utils/data_manager.py

import os
import tempfile
import openai
from dotenv import load_dotenv
import PyPDF2
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import SnowballStemmer
import pandas as pd
from fpdf import FPDF
import streamlit as st
import requests
from google.cloud import texttospeech

nltk.download('punkt', quiet=True)
nltk.download('stopwords', quiet=True)

# Cargar las claves API desde el archivo .env
load_dotenv()
openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
brevo_api_key = os.getenv("BREVO_API_KEY")
os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "botidinamix-g.json"

# Verifica que las claves API están configuradas
if not openai_api_key:
    st.error("No API key provided for OpenAI. Please set your API key in the .env file.")
else:
    openai.api_key = openai_api_key

if not brevo_api_key:
    st.error("No API key provided for Brevo. Please set your API key in the .env file.")

def extraer_texto_pdf(archivo):
    texto = ""
    if archivo:
        with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False) as temp_file:
            temp_file.write(archivo.read())
            temp_file_path = temp_file.name
        try:
            with open(temp_file_path, 'rb') as file:
                reader = PyPDF2.PdfReader(file)
                for page in range(len(reader.pages)):
                    texto += reader.pages[page].extract_text()
        except Exception as e:
            st.error(f"Error al extraer texto del PDF: {e}")
        finally:
            os.unlink(temp_file_path)
    return texto

def preprocesar_texto(texto):
    tokens = word_tokenize(texto, language='spanish')
    tokens = [word.lower() for word in tokens if word.isalpha()]
    stopwords_es = set(stopwords.words('spanish'))
    tokens = [word for word in tokens if word not in stopwords_es]
    stemmer = SnowballStemmer('spanish')
    tokens = [stemmer.stem(word) for word in tokens]
    return " ".join(tokens)

def obtener_respuesta(pregunta, texto_preprocesado, modelo, temperatura=0.5, assistant_id=""):
    try:
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model=modelo,
            messages=[
                {"role": "system", "content": "Actua como Galatea la asistente de la clinica Odontologica OMARDENT y resuelve las inquietudes"},
                {"role": "user", "content": f"{pregunta}\n\nContexto: {texto_preprocesado}"}
            ],
            temperature=temperatura
        )
        respuesta = response.choices[0].message['content'].strip()

        # Configura la solicitud de síntesis de voz
        client = texttospeech.TextToSpeechClient()
        input_text = texttospeech.SynthesisInput(text=respuesta)
        voice = texttospeech.VoiceSelectionParams(
            language_code="es-ES", ssml_gender=texttospeech.SsmlVoiceGender.FEMALE
        )
        audio_config = texttospeech.AudioConfig(
            audio_encoding=texttospeech.AudioEncoding.MP3
        )

        # Realiza la solicitud de síntesis de voz
        response = client.synthesize_speech(
            input=input_text, voice=voice, audio_config=audio_config
        )

        # Reproduce el audio en Streamlit
        st.audio(response.audio_content, format="audio/mp3")
        return respuesta

    except openai.OpenAIError as e:
        st.error(f"Error al comunicarse con OpenAI: {e}")
        return "Lo siento, no puedo procesar tu solicitud en este momento."

    except Exception as e:
        st.error(f"Error al generar la respuesta y el audio: {e}")
        return "Lo siento, ocurrió un error al procesar tu solicitud."

def guardar_en_txt(nombre_archivo, datos):
    carpeta = "datos_guardados"
    os.makedirs(carpeta, exist_ok=True)
    ruta_archivo = os.path.join(carpeta, nombre_archivo)
    try:
        with open(ruta_archivo, 'a', encoding='utf-8') as archivo:  # Append mode
            archivo.write(datos + "\n")
    except Exception as e:
        st.error(f"Error al guardar datos en el archivo: {e}")
    return ruta_archivo

def cargar_desde_txt(nombre_archivo):
    carpeta = "datos_guardados"
    ruta_archivo = os.path.join(carpeta, nombre_archivo)
    try:
        if os.path.exists(ruta_archivo):
            with open(ruta_archivo, 'r', encoding='utf-8') as archivo:
                return archivo.read()
        else:
            st.warning("Archivo no encontrado.")
            return ""
    except Exception as e:
        st.error(f"Error al cargar datos desde el archivo: {e}")
        return ""

def listar_archivos_txt():
    carpeta = "datos_guardados"
    try:
        if not os.path.exists(carpeta):
            return []
        archivos = [f for f in os.listdir(carpeta) if f.endswith('.txt')]
        archivos_ordenados = sorted(archivos, key=lambda x: os.path.getctime(os.path.join(carpeta, x)), reverse=True)
        return archivos_ordenados
    except Exception as e:
        st.error(f"Error al listar archivos: {e}")
        return []

def generar_pdf(dataframe, titulo, filename):
    pdf = FPDF()
    pdf.add_page()
    pdf.set_font("Arial", size=12)
    pdf.cell(200, 10, txt=titulo, ln=True, align='C')

    for i, row in dataframe.iterrows():
        row_text = ", ".join(f"{col}: {val}" for col, val in row.items())
        pdf.cell(200, 10, txt=row_text, ln=True)
    
    try:
        with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix='.pdf') as tmp_file:
            pdf.output(tmp_file.name)
            return tmp_file.name
    except Exception as e:
        st.error(f"Error al generar PDF: {e}")
        return None

def enviar_correo(destinatario, asunto, contenido):
    url = "https://api.brevo.com/v3/smtp/email"
    headers = {
        "accept": "application/json",
        "api-key": brevo_api_key,
        "content-type": "application/json"
    }
    payload = {
        "sender": {"email": "tu_correo@dominio.com"},
        "to": [{"email": destinatario}],
        "subject": asunto,
        "htmlContent": contenido
    }
    try:
        response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
        if response.status_code == 201:
            st.success(f"Correo enviado a {destinatario}")
        else:
            st.error(f"Error al enviar el correo: {response.text}")
    except Exception as e:
        st.error(f"Error al enviar el correo: {e}")

def enviar_whatsapp(numero, mensaje):
    url = "https://api.brevo.com/v3/whatsapp/send"
    headers = {
        "accept": "application/json",
        "api-key": brevo_api_key,
        "content-type": "application/json"
    }
    payload = {
        "recipient": {"number": numero},
        "sender": {"number": "tu_numero_whatsapp"},
        "content": mensaje
    }
    try:
        response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
        if response.status_code == 201:
            st.success(f"Mensaje de WhatsApp enviado a {numero}")
        else:
            st.error(f"Error al enviar el mensaje de WhatsApp: {response.text}")
    except Exception as e:
        st.error(f"Error al enviar el mensaje de WhatsApp: {e}")

def flujo_laboratorio():
    st.title("🦷 Gestión de Trabajos de Laboratorio")

    if 'laboratorio' not in st.session_state:
        st.session_state.laboratorio = []

    with st.form("laboratorio_form"):
        tipo_trabajo = st.selectbox("Tipo de trabajo:", [
            "Protesis total", "Protesis removible metal-acrilico", "Parcialita acrilico",
            "Placa de blanqueamiento", "Placa de bruxismo", "Corona de acrilico", 
            "Corona en zirconio", "Protesis flexible", "Acker flexible"
        ])
        doctor = st.selectbox("Doctor que requiere el trabajo:", ["Dr. Jose Daniel C", "Dr. Jose Omar C"])
        fecha_entrega = st.date_input("Fecha de entrega:")
        fecha_envio = st.date_input("Fecha de envío:")
        laboratorio = st.selectbox("Laboratorio dental:", ["Ernesto Correa lab", "Formando Sonrisas"])
        nombre_paciente = st.text_input("Nombre paciente:")
        observaciones = st.text_input("Observaciones:")
        numero_orden = st.text_input("Número de orden:")
        cantidad = st.number_input("Cantidad:", min_value=1, step=1)

        submitted = st.form_submit_button("Registrar Trabajo")

        if submitted:
            trabajo = {
                "tipo_trabajo": tipo_trabajo,
                "doctor": doctor,
                "fecha_entrega": str(fecha_entrega),
                "fecha_envio": str(fecha_envio),
                "laboratorio": laboratorio,
                "nombre_paciente": nombre_paciente,
                "observaciones": observaciones,
                "numero_orden": numero_orden,
                "cantidad": cantidad,
                "estado": "pendiente"
            }
            st.session_state.laboratorio.append(trabajo)
            datos_guardados = mostrar_datos_como_texto([trabajo])  # Append only the new entry
            guardar_en_txt('trabajos_laboratorio.txt', datos_guardados)
            st.success("Trabajo registrado con éxito.")
    
    if st.session_state.laboratorio:
        st.write("### Trabajos Registrados")
        df_trabajos = pd.DataFrame(st.session_state.laboratorio)
        st.write(df_trabajos)

        pdf_file = generar_pdf(df_trabajos, "Registro de Trabajos de Laboratorio", "trabajos_laboratorio.pdf")
        st.download_button(
            label="📥 Descargar PDF",
            data=open(pdf_file, 'rb').read(),
            file_name="trabajos_laboratorio.pdf",
            mime="application/pdf"
        )

def flujo_insumos():
    st.title("📦 Gestión de Insumos")

    if 'insumos' not in st.session_state:
        st.session_state.insumos = []

    with st.form("insumos_form"):
        insumo_nombre = st.text_input("Nombre del Insumo:")
        insumo_cantidad = st.number_input("Cantidad Faltante:", min_value=0, step=1)
        submitted = st.form_submit_button("Agregar Insumo")

        if submitted and insumo_nombre:
            insumo = {"nombre": insumo_nombre, "cantidad": insumo_cantidad}
            st.session_state.insumos.append(insumo)
            datos_guardados = mostrar_datos_como_texto([insumo])  # Append only the new entry
            guardar_en_txt('insumos.txt', datos_guardados)
            st.success(f"Insumo '{insumo_nombre}' agregado con éxito.")

    if st.session_state.insumos:
        st.write("### Insumos Registrados")
        insumos_df = pd.DataFrame(st.session_state.insumos)
        st.write(insumos_df)

        pdf_file = generar_pdf(insumos_df, "Registro de Insumos Faltantes", "insumos.pdf")
        st.download_button(
            label="📥 Descargar PDF",
            data=open(pdf_file, 'rb').read(),
            file_name="insumos_faltantes.pdf",
            mime="application/pdf"
        )

def buscar_datos_guardados():
    st.title("🔍 Buscar Datos Guardados")

    carpeta = "datos_guardados"
    if not os.path.exists(carpeta):
        st.info("No se encontraron archivos de datos guardados.")
        return

    archivos = listar_archivos_txt()

    if archivos:
        archivo_seleccionado = st.selectbox("Selecciona un archivo para ver:", archivos)
        
        if archivo_seleccionado:
            datos = cargar_desde_txt(os.path.join(carpeta, archivo_seleccionado))
            if datos:
                st.write(f"### Datos del archivo {archivo_seleccionado}")
                st.text_area("Datos", datos, height=300)

                # Link to download the file
                try:
                    with open(os.path.join(carpeta, archivo_seleccionado), 'rb') as file:
                        st.download_button(
                            label="📥 Descargar Archivo TXT",
                            data=file,
                            file_name=archivo_seleccionado,
                            mime="text/plain"
                        )
                except Exception as e:
                    st.error(f"Error al preparar la descarga: {e}")

                # Enviar el archivo seleccionado por correo
                if st.button("Enviar por correo"):
                    contenido = f"Datos del archivo {archivo_seleccionado}:\n\n{datos}"
                    enviar_correo("josedcape@gmail.com", f"Datos del archivo {archivo_seleccionado}", contenido)

                # Enviar el archivo seleccionado por WhatsApp
                if st.button("Enviar por WhatsApp"):
                    mensaje = f"Datos del archivo {archivo_seleccionado}:\n\n{datos}"
                    enviar_whatsapp("3114329322", mensaje)

            else:
                st.warning(f"No se encontraron datos en el archivo {archivo_seleccionado}")
    else:
        st.info("No se encontraron archivos de datos guardados.")

def generar_notificaciones_pendientes():
    if 'laboratorio' not in st.session_state or not st.session_state.laboratorio:
        st.info("No hay trabajos pendientes.")
        return
    
    pendientes = [trabajo for trabajo in st.session_state.laboratorio if trabajo["estado"] == "pendiente"]
    if pendientes:
        st.write("### Notificaciones de Trabajos Pendientes")
        for trabajo in pendientes:
            st.info(f"Pendiente: {trabajo['tipo_trabajo']} - {trabajo['numero_orden']} para {trabajo['doctor']}. Enviado a {trabajo['laboratorio']} el {trabajo['fecha_envio']}.")

def mostrar_datos_como_texto(datos):
    texto = ""
    if isinstance(datos, dict):
        for key, value in datos.items():
            texto += f"{key}: {value}\n"
    elif isinstance(datos, list):
        for item in datos:
            if isinstance(item, dict):
                for key, value in item.items():
                    texto += f"{key}: {value}\n"
                texto += "\n"
            else:
                texto += f"{item}\n"
    return texto

def flujo_presupuestos():
    st.title("💰 Asistente de Presupuestos")
    st.markdown("Hola Dr. cuénteme en que puedo ayudarle?")

    lista_precios = {
        "Restauraciones en resina de una superficie": 75000,
        "Restauraciones en resina de dos superficies": 95000,
        "Restauraciones en resina de tres o más superficies": 120000,
        "Restauración en resina cervical": 60000,
        "Coronas metal-porcelana": 750000,
        "Provisional": 80000,
        "Profilaxis simple": 75000,
        "Profilaxis completa": 90000,
        "Corona en zirconio": 980000,
        "Blanqueamiento dental láser por sesión": 150000,
        "Blanqueamiento dental casero": 330000,
        "Blanqueamiento mixto": 430000,
        "Prótesis parcial acrílico hasta 6 dientes": 530000,
        "Prótesis parcial acrílico de más de 6 dientes": 580000,
        "Prótesis flexible hasta 6 dientes": 800000,
        "Prótesis flexible de más de 6 dientes": 900000,
        "Prótesis total de alto impacto": 650000,
        "Acker flexible hasta 2 dientes": 480000,
        "Exodoncia por diente": 85000,
        "Exodoncia cordal": 130000,
        "Endodoncia con dientes terminados en 6": 580000,
        "Endodoncia de un conducto": 380000,
        "Endodoncia de premolares superiores": 480000,
    }

    tratamiento = st.selectbox("Selecciona el tratamiento", list(lista_precios.keys()))
    cantidad = st.number_input("Cantidad", min_value=1, step=1)
    
    if st.button("Calcular Presupuesto"):
        if tratamiento and cantidad:
            precio_total = lista_precios[tratamiento] * cantidad
            st.success(f"El precio total para {cantidad} {tratamiento} es: {precio_total} COP")

def flujo_radiografias():
    st.title("📸 Registro de Radiografías")

    if 'radiografias' not in st.session_state:
        st.session_state.radiografias = []

    with st.form("radiografias_form"):
        nombre_paciente = st.text_input("Nombre del Paciente:")
        tipo_radiografia = st.selectbox("Tipo de Radiografía:", ["Periapical", "Panorámica", "Cefalométrica"])
        fecha_realizacion = st.date_input("Fecha de Realización:")
        observaciones = st.text_area("Observaciones:")
        
        submitted = st.form_submit_button("Registrar Radiografía")

        if submitted:
            radiografia = {
                "nombre_paciente": nombre_paciente,
                "tipo_radiografia": tipo_radiografia,
                "fecha_realizacion": str(fecha_realizacion),
                "observaciones": observaciones
            }
            st.session_state.radiografias.append(radiografia)
            datos_guardados = mostrar_datos_como_texto([radiografia])
            guardar_en_txt('radiografias.txt', datos_guardados)
            st.success("Radiografía registrada con éxito.")

    if st.session_state.radiografias:
        st.write("### Radiografías Registradas")
        df_radiografias = pd.DataFrame(st.session_state.radiografias)
        st.write(df_radiografias)

        pdf_file = generar_pdf(df_radiografias, "Registro de Radiografías", "radiografias.pdf")
        st.download_button(
            label="📥 Descargar PDF",
            data=open(pdf_file, 'rb').read(),
            file_name="radiografias.pdf",
            mime="application/pdf"
        )