src/streamlit_app.py

import streamlit as st
import folium
from streamlit_folium import folium_static
from folium.plugins import HeatMap
import gpxpy
import gpxpy.gpx
import numpy as np
from PIL import Image
import pandas as pd
import random
import os
import io
import tempfile

# Configuración de la página
st.set_page_config(page_title="🌍 Analizador de tiempos y movimientos Avanzado", layout="wide")

# Función para cargar imagen
def load_app_image():
    image_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "app.jpg")
    if os.path.exists(image_path):
        try:
            return Image.open(image_path)
        except:
            return None
    return None

# Mostrar imagen si existe
app_image = load_app_image()
if app_image:
    st.image(app_image, use_container_width=True)

# Función para procesar GPX sin caché primero para debugging
def process_gpx_simple(file_content_or_path, is_file_path=False):
    """Procesa archivo GPX de manera simple y directa"""
    try:
        if is_file_path:
            # Es una ruta de archivo (ejemplo)
            with open(file_content_or_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
                gpx = gpxpy.parse(f)
        else:
            # Es contenido de archivo (cargado)
            gpx = gpxpy.parse(file_content_or_path)
        
        # Extraer datos
        heatmap_data = []
        total_distance = 0
        total_time = 0
        track_segments = []
        
        if gpx.tracks:
            for track_idx, track in enumerate(gpx.tracks):
                for segment_idx, segment in enumerate(track.segments):
                    segment_points = []
                    
                    # Calcular distancia y tiempo
                    for i in range(1, len(segment.points)):
                        point1 = segment.points[i-1]
                        point2 = segment.points[i]
                        try:
                            distance = point1.distance_2d(point2)
                            if distance:
                                total_distance += distance
                        except:
                            pass
                        
                        if point1.time and point2.time:
                            try:
                                time_diff = (point2.time - point1.time).total_seconds()
                                total_time += time_diff
                            except:
                                pass

                    # Extraer puntos
                    for point in segment.points:
                        if point.latitude and point.longitude:
                            heatmap_data.append([point.latitude, point.longitude])
                            segment_points.append([point.latitude, point.longitude])
                    
                    if segment_points:
                        track_segments.append({
                            'points': segment_points,
                            'track_idx': track_idx,
                            'segment_idx': segment_idx
                        })
        
        if heatmap_data:
            center_lat = sum(p[0] for p in heatmap_data) / len(heatmap_data)
            center_lon = sum(p[1] for p in heatmap_data) / len(heatmap_data)
            
            return {
                'success': True,
                'heatmap_data': heatmap_data,
                'track_segments': track_segments,
                'total_distance': total_distance,
                'total_time': total_time,
                'center': [center_lat, center_lon]
            }
        else:
            return {'success': False, 'error': 'No se encontraron puntos GPS válidos'}
            
    except Exception as e:
        return {'success': False, 'error': f'Error procesando GPX: {str(e)}'}

def create_maps(heatmap_data, track_segments, center):
    """Crear ambos mapas"""
    try:
        # Mapa de calor
        m_heat = folium.Map(
            location=center, 
            zoom_start=13,
            tiles='https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Imagery/MapServer/tile/{z}/{y}/{x}',
            attr='Esri Satellite'
        )
        HeatMap(heatmap_data, radius=15, blur=10).add_to(m_heat)
        
        # Ajustar vista
        if len(heatmap_data) > 1:
            sw = [min(p[0] for p in heatmap_data), min(p[1] for p in heatmap_data)]
            ne = [max(p[0] for p in heatmap_data), max(p[1] for p in heatmap_data)]
            m_heat.fit_bounds([sw, ne], padding=[20, 20])
        
        # Mapa spaghetti
        m_spaghetti = folium.Map(location=center, zoom_start=13, tiles='CartoDB positron')
        
        colors = ['red', 'blue', 'green', 'purple', 'orange', 'darkred', 'darkblue', 'darkgreen']
        
        for i, segment in enumerate(track_segments):
            color = colors[i % len(colors)]
            folium.PolyLine(
                segment['points'],
                color=color,
                weight=4,
                opacity=0.8
            ).add_to(m_spaghetti)
            
            # Marcadores inicio y fin
            if segment['points']:
                folium.Marker(segment['points'][0], 
                            icon=folium.Icon(color='green', icon='play')).add_to(m_spaghetti)
                folium.Marker(segment['points'][-1], 
                            icon=folium.Icon(color='red', icon='stop')).add_to(m_spaghetti)
        
        # Ajustar vista
        if len(heatmap_data) > 1:
            m_spaghetti.fit_bounds([sw, ne], padding=[20, 20])
        
        return m_heat, m_spaghetti
        
    except Exception as e:
        st.error(f"Error creando mapas: {e}")
        return None, None

# Título
st.title("🌍 Análisis de tiempo y movimientos avanzado")
st.markdown("Sube un archivo GPX para visualizar mapas de calor y diagramas de spaghetti de tus rutas.")

# Obtener archivos de ejemplo
examples_folder = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "Examples")
example_files = []
if os.path.exists(examples_folder):
    example_files = [f for f in os.listdir(examples_folder) if f.endswith(".gpx")]

# Interface de carga
uploaded_file = st.file_uploader("📁 Cargar archivo GPX", type="gpx")
if uploaded_file is not None:
    selected_example = "Ninguno"  # Forzar que no se use el ejemplo si se carga archivo
else:
    selected_example = st.selectbox("📋 O selecciona un ejemplo:", ["Ninguno"] + example_files)

gpx_data = None
file_name = None

if uploaded_file is not None:
    selected_example = "Ninguno"  # Ignorar ejemplos si se carga archivo
    file_name = uploaded_file.name
    st.info(f"📄 Archivo seleccionado: {file_name}")
    try:
        # Leer contenido como texto directamente
        file_bytes = uploaded_file.read()
        file_content = file_bytes.decode("utf-8", errors="ignore")

        if file_content and "<?xml" in file_content:
            st.success("✅ Archivo GPX leído correctamente")
            with st.spinner("🔄 Procesando archivo GPX..."):
                gpx_data = process_gpx_simple(file_content)
        else:
            st.error("❌ El archivo no parece ser un GPX válido")
    except Exception as e:
        st.error(f"❌ Error procesando archivo: {e}")

elif selected_example != "Ninguno":
    file_name = selected_example
    file_path = os.path.join(examples_folder, selected_example)
    st.info(f"📄 Ejemplo seleccionado: {file_name}")
    with st.spinner("🔄 Procesando archivo de ejemplo..."):
        gpx_data = process_gpx_simple(file_path, is_file_path=True)

# MOSTRAR RESULTADOS
if gpx_data and gpx_data['success']:
    st.success("🎉 ¡Archivo procesado exitosamente!")
    
    # Métricas
    heatmap_data = gpx_data['heatmap_data']
    track_segments = gpx_data['track_segments']
    total_distance = gpx_data['total_distance']
    total_time = gpx_data['total_time']
    center = gpx_data['center']
    
    # Dashboard
    st.markdown("### 📊 Resumen de la Ruta")
    col1, col2, col3 = st.columns(3)
    
    with col1:
        st.metric("📏 Distancia", f"{total_distance/1000:.2f} km" if total_distance > 0 else "N/A")
    with col2:
        hours = int(total_time // 3600)
        minutes = int((total_time % 3600) // 60)
        st.metric("⏱️ Tiempo", f"{hours}h {minutes}m" if total_time > 0 else "N/A")
    with col3:
        st.metric("📍 Puntos GPS", f"{len(heatmap_data):,}")
    
    # Crear y mostrar mapas
    st.markdown("### 🗺️ Visualización de Movimientos")
    
    with st.spinner("🗺️ Generando mapas..."):
        heat_map, spaghetti_map = create_maps(heatmap_data, track_segments, center)
    
    if heat_map and spaghetti_map:
        col1, col2 = st.columns(2)
        
        with col1:
            st.markdown("#### 🔥 Mapa de Calor")
            folium_static(heat_map, width=600, height=500)
        
        with col2:
            st.markdown("#### 🍝 Diagrama de Spaghetti")
            folium_static(spaghetti_map, width=600, height=500)
            
        # Info adicional
        with st.expander("ℹ️ Información técnica"):
            st.write(f"**Tracks:** {len(set(seg['track_idx'] for seg in track_segments))}")
            st.write(f"**Segmentos:** {len(track_segments)}")
            st.write(f"**Centro:** {center[0]:.6f}, {center[1]:.6f}")
    else:
        st.error("❌ Error generando los mapas")

elif gpx_data and not gpx_data['success']:
    st.error(f"❌ Error: {gpx_data['error']}")

else:
    st.info("📤 Por favor, carga un archivo GPX o selecciona un ejemplo para comenzar.")
    
    if example_files:
        st.markdown("### 📋 Ejemplos disponibles:")
        for i, file in enumerate(example_files, 1):
            st.write(f"{i}. **{file}**")

# Footer
st.markdown("---")
st.markdown("🚀 **Optimizado para Hugging Face Spaces**", unsafe_allow_html=True)