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 import gradio as gr
+from transformers import pipeline
 from PIL import Image
 import datetime
 
-# Funciones básicas
-def calcular_calorias_diarias(edad, sexo, peso, altura, nivel_actividad):
-    """
-    Calcula calorías diarias recomendadas usando la fórmula Mifflin-St Jeor
-    Nivel de actividad: 'sedentario', 'ligero', 'moderado', 'activo'
-    """
-    if sexo.lower() == "hombre":
-        bmr = 10*peso + 6.25*altura - 5*edad + 5
-    else:
-        bmr = 10*peso + 6.25*altura - 5*edad - 161
-    
-    factores = {
-        'sedentario': 1.2,
-        'ligero': 1.375,
-        'moderado': 1.55,
-        'activo': 1.725
-    }
-    return int(bmr * factores.get(nivel_actividad, 1.2))
+# Modelo para reconocer comidas
+modelo = pipeline("image-classification", model="nateraw/food")
 
-# Simula una base de datos de comidas y calorías
-comidas_db = {
-    "manzana": 95,
-    "banano": 105,
-    "pollo a la plancha": 250,
-    "arroz cocido": 200,
+# Variables globales
+estado = {
+    "meta_diaria": 0,
+    "restantes": 0,
+    "quemas": 0,
+    "registro": []
 }
 
-# Lista de nutriólogos recomendados
+# Calorías promedio por comida
+calorias_promedio = {
+    "pizza": 285,
+    "hamburger": 354,
+    "apple": 95,
+    "banana": 105,
+    "salad": 150,
+    "pasta": 350,
+    "rice": 200,
+    "ice cream": 210,
+    "donut": 195,
+}
+
+# Base de nutriólogos
 nutriologos_db = [
     {"nombre": "Dra. Ana Pérez", "ciudad": "Ciudad de México", "pais": "México"},
     {"nombre": "Dr. John Smith", "ciudad": "New York", "pais": "USA"},
     {"nombre": "Dra. Carla Gómez", "ciudad": "Madrid", "pais": "España"},
 ]
 
-# Registro de comidas
-registro_comidas = []
-
-def registrar_comida(imagen, calorias_comidas, calorias_quemadas, edad, sexo, peso, altura, nivel_actividad):
-    # Calorías recomendadas
-    calorias_diarias = calcular_calorias_diarias(edad, sexo, peso, altura, nivel_actividad)
-    
-    # Sumar calorías de la foto (simulado)
-    calorias_tomadas = sum([comidas_db.get(c.lower(), 0) for c in calorias_comidas.split(",")])
-    
-    # Ajustar con calorías quemadas
-    calorias_restantes = calorias_diarias - calorias_tomadas + calorias_quemadas
-    
-    # Guardar registro
-    registro_comidas.append({
-        "fecha": datetime.datetime.now(),
-        "comida": calorias_comidas,
-        "calorias": calorias_tomadas,
-        "calorias_restantes": calorias_restantes
-    })
-    
-    recomendacion = "Te recomendamos comer frutas y verduras frescas hoy."
+# Cálculo de TDEE (gasto diario total)
+def calcular_calorias(edad, peso, altura, sexo, actividad):
+    if sexo.lower() == "hombre":
+        bmr = 88.36 + (13.4 * peso) + (4.8 * altura) - (5.7 * edad)
+    else:
+        bmr = 447.6 + (9.2 * peso) + (3.1 * altura) - (4.3 * edad)
     
-    return f"Calorías recomendadas para hoy: {calorias_diarias}\n" \
-           f"Calorías consumidas: {calorias_tomadas}\n" \
-           f"Calorías quemadas: {calorias_quemadas}\n" \
-           f"Calorías restantes: {calorias_restantes}\n\n" \
-           f"Recomendación: {recomendacion}"
-
-def recomendar_nutriologo(ciudad="", pais=""):
-    resultados = [n for n in nutriologos_db if ciudad.lower() in n["ciudad"].lower() and pais.lower() in n["pais"].lower()]
-    if not resultados:
-        resultados = nutriologos_db  # Si no encuentra, muestra todos
-    return "\n".join([f"{n['nombre']} - {n['ciudad']}, {n['pais']}" for n in resultados])
-
-# Interfaz Gradio
-with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("# Bot de Nutrición Inteligente")
+    niveles = {
+        "Sedentario": 1.2,
+        "Ligero": 1.375,
+        "Moderado": 1.55,
+        "Activo": 1.725,
+        "Muy activo": 1.9
+    }
+    tdee = bmr * niveles.get(actividad, 1.2)
+    estado["meta_diaria"] = round(tdee)
+    estado["restantes"] = round(tdee)
+    estado["quemas"] = 0
+    estado["registro"] = []
+    return f"Tu gasto calórico diario estimado es de {round(tdee)} calorías."
+
+def analizar_foto(img):
+    if estado["meta_diaria"] == 0:
+        return "⚠️ Primero calcula tu meta diaria con tus datos personales."
     
-    with gr.Tab("Registro de comida"):
-        with gr.Row():
-            imagen = gr.Image(label="Sube foto de tu comida")
-            calorias_input = gr.Textbox(label="Escribe la comida que comiste separada por comas")
-        edad = gr.Number(label="Edad")
-        sexo = gr.Dropdown(["Hombre", "Mujer"], label="Sexo")
-        peso = gr.Number(label="Peso en kg")
-        altura = gr.Number(label="Altura en cm")
-        nivel_actividad = gr.Dropdown(["sedentario", "ligero", "moderado", "activo"], label="Nivel de actividad")
-        calorias_quemadas = gr.Number(label="Calorías quemadas hoy (por smartwatch o ejercicio)")
-        
-        boton_registrar = gr.Button("Registrar comida")
-        salida = gr.Textbox(label="Resultado")
-        
-        boton_registrar.click(
-            registrar_comida, 
-            inputs=[imagen, calorias_input, calorias_quemadas, edad, sexo, peso, altura, nivel_actividad], 
-            outputs=salida
-        )
-        
-    with gr.Tab("Nutriólogos recomendados"):
-        ciudad_input = gr.Textbox(label="Ciudad")
-        pais_input = gr.Textbox(label="País")
-        boton_nutri = gr.Button("Buscar nutriólogos")
-        salida_nutri = gr.Textbox(label="Nutriólogos")
-        
-        boton_nutri.click(recomendar_nutriologo, inputs=[ciudad_input, pais_input], outputs=salida_nutri)
-
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    resultado = modelo(img)