backend/record_controller.py

# backend/record_controller.py (o record_controller_gradio.py)
import subprocess
import os
import gradio as gr
import serial.tools.list_ports # Nuevo: para listar puertos seriales
import json # Necesario para la función load_config si la copiamos aquí

# IMPORTANTE: Si robot_detector.py está en el mismo directorio 'backend',
# puedes importar su función de carga de configuración.
# Asegúrate de que el archivo robot_detector.py exista en la misma carpeta.
try:
    from robot_detector import load_config as load_robot_config, CONFIG_FILE as ROBOT_CONFIG_FILE
except ImportError:
    print("Advertencia: No se pudo importar 'load_config' de 'robot_detector.py'.")
    print("Asegúrate de que 'robot_detector.py' esté en el mismo directorio 'backend'.")
    print("Se usará una implementación local de load_config.")
    
    # Implementación fallback de load_config si no se puede importar
    ROBOT_CONFIG_FILE = "robot_config.json"
    def load_robot_config():
        if os.path.exists(ROBOT_CONFIG_FILE):
            try:
                with open(ROBOT_CONFIG_FILE, 'r') as f:
                    config = json.load(f)
                return (
                    config.get("robot_follower", {}).get("port", ""),
                    config.get("robot_follower", {}).get("id", ""),
                    config.get("teleop_leader", {}).get("port", ""),
                    config.get("teleop_leader", {}).get("id", "")
                )
            except Exception as e:
                print(f"Error al cargar la configuración existente desde '{ROBOT_CONFIG_FILE}': {e}. Se usarán valores por defecto.")
                return "", "", "", ""
        return "", "", "", ""


def run_command(command: str, description: str):
    """
    Ejecuta un comando de shell y captura su salida, manejando errores.
    """
    print(f"\n--- {description} ---")
    process_output = [] # Use a list to collect output for better streaming if needed later
    try:
        # Use Popen to stream output in real-time, important for long running processes
        process = subprocess.Popen(
            command,
            shell=True,
            stdout=subprocess.PIPE,
            stderr=subprocess.STDOUT, # Redirect stderr to stdout
            text=True
        )

        for line in iter(process.stdout.readline, ''):
            print(line, end='') # Print to console for server-side logging
            process_output.append(line)
            # You could add a gr.Progress() here for real-time update in Gradio if needed

        process.wait() # Wait for the process to complete

        if process.returncode == 0:
            print(f"Éxito: {description}")
            return True, "".join(process_output)
        else:
            error_message = f"Error durante '{description}': El comando devolvió el código de salida {process.returncode}"
            print(error_message)
            return False, "".join(process_output) # Return all collected output, including errors
    except Exception as e:
        error_message = f"Ocurrió un error inesperado durante '{description}': {e}"
        print(error_message)
        return False, error_message

def list_serial_device_paths():
    """
    Lista los puertos seriales disponibles y devuelve solo las rutas de los dispositivos.
    """
    ports = serial.tools.list_ports.comports()
    device_paths = []
    if not ports:
        return [] # Return empty list if no ports found
    
    for port in ports:
        device_paths.append(port.device)
    
    return device_paths

def login_to_huggingface(token: str):
    """
    Inicia sesión en Hugging Face CLI con el token proporcionado.
    """
    if not token or token == "hf_YOUR_ACTUAL_WRITE_TOKEN_HERE":
        return False, "Error: Por favor, proporciona un token de Hugging Face válido."
    
    success, output = run_command(
        f"huggingface-cli login --token {token}", # <--- ¡Argumento eliminado!
        "Iniciando sesión en Hugging Face CLI"
    )
    if success:
        return True, "¡Inicio de sesión en Hugging Face exitoso!"
    else:
        return False, output

def get_huggingface_user():
    """
    Obtiene el nombre de usuario de Hugging Face.
    """
    success, output = run_command(
        "huggingface-cli whoami | head -n 1",
        "Obteniendo nombre de usuario de Hugging Face"
    )
    if success:
        # The output might contain warnings before the actual username.
        # Try to find the username, which should be the first non-empty, non-warning line.
        lines = output.splitlines()
        for line in lines:
            if line.strip() and not (line.strip().startswith("warnings.") or "deprecated" in line.lower()):
                return True, line.strip()
        return False, "No se pudo extraer el nombre de usuario de la salida de 'whoami'."
    else:
        return False, output

def record_dataset_core(hf_user: str,
                        robot_port: str,
                        teleop_port: str,
                        num_episodes: int = 2,
                        single_task: str = "Grab the black cube",
                        push_to_hub: bool = True,
                        resume: bool = False,
                        episode_time_s: int = 60,
                        reset_time_s: int = 60):
    """
    Función central para grabar un dataset usando LeRobot.
    """
    if not hf_user:
        return False, "Error: Nombre de usuario de Hugging Face no disponible. ¿Falló el inicio de sesión?"

    # Use the IDs from the loaded config for consistency
    initial_follower_port, initial_follower_id, initial_leader_port, initial_leader_id = load_robot_config()
    robot_id = initial_follower_id if initial_follower_id else "my_awesome_follower_arm"
    teleop_id = initial_leader_id if initial_leader_id else "my_awesome_leader_arm"


    dataset_repo_id = f"{hf_user}/record-test"
    
    command = [
        "python", "-m", "lerobot.record",
        "--robot.type=so101_follower",
        f"--robot.port={robot_port}",
        f"--robot.id={robot_id}", # Use ID from config/default
        "--robot.cameras=\"{{ front: {{type: opencv, index_or_path: 0, width: 1920, height: 1080, fps: 30}}}}\"", # Escaping for shell command
        "--teleop.type=so101_leader",
        f"--teleop.port={teleop_port}",
        f"--teleop.id={teleop_id}", # Use ID from config/default
        "--display_data=true",
        f"--dataset.repo_id={dataset_repo_id}",
        f"--dataset.num_episodes={num_episodes}",
        f"--dataset.single_task=\"{single_task}\"",
        f"--dataset.episode_time_s={episode_time_s}",
        f"--dataset.reset_time_s={reset_time_s}"
    ]

    if not push_to_hub:
        command.append("--dataset.push_to_hub=False")
    if resume:
        command.append("--resume=true")

    full_command = " ".join(command)

    success, output = run_command(full_command, "Grabación del dataset")
    if success:
        final_message = f"¡Grabación del dataset completada exitosamente!\n"
        final_message += f"El dataset se almacenó localmente en: ~/.cache/huggingface/lerobot/{dataset_repo_id}\n"
        if push_to_hub:
            final_message += f"El dataset ha sido subido a: https://huggingface.co/datasets/{dataset_repo_id}\n"
            final_message += "Puedes añadir etiquetas personalizadas (ej. 'tutorial') en la página del dataset en Hugging Face."
        else:
            final_message += "La subida al Hugging Face Hub fue deshabilitada."
        return True, final_message
    else:
        return False, output

# --- Gradio Interface Logic ---

# Variable global para almacenar el usuario de Hugging Face
current_hf_user = None

def gradio_login(hf_token_input: str):
    """Interfaz Gradio para iniciar sesión en Hugging Face."""
    global current_hf_user
    success, message = login_to_huggingface(hf_token_input)
    if success:
        gr.Info(message)
        success_user, user_name = get_huggingface_user()
        if success_user:
            current_hf_user = user_name
            return gr.update(value=user_name, interactive=False), gr.update(visible=True, value=message) # Update username field and status box
        else:
            return gr.update(value="", interactive=True), gr.update(visible=True, value=user_name) # Show error if user not retrieved
    else:
        current_hf_user = None
        return gr.update(value="", interactive=True), gr.update(visible=True, value=message) # Clear username and show error

def gradio_record(robot_port_input: str,
                  teleop_port_input: str,
                  num_episodes_input: int,
                  single_task_input: str,
                  push_to_hub_input: bool,
                  resume_input: bool,
                  episode_time_s_input: int,
                  reset_time_s_input: int):
    """Interfaz Gradio para iniciar la grabación del dataset."""
    global current_hf_user
    if not current_hf_user:
        return gr.update(visible=True, value="Error: No se ha iniciado sesión en Hugging Face o no se pudo obtener el usuario. Por favor, inicia sesión primero."), gr.update(interactive=False)

    gr.Info("Iniciando grabación del dataset. Esto puede tardar unos segundos...")
    success, message = record_dataset_core(
        hf_user=current_hf_user,
        robot_port=robot_port_input,
        teleop_port=teleop_port_input,
        num_episodes=num_episodes_input,
        single_task=single_task_input,
        push_to_hub=push_to_hub_input,
        resume=resume_input,
        episode_time_s=episode_time_s_input,
        reset_time_s=reset_time_s_input
    )
    if success:
        gr.Info("Grabación completada.")
        return gr.update(visible=True, value=message), gr.update(interactive=True)
    else:
        gr.Info("Grabación fallida. Revisa el log para más detalles.")
        return gr.update(visible=True, value=message), gr.update(interactive=True)

# Define la interfaz de Gradio
with gr.Blocks(title="Controlador de Grabación LeRobot") as demo:
    gr.Markdown("# <center>Controlador de Grabación de Datasets LeRobot</center>")
    gr.Markdown("Esta interfaz te ayuda a gestionar la grabación de datasets para LeRobot.")

    with gr.Tab("1. Configuración de Hugging Face"):
        gr.Markdown("## Configuración de Hugging Face")
        gr.Markdown(
            "Introduce tu **token de Hugging Face con permisos de escritura**. "
            "Puedes generarlo en [huggingface.co/settings/tokens](https://huggingface.co/settings/tokens)."
        )
        hf_token_input = gr.Textbox(
            label="Token de Hugging Face",
            type="password",
            placeholder="hf_YOUR_ACTUAL_WRITE_TOKEN_HERE",
            info="El token debe tener permisos de escritura (write)."
        )
        login_btn = gr.Button("Iniciar Sesión / Verificar Token")
        hf_user_output = gr.Textbox(label="Usuario de Hugging Face Actual", interactive=False, placeholder="No autenticado", show_copy_button=True)
        login_status_output = gr.Textbox(label="Estado de Autenticación", interactive=False, visible=False)
        
        login_btn.click(
            fn=gradio_login,
            inputs=hf_token_input,
            outputs=[hf_user_output, login_status_output]
        )

    with gr.Tab("2. Parámetros de Grabación"):
        gr.Markdown("## Parámetros del Robot y la Grabación")
        gr.Markdown(
            "Asegúrate de que los **puertos seriales** de tus robots sean correctos. "
            "Puedes detectarlos automáticamente o introducirlos manualmente."
        )

        # Load initial config from robot_config.json
        initial_follower_port, initial_follower_id, initial_leader_port, initial_leader_id = load_robot_config()

        with gr.Group(): # Group for auto-detection and manual input
            gr.Markdown("### Puerto del Robot Follower")
            robot_port_dropdown = gr.Dropdown(
                label="Seleccionar Puerto",
                choices=[], # Populated on load/refresh
                value=initial_follower_port, # Pre-fill from config
                interactive=True,
                allow_custom_value=True # Allow manual input
            )
            robot_port_manual = gr.Textbox(
                label="O introducir Puerto Manualmente",
                value=initial_follower_port, # Pre-fill from config
                placeholder="ej. /dev/tty.usbmodemXXXXX",
                interactive=True
            )
            # Synchronize dropdown and manual textbox
            robot_port_dropdown.change(lambda x: x, inputs=robot_port_dropdown, outputs=robot_port_manual)
            robot_port_manual.change(lambda x: x, inputs=robot_port_manual, outputs=robot_port_dropdown)

        with gr.Group(): # Group for auto-detection and manual input
            gr.Markdown("### Puerto del Teleoperador Leader")
            teleop_port_dropdown = gr.Dropdown(
                label="Seleccionar Puerto",
                choices=[], # Populated on load/refresh
                value=initial_leader_port, # Pre-fill from config
                interactive=True,
                allow_custom_value=True # Allow manual input
            )
            teleop_port_manual = gr.Textbox(
                label="O introducir Puerto Manualmente",
                value=initial_leader_port, # Pre-fill from config
                placeholder="ej. /dev/tty.usbmodemXXXXX",
                interactive=True
            )
            # Synchronize dropdown and manual textbox
            teleop_port_dropdown.change(lambda x: x, inputs=teleop_port_dropdown, outputs=teleop_port_manual)
            teleop_port_manual.change(lambda x: x, inputs=teleop_port_manual, outputs=teleop_port_dropdown)

        refresh_ports_btn = gr.Button("🔄 Refrescar Puertos Detectados")

        num_episodes_input = gr.Slider(
            minimum=1, maximum=100, step=1, value=2, label="Número de Episodios a Grabar",
            info="Define cuántos episodios se grabarán."
        )
        single_task_input = gr.Textbox(
            label="Descripción de la Tarea (Single Task)",
            value="Grab the black cube",
            placeholder="Describe la tarea que realizará el robot"
        )
        episode_time_s_input = gr.Slider(
            minimum=10, maximum=300, step=10, value=60, label="Duración del Episodio (segundos)",
            info="Tiempo máximo de grabación para cada episodio."
        )
        reset_time_s_input = gr.Slider(
            minimum=5, maximum=120, step=5, value=60, label="Tiempo de Reseteo (segundos)",
            info="Tiempo para preparar el entorno entre episodios."
        )
        push_to_hub_input = gr.Checkbox(
            label="Subir Dataset a Hugging Face Hub",
            value=True,
            info="Marca esta casilla para subir el dataset a tu perfil de Hugging Face."
        )
        resume_input = gr.Checkbox(
            label="Reanudar Grabación Existente",
            value=False,
            info="Si hay una grabación previa, continúa desde donde se detuvo."
        )

        # Function to update dropdown choices on button click or page load
        def update_port_dropdowns():
            ports = list_serial_device_paths()
            # The dropdowns allow custom values, so setting choices updates the list for selection
            return gr.update(choices=ports), gr.update(choices=ports)

        # Attach update function to refresh button and initial load
        refresh_ports_btn.click(
            fn=update_port_dropdowns,
            inputs=None,
            outputs=[robot_port_dropdown, teleop_port_dropdown]
        )
        demo.load(
            fn=update_port_dropdowns,
            inputs=None,
            outputs=[robot_port_dropdown, teleop_port_dropdown]
        )

    with gr.Tab("3. Iniciar Grabación"):
        gr.Markdown("## Ejecutar Grabación del Dataset")
        gr.Markdown(
            "Haz clic en el botón para iniciar la grabación. "
            "Una nueva ventana de LeRobot se abrirá para la teleoperación y visualización."
        )
        record_btn = gr.Button("🚀 Iniciar Grabación 🚀", variant="primary")
        
        # Output para el estado y mensajes de la grabación
        record_status_output = gr.Textbox(
            label="Estado de la Grabación",
            interactive=False,
            visible=False,
            lines=10
        )

        record_btn.click(
            fn=gradio_record,
            inputs=[
                # Use the current value from either dropdown or textbox (they are synchronized)
                robot_port_manual, # We'll use the textbox value as it's the ultimate source of truth
                teleop_port_manual, # Same for teleop port
                num_episodes_input,
                single_task_input,
                push_to_hub_input,
                resume_input,
                episode_time_s_input,
                reset_time_s_input
            ],
            outputs=[record_status_output, record_btn] # Update status output and re-enable button
        )
        gr.Markdown("### Controles de Teclado Durante la Grabación (en la ventana de LeRobot):")
        gr.Markdown(
            "- **Flecha Derecha (→):** Detener el episodio actual y pasar al siguiente.\n"
            "- **Flecha Izquierda (←):** Cancelar el episodio actual y volver a grabar.\n"
            "- **Escape (ESC):** Detener la sesión, codificar videos y subir el dataset (si está activado)."
        )

    gr.Markdown("---")
    gr.Markdown("Hecho con ❤️ para RobotCleanPupusas503")

# Lanza la interfaz de Gradio
if __name__ == "__main__":
    try:
        import serial # Test if pyserial is installed
    except ImportError:
        print("Error: La librería 'pyserial' no está instalada.")
        print("Por favor, instala 'pyserial' ejecutando: pip install pyserial")
        exit(1)
    
    demo.launch(share=False)