Update app.py

app.py

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 import gradio as gr
-from datasets import load_dataset
-import requests
-import json
-import matplotlib.pyplot as plt
-
-# Cargar modalidades y tareas desde un archivo JSON
-with open("modalidades_tareas.json", "r") as file:
-    MODALIDAD_TAREAS = json.load(file)
-
-def validar_modalidades_tareas(modalidades_tareas):
-    for modalidad, tareas in modalidades_tareas.items():
-        if not isinstance(modalidad, str) or not isinstance(tareas, list):
-            raise ValueError(f"Formato incorrecto para la modalidad: {modalidad}")
-        for tarea in tareas:
-            if not isinstance(tarea, str):
-                raise ValueError(f"Formato incorrecto para la tarea: {tarea} en la modalidad {modalidad}")
-
-# Validar el diccionario
-validar_modalidades_tareas(MODALIDAD_TAREAS)
-
-# Función para generar la gráfica de barras
-def generar_grafica_barras(tareas_seleccionadas):
-    # 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])
-    
-    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.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
-    
-    return fig
-
-# Función para generar el encabezado del CSV
-def generar_encabezado(tareas_seleccionadas):
-    if not tareas_seleccionadas:
-        raise ValueError("Debes seleccionar al menos una tarea.")
-    
-    columnas = ["id"]  # Añadimos 'id' como primer elemento
-    for tarea in tareas_seleccionadas:
-        columnas.append(f"{tarea.lower().replace(' ', '_')}_label")
-    return ",".join(columnas)
-
-# Función para buscar datasets compatibles en HuggingFace
-def buscar_datasets(tareas_seleccionadas, filtro_tamaño=None, filtro_licencia=None):
-    query = "+".join(tareas_seleccionadas)
-    url = f"https://huggingface.co/api/datasets?search={query}"
-    response = requests.get(url)
-    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:
-            continue
-        resultados.append(f"- {dataset['id']}: {dataset['description']}")
-    return "\n".join(resultados)
-
-# Función para generar el dataset
-def generar_dataset(encabezado, datasets_seleccionados, pagina_actual=1, filas_por_pagina=5):
-    if not datasets_seleccionados:
-        raise ValueError("Debes seleccionar al menos un dataset.")
-    
-    columnas = encabezado.split(",")
-    filas = []
-    
-    # Cargar datos reales desde los datasets seleccionados
-    for dataset_id in datasets_seleccionados.split("\n"):
-        dataset_id = dataset_id.strip("- ").split(":")[0]  # Extraer ID del dataset
-        try:
-            dataset = load_dataset(dataset_id, split="train")
-            inicio = (pagina_actual - 1) * filas_por_pagina
-            fin = pagina_actual * filas_por_pagina
-            for i, fila in enumerate(dataset[inicio:fin]):
-                valores = [str(fila.get(col, "valor_default")) for col in columnas[1:]]  # Ignorar 'id'
-                filas.append(f"id_{inicio + i}," + ",".join(valores))
-        except Exception as e:
-            filas.append(f"Error cargando dataset {dataset_id}: {str(e)}")
-    
-    contenido_csv = "\n".join([encabezado] + filas)
-    return contenido_csv
+from functions import (
+    MODALIDAD_TAREAS,
+    generar_grafica_barras,
+    generar_encabezado,
+    buscar_datasets,
+    generar_dataset
+)
 
 # Interfaz Gradio
 with gr.Blocks() as demo:
@@ -96,14 +13,14 @@ with gr.Blocks() as demo:
     
     # Panel 1: Lista de Tareas Disponibles con Checkboxes
     with gr.Row():
-        #gr.Markdown("### Selecciona Tareas")
+        gr.Markdown("### Selecciona Tareas")
         todas_las_tareas = [tarea for tareas in MODALIDAD_TAREAS.values() for tarea in tareas]
         tareas_seleccionadas = gr.CheckboxGroup(choices=todas_las_tareas, label="Tareas Disponibles", interactive=True)
     
     # Panel 2: Gráfica de Barras
     with gr.Row():
-        #gr.Markdown("### Distribución de Tareas Seleccionadas por Modalidad")
-        grafica_barras = gr.Plot(label="Distribución de Tareas Seleccionadas por Modalidad")
+        gr.Markdown("### Distribución de Tareas Seleccionadas por Modalidad")
+        grafica_barras = gr.Plot(label="Gráfica de Barras")
         btn_actualizar_grafica = gr.Button("Actualizar Gráfica")
         btn_actualizar_grafica.click(
             fn=lambda tareas: generar_grafica_barras(tareas),