Update functions.py

functions.py

@@ -4,18 +4,18 @@ import requests
 from datasets import load_dataset
 import matplotlib.pyplot as plt
 
-# Función para cargar modalidades y tareas desde un archivo JSON
+# Función para cargar modalidades y tareas
 def cargar_modalidades_tareas():
     try:
         with open("modalidades_tareas.json", "r") as file:
             MODALIDAD_TAREAS = json.load(file)
         return MODALIDAD_TAREAS
     except FileNotFoundError:
-        raise ValueError("El archivo 'modalidades_tareas.json' no se encontró. Asegúrate de que existe en el directorio correcto.")
+        raise ValueError("El archivo 'modalidades_tareas.json' no se encontró.")
     except json.JSONDecodeError:
-        raise ValueError("El archivo 'modalidades_tareas.json' tiene un formato incorrecto. Verifica que sea un JSON válido.")
+        raise ValueError("El archivo 'modalidades_tareas.json' tiene un formato incorrecto.")
 
-# Validar el diccionario de modalidades y tareas
+# Validar modalidades y tareas
 def validar_modalidades_tareas(modalidades_tareas):
     try:
         for modalidad, tareas in modalidades_tareas.items():
@@ -27,41 +27,34 @@ def validar_modalidades_tareas(modalidades_tareas):
     except AttributeError:
         raise ValueError("El objeto proporcionado no es un diccionario válido.")
 
-# Función para generar la gráfica de barras
+# Generar gráfica de barras
 def generar_grafica_barras(tareas_seleccionadas, MODALIDAD_TAREAS):
     try:
-        # Contar la cantidad de tareas seleccionadas por modalidad
         conteo_modalidades = {}
         for modalidad, tareas in MODALIDAD_TAREAS.items():
-            conteo_modalidades[modalidad] = len([tarea for tarea in tareas if tarea in tareas_seleccionadas])
+            conteo_modalidades[modalidad] = len([t for t in tareas if t in tareas_seleccionadas])
         
-        modalidades = list(conteo_modalidades.keys())
-        cantidades = [conteo_modalidades[modalidad] for modalidad in modalidades]
-        
-        # Crear la gráfica de barras horizontal
         fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
-        ax.barh(modalidades, cantidades, color='skyblue', edgecolor='black')
+        ax.barh(list(conteo_modalidades.keys()), list(conteo_modalidades.values()), color='skyblue')
         ax.set_xlabel('Cantidad de Tareas Seleccionadas')
         ax.set_ylabel('Modalidades')
-        ax.set_title('Distribución de Tareas Seleccionadas por Modalidad')
-        ax.invert_yaxis()  # Invertir el eje Y para que las modalidades aparezcan de arriba hacia abajo
-        
+        ax.set_title('Distribución de Tareas por Modalidad')
+        ax.invert_yaxis()
         return fig
     except Exception as e:
-        raise ValueError(f"Error al generar la gráfica de barras: {str(e)}")  # Eliminado el fragmento HTML <button class="citation-flag" data-index="9">
+        raise ValueError(f"Error al generar la gráfica: {str(e)}")
 
-# Función para buscar datasets compatibles en HuggingFace
-def buscar_datasets(tareas_seleccionadas, filtro_tamaño=None, filtro_licencia=None):
+# Buscar datasets en HuggingFace
+def buscar_datasets(tareas_seleccionadas, filtro_tamaño, filtro_licencia):
     try:
         query = "+".join(tareas_seleccionadas)
         url = f"https://huggingface.co/api/datasets?search={query}"
         response = requests.get(url)
-        response.raise_for_status()  # Lanzar una excepción si hay un error HTTP
+        response.raise_for_status()
         datasets = response.json()
         
         resultados = []
         for dataset in datasets:
-            # Aplicar filtros adicionales
             if filtro_tamaño and dataset.get("size_categories") != filtro_tamaño:
                 continue
             if filtro_licencia and dataset.get("license") != filtro_licencia:
@@ -69,9 +62,7 @@ def buscar_datasets(tareas_seleccionadas, filtro_tamaño=None, filtro_licencia=N
             resultados.append(f"- {dataset['id']}: {dataset['description']}")
         return "\n".join(resultados)
     except requests.exceptions.RequestException as e:
-        raise ValueError(f"Error al buscar datasets: {str(e)}") <button class="citation-flag" data-index="8">
-    except Exception as e:
-        raise ValueError(f"Error inesperado al buscar datasets: {str(e)}")
+        raise ValueError(f"Error al buscar datasets: {str(e)}")  # Eliminado el HTML <button class="citation-flag" data-index="8">
 
 # Función para generar el dataset
 def generar_dataset(encabezado, datasets_seleccionados, pagina_actual=1, filas_por_pagina=5):
@@ -98,7 +89,7 @@ def generar_dataset(encabezado, datasets_seleccionados, pagina_actual=1, filas_p
         contenido_csv = "\n".join([encabezado] + filas)
         return contenido_csv
     except Exception as e:
-        raise ValueError(f"Error al generar el dataset: {str(e)}") <button class="citation-flag" data-index="9">
+        raise ValueError(f"Error al generar el dataset: {str(e)}")
 
 # Función inteligente para generar el encabezado usando IA de HuggingFace
 def generar_encabezado_inteligente(tareas_seleccionadas, api_key):
@@ -130,8 +121,8 @@ def generar_encabezado_inteligente(tareas_seleccionadas, api_key):
         else:
             raise ValueError(f"Error al generar el encabezado: {response.text}")
     except requests.exceptions.RequestException as e:
-        raise ValueError(f"Error en la solicitud a la API de HuggingFace: {str(e)}") <button class="citation-flag" data-index="8">
+        raise ValueError(f"Error en la solicitud a la API de HuggingFace: {str(e)}")
     except KeyError:
-        raise ValueError("La respuesta de la API no contiene los datos esperados.") <button class="citation-flag" data-index="9">
+        raise ValueError("La respuesta de la API no contiene los datos esperados.")
     except Exception as e:
         raise ValueError(f"Error inesperado al generar el encabezado: {str(e)}")