Update functions.py

functions.py

@@ -84,7 +84,7 @@ def generar_dataset(encabezado, datasets_seleccionados, pagina_actual=1, filas_p
     except Exception as e:
         raise ValueError(f"Error al generar el dataset: {str(e)}")
 
-# Generar encabezado localmente
+# Función para generar el encabezado
 def generar_encabezado(tareas_seleccionadas):
     MODALIDAD_TAREAS = cargar_modalidades_tareas()
     
@@ -92,30 +92,37 @@ def generar_encabezado(tareas_seleccionadas):
         raise ValueError("Selecciona al menos una tarea.")
     
     columnas = ["id"]
-    modalidades_usadas = set()
-    tareas_procesadas = set()
+    columnas_modulos = set()
     
-    # Mapear tareas a sus modalidades y columnas
     for tarea in tareas_seleccionadas:
         for modalidad, datos in MODALIDAD_TAREAS.items():
             if tarea in datos["tareas"]:
-                # Añadir columnas de la modalidad una vez
-                if modalidad not in modalidades_usadas:
-                    columnas.extend(datos["columnas"])
-                    modalidades_usadas.add(modalidad)
-                # Añadir columna de la tarea
-                columna_tarea = f"{tarea.lower().replace(' ', '_')}_label"
-                if columna_tarea not in tareas_procesadas:
-                    columnas.append(columna_tarea)
-                    tareas_procesadas.add(columna_tarea)
+                # Añadir columnas generales de la modalidad
+                columnas_generales = datos.get("columnas_generales", [])
+                for col in columnas_generales:
+                    if col not in columnas_modulos:
+                        columnas.append(col)
+                        columnas_modulos.add(col)
+                
+                # Añadir columnas específicas de la tarea
+                columnas_tarea = datos["tareas"][tarea]
+                for col in columnas_tarea:
+                    if col not in columnas_modulos:
+                        columnas.append(col)
+                        columnas_modulos.add(col)
     
-    # Optimizar columnas (ej. ordenar y eliminar redundancias)
-    columnas_optimizadas = ["id"] + sorted(
-        columnas[1:],
-        key=lambda x: (x.endswith("_input"), x)  # Priorizar columnas de entrada <button class="citation-flag" data-index="4">
+    # Optimizar orden (inputs primero, outputs después, labels al final)
+    columnas_ordenadas = sorted(
+        columnas,
+        key=lambda x: (
+            "input" in x,  # Priorizar columnas de entrada
+            "output" in x,  # Luego columnas de salida
+            "label" in x   # Finalizar con labels
+        ),
+        reverse=True
     )
     
-    return ",".join(columnas_optimizadas)
+    return ",".join(columnas_ordenadas)
 
 def generar_encabezado_inteligente(tareas_seleccionadas, api_key):
     max_reintentos = 3