import gradio as gr
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
import random
from urllib.parse import urljoin

# --- Técnicas Anti-Scraping ---
USER_AGENTS = [
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36",
    "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.114 Safari/537.36",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:89.0) Gecko/20100101 Firefox/89.0",
]

def get_random_user_agent():
    """ Devuelve un User-Agent al azar. """
    return random.choice(USER_AGENTS)

# --- Función Principal de Scraping ---
def scrape_website(url, max_links_str):
    """
    Scrapea la URL, entra en cada link de detalle, extrae el contenido de las tablas
    y devuelve un archivo de texto para descargar.
    """
    if not url.startswith('http'):
        url = 'https://' + url

    # Convertir el número máximo de links a entero, con un valor por defecto
    try:
        max_links = int(max_links_str)
    except (ValueError, TypeError):
        max_links = 10 # Valor por defecto si la entrada no es válida

    links_to_visit = set()
    all_content = f"Resultados del scraping para: {url}\n"
    all_content += "========================================\n\n"

    try:
        # 1. Petición a la URL principal
        headers = {'User-Agent': get_random_user_agent()}
        response = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)
        response.raise_for_status()
        soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

        # 2. Encontrar todos los links que parecen ser de audiencias
        # Se busca un patrón específico para ser más preciso
        for a_tag in soup.find_all('a', href=True):
            link = a_tag['href']
            # Usamos urljoin para construir correctamente la URL absoluta
            full_link = urljoin(url, link)
            # Filtramos para quedarnos solo con los links de audiencias del mismo sitio
            if url in full_link and '/audiencias/' in full_link:
                links_to_visit.add(full_link)

        all_content += f"Se encontraron {len(links_to_visit)} links de audiencias para visitar.\n"
        all_content += f"Procesando los primeros {min(len(links_to_visit), max_links)} links...\n\n"

        # 3. Visitar cada link y extraer el contenido de la tabla
        for i, link in enumerate(list(links_to_visit)[:max_links]):
            try:
                time.sleep(random.uniform(1, 2.5)) # Pausa respetuosa
                headers = {'User-Agent': get_random_user_agent()}
                detail_response = requests.get(link, headers=headers, timeout=10)
                detail_response.raise_for_status()
                detail_soup = BeautifulSoup(detail_response.content, 'html.parser')

                title = detail_soup.find('title').get_text(strip=True) if detail_soup.find('title') else "Sin título"
                all_content += f"--- Contenido de: {link} ---\n"
                all_content += f"Título: {title}\n\n"

                # Buscar la tabla de detalles (inspeccionando la página, vemos que tiene la clase 'table') [4, 5]
                table = detail_soup.find('table', class_='table')
                if table:
                    # Extraer todas las filas de la tabla [1]
                    rows = table.find_all('tr')
                    for row in rows:
                        # Extraer las celdas de cabecera (th) y datos (td)
                        cols = row.find_all(['th', 'td'])
                        # Limpiar y unir el texto de las celdas
                        cleaned_cols = [ele.text.strip() for ele in cols]
                        all_content += " | ".join(cleaned_cols) + "\n"
                else:
                    all_content += "No se encontró una tabla de detalles en esta página.\n"

                all_content += "\n----------------------------------------\n\n"

            except requests.RequestException as e:
                all_content += f"Error al visitar {link}: {e}\n\n"

    except requests.RequestException as e:
        return f"Error al acceder a la URL principal: {e}", None # Devuelve dos valores

    # 4. Crear el archivo de texto y devolverlo
    # Gradio maneja la creación del archivo temporal automáticamente [7, 8]
    file_path = "resultados_scraping.txt"
    with open(file_path, "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(all_content)

    # Devolvemos un mensaje de éxito y la ruta del archivo para la descarga
    return f"¡Proceso completado! Se procesaron {min(len(links_to_visit), max_links)} links. Descarga el archivo para ver los resultados.", file_path


# --- Interfaz con Gradio ---
iface = gr.Interface(
    fn=scrape_website,
    inputs=[
        gr.Textbox(lines=1, placeholder="Ingresa una URL (ej. leylobby.gob.cl/...)"),
        gr.Textbox(value="10", label="Número máximo de links a visitar")
    ],
    outputs=[
        gr.Textbox(label="Estado del Proceso"),
        gr.File(label="Descargar Resultados (.txt)") # Componente de descarga de archivo [7, 9]
    ],
    title="🤖 Web Scraper Pro v2",
    description="Ingresa una URL para extraer el contenido de los links de detalle. El resultado se genera en un archivo .txt descargable. ¡Ideal para análisis de datos!",
    allow_flagging="never"
)

# ¡Lanzamos la app!
iface.launch()