"""
Script para integrar el Space de Hugging Face con la aplicación principal
"""

import requests
import json
import base64
from PIL import Image
import io

class HuggingFaceSpaceAPI:
    def __init__(self, space_url):
        """
        Inicializar la API del Space
        
        Args:
            space_url (str): URL del Space (ej: https://huggingface.co/spaces/tu-usuario/tu-space)
        """
        self.space_url = space_url
        self.api_url = f"{space_url}/api"
        
    def generate_text(self, prompt, model_name="microsoft/DialoGPT-medium", max_length=100):
        """
        Generar texto usando el modelo del Space
        
        Args:
            prompt (str): El prompt de entrada
            model_name (str): Nombre del modelo a usar
            max_length (int): Longitud máxima de la respuesta
            
        Returns:
            str: Texto generado
        """
        try:
            # Endpoint para generación de texto
            endpoint = f"{self.api_url}/text"
            
            payload = {
                "prompt": prompt,
                "model_name": model_name,
                "max_length": max_length
            }
            
            response = requests.post(endpoint, json=payload, timeout=60)
            response.raise_for_status()
            
            return response.json()["response"]
            
        except Exception as e:
            return f"Error generando texto: {str(e)}"
    
    def generate_image(self, prompt, model_name="runwayml/stable-diffusion-v1-5", steps=20):
        """
        Generar imagen usando el modelo del Space
        
        Args:
            prompt (str): El prompt de la imagen
            model_name (str): Nombre del modelo a usar
            steps (int): Pasos de inferencia
            
        Returns:
            str: URL de la imagen generada o base64
        """
        try:
            # Endpoint para generación de imagen
            endpoint = f"{self.api_url}/image"
            
            payload = {
                "prompt": prompt,
                "model_name": model_name,
                "steps": steps
            }
            
            response = requests.post(endpoint, json=payload, timeout=120)
            response.raise_for_status()
            
            return response.json()["image_url"]
            
        except Exception as e:
            return f"Error generando imagen: {str(e)}"
    
    def chat(self, message, history=None, model_name="microsoft/DialoGPT-medium"):
        """
        Chat conversacional usando DialoGPT
        
        Args:
            message (str): Mensaje del usuario
            history (list): Historial de conversación
            model_name (str): Nombre del modelo
            
        Returns:
            str: Respuesta del modelo
        """
        try:
            # Endpoint para chat
            endpoint = f"{self.api_url}/chat"
            
            payload = {
                "message": message,
                "history": history or [],
                "model_name": model_name
            }
            
            response = requests.post(endpoint, json=payload, timeout=60)
            response.raise_for_status()
            
            return response.json()["response"]
            
        except Exception as e:
            return f"Error en el chat: {str(e)}"

# Ejemplo de uso
if __name__ == "__main__":
    # Reemplaza con la URL de tu Space
    space_url = "https://huggingface.co/spaces/tu-usuario/tu-space"
    
    api = HuggingFaceSpaceAPI(space_url)
    
    # Ejemplo de generación de texto
    print("Generando texto...")
    text_response = api.generate_text("Hola, ¿cómo estás?")
    print(f"Respuesta: {text_response}")
    
    # Ejemplo de chat
    print("\nChat...")
    chat_response = api.chat("Cuéntame una historia corta")
    print(f"Respuesta: {chat_response}")
    
    # Ejemplo de generación de imagen
    print("\nGenerando imagen...")
    image_url = api.generate_image("Un gato astronauta en el espacio")
    print(f"Imagen: {image_url}")