1;
        }
        .stMarkdown>div>p {
            color: #D0D3D4;
            font-size: 16px;
            line-height: 1.6;
        }
        .stMarkdown>h1, .stMarkdown>h2, .stMarkdown>h3, .stMarkdown>h4, .stMarkdown>h5, .stMarkdown>h6 {
            color: #FF6F61;
            font-family: 'Poppins', sans-serif;
            font-weight: bold;
            text-transform: uppercase;
        }
        .stAudio {
            margin-top: 20px;
            border: 2px solid #FF6F61;
            border-radius: 10px;
        }
        .stFileUploader>div>div>input {
            border: 2px solid #FFD700;
            border-radius: 8px;
            font-size: 16px;
            padding: 10px;
            background-color: #000000;
            color: #ECF0F1;
        }
        .spinner {
            border: 8px solid #f3f3f3;
            border-top: 8px solid #FF6F61;
            border-radius: 50%;
            width: 60px;
            height: 60px;
            animation: spin 1s linear infinite;
        }
        @keyframes spin {
            0% { transform: rotate(0deg); }
            100% { transform: rotate(360deg); }
        }
        .video-container {
            border: 3px solid #FF6F61;
            background-color: #1C1C1C;
            padding: 10px;
            border-radius: 10px;
            margin-bottom: 20px.
        }
        .assistant-response {
            font-size: 16px;
            color: #D0D3D4;
            background-color: #2E2E2E;
            padding: 10px;
            border-radius: 8px;
            border: 1px solid #FF6F61;
        }
    </style>
    """,
    unsafe_allow_html=True,
)

# Encabezado
st.image("biblie.jpg")
st.title("📖 LOS CÓDIGOS DE DIOS - BOTIDINAMIX AI")
st.markdown("Bienvenido al Asistente Teológico, donde puedes preguntar sobre interpretaciones y reflexiones bíblicas.")

# Barra lateral para la navegación
st.sidebar.title("Navegación")
page = st.sidebar.selectbox("Selecciona una página", ["Página Principal", "Chat Asistente", "Generador de Frases Bíblicas", "Recibir Reflexión", "La conexión", "Diario Reflexivo"])

# Función para obtener respuesta de Groq
def obtener_respuesta(pregunta, contexto="", modelo="llama3-8b-8192", temperatura=0.5):
    """Obtiene una respuesta de Groq basada en el contexto y la pregunta proporcionados."""
    if not pregunta:
        st.error("La pregunta no puede estar vacía.")
        return "Lo siento, la pregunta no puede estar vacía."

    try:
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {groq_api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        data = {
            "messages": [
                {"role": "system", "content": contexto},
                {"role": "user", "content": pregunta}
            ],
            "model": modelo,
            "temperature": temperatura,
            "max_tokens": 1024,
            "top_p": 1,
            "stop": None,
            "stream": False
        }
        response = requests.post("https://api.groq.com/v1/completions", headers=headers, json=data)
        response.raise_for_status()
        result = response.json()
        return result['choices'][0]['message']['content'].strip()
    except Exception as e:
        st.error(f"Error al comunicarse con Groq: {e}")
        return "Lo siento, no puedo procesar tu solicitud en este momento."

# Función para generar reflexión usando Groq
def generar_reflexion(keyword):
    prompt = f"Genera una reflexión inspiradora sobre {keyword} en el contexto de la espiritualidad y la Biblia."
    respuesta = obtener_respuesta(prompt)
    return respuesta

# Función para convertir texto a voz
def text_to_speech_base64(text):
    try:
        client = texttospeech.TextToSpeechClient()
        input_text = texttospeech.SynthesisInput(text=text)
        voice = texttospeech.VoiceSelectionParams(language_code="es-ES", ssml_gender=texttospeech.SsmlVoiceGender.NEUTRAL)
        audio_config = texttospeech.AudioConfig(audio_encoding=texttospeech.AudioEncoding.MP3)
        response = client.synthesize_speech(input=input_text, voice=voice, audio_config=audio_config)
        return base64.b64encode(response.audio_content).decode("utf-8")
    except Exception as e:
        return f"Error en la conversión de texto a voz: {e}"

# Función para obtener una imagen aleatoria de la carpeta "imágenes"
def obtener_imagen_aleatoria():
    carpeta_imagenes = "imagenes"  # Cambia esta ruta por la correcta
    archivos = os.listdir(carpeta_imagenes)
    archivos_img = [archivo for archivo in archivos if archivo.endswith((".png", ".jpg", ".jpeg"))]
    if archivos_img:
        imagen_seleccionada = random.choice(archivos_img)
        imagen_path = os.path.join(carpeta_imagenes, imagen_seleccionada)
        return imagen_path
    return None

# Función para obtener un audio aleatorio de la carpeta "reflexiones"
def obtener_audio_aleatorio():
    carpeta_reflexiones = "reflexiones"  # Cambia esta ruta por la correcta
    archivos = os.listdir(carpeta_reflexiones)
    archivos_mp3 = [archivo for archivo in archivos if archivo.endswith(".mp3")]
    if archivos_mp3:
        audio_seleccionado = random.choice(archivos_mp3)
        with open(os.path.join(carpeta_reflexiones, audio_seleccionado), "rb") as audio_file:
            audio_bytes = audio_file.read()
        return base64.b64encode(audio_bytes).decode("utf-8"), audio_seleccionado
    return None, None

# Función para extraer texto de un PDF
def extraer_texto_pdf(pdf_path):
    text = ""
    try:
        with open(pdf_path, "rb") as file:
            reader = PyPDF2.PdfFileReader(file)
            for page_num in range(reader.numPages):
                text += reader.getPage(page_num).extract_text()
    except Exception as e:
        text = f"Error al extraer texto del PDF: {e}"
    return text

# Función "La conexión" para generar oraciones del PDF
def generar_oracion_desde_pdf():
    pdf_path = "diario-de-oraciones.pdf"  # Ruta