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-# Para usar con Streamlit en HF Spaces
-import streamlit as st
+import gradio as gr
 import pandas as pd
+import hashlib
 
-# Configurar página
-st.set_page_config(
-    page_title="Local Pwned Checker",
-    page_icon="🔍",
-    layout="wide"
-)
-
-# Base de datos de breaches
+# Base de datos de breaches de ejemplo
 BREACHES_DB = {
-    "LinkedIn 2012": {"date": "2012-06-05", "records": "165M", "emails": ["test@example.com"]},
-    "Adobe 2013": {"date": "2013-10-04", "records": "153M", "emails": ["test@example.com"]},
-    "Yahoo 2014": {"date": "2014-12-01", "records": "500M", "emails": ["user123@gmail.com"]},
+    "LinkedIn 2012": {
+        "date": "2012-06-05", 
+        "records": "165 millones",
+        "emails": ["test@example.com", "user123@gmail.com", "admin@site.com"]
+    },
+    "Adobe 2013": {
+        "date": "2013-10-04",
+        "records": "153 millones", 
+        "emails": ["test@example.com", "contact@business.org"]
+    },
+    "Yahoo 2014": {
+        "date": "2014-12-01",
+        "records": "500 millones",
+        "emails": ["user123@gmail.com", "webmaster@company.com"]
+    },
+    "Dropbox 2012": {
+        "date": "2012-07-01",
+        "records": "68 millones",
+        "emails": ["test@example.com", "support@helpdesk.com"]
+    }
 }
 
-def main():
-    st.title("🔍 Local Pwned Checker")
-    st.markdown("Verifica si tus datos aparecen en filtraciones conocidas")
+def check_email_breaches(email):
+    """Verifica si un email aparece en breaches"""
+    if not email or "@" not in email:
+        return "Por favor ingresa un email válido", None
+    
+    breaches_found = []
+    for breach_name, breach_data in BREACHES_DB.items():
+        if email.lower() in [e.lower() for e in breach_data["emails"]]:
+            breaches_found.append({
+                "Filtración": breach_name,
+                "Fecha": breach_data["date"],
+                "Registros": breach_data["records"],
+                "Estado": "❌ COMPROMETIDO"
+            })
+    
+    if breaches_found:
+        df = pd.DataFrame(breaches_found)
+        message = f"⚠️ **{email}** aparece en **{len(breaches_found)}** filtración(es)"
+        return message, df
+    else:
+        return f"✅ **{email}** NO aparece en nuestras bases de datos conocidas", None
+
+def analyze_password(password):
+    """Analiza la fortaleza de una contraseña"""
+    if not password:
+        return "Ingresa una contraseña para analizar"
+    
+    score = 0
+    feedback = []
+    
+    # Longitud
+    if len(password) >= 12:
+        score += 2
+        feedback.append("✅ Longitud excelente (12+ caracteres)")
+    elif len(password) >= 8:
+        score += 1
+        feedback.append("✅ Longitud adecuada (8+ caracteres)")
+    else:
+        feedback.append("❌ Muy corta (mínimo 8 caracteres)")
     
-    tab1, tab2, tab3 = st.tabs(["📧 Verificar Email", "🔐 Verificar Contraseña", "📊 Estadísticas"])
+    # Complejidad
+    has_lower = any(c.islower() for c in password)
+    has_upper = any(c.isupper() for c in password)
+    has_digit = any(c.isdigit() for c in password)
+    has_special = any(c in "!@#$%^&*()_+-=[]{}|;:,.<>?" for c in password)
     
-    with tab1:
-        st.header("Verificación de Email")
-        email = st.text_input("Dirección de correo electrónico", placeholder="tuemail@dominio.com")
+    if has_lower and has_upper:
+        score += 1
+        feedback.append("✅ Mezcla de mayúsculas y minúsculas")
+    else:
+        feedback.append("❌ Mezcla mayúsculas y minúsculas")
+    
+    if has_digit:
+        score += 1
+        feedback.append("✅ Incluye números")
+    else:
+        feedback.append("❌ Añade números")
+    
+    if has_special:
+        score += 1
+        feedback.append("✅ Caracteres especiales")
+    else:
+        feedback.append("❌ Incluye caracteres especiales")
+    
+    # Evaluación final
+    if score >= 5:
+        strength = "🔒 **EXCELENTE**"
+        color = "green"
+    elif score >= 3:
+        strength = "🟡 **MEDIA**"
+        color = "orange"
+    else:
+        strength = "🔴 **DÉBIL**"
+        color = "red"
+    
+    result = f"## Fortaleza de la contraseña: {strength}\n\n"
+    result += "\n".join(feedback)
+    result += f"\n\n**Puntuación:** {score}/6"
+    
+    return result
+
+def get_breach_statistics():
+    """Genera estadísticas de la base de datos"""
+    stats = []
+    total_emails = set()
+    
+    for breach_name, breach_data in BREACHES_DB.items():
+        stats.append([
+            breach_name,
+            breach_data["date"],
+            breach_data["records"],
+            len(breach_data["emails"])
+        ])
+        total_emails.update(breach_data["emails"])
+    
+    df = pd.DataFrame(stats, columns=["Filtración", "Fecha", "Registros", "Emails únicos"])
+    return df, f"**Total de emails únicos en DB:** {len(total_emails)}"
+
+# Crear la interfaz
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), title="Local Pwned Checker") as demo:
+    gr.Markdown("# 🔍 Local Pwned Checker")
+    gr.Markdown("Verifica si tus datos aparecen en filtraciones conocidas - **100% local y privado**")
+    
+    with gr.Tab("📧 Verificar Email"):
+        gr.Markdown("### Verifica si tu email ha sido comprometido")
+        with gr.Row():
+            with gr.Column():
+                email_input = gr.Textbox(
+                    label="Dirección de correo electrónico",
+                    placeholder="ejemplo@dominio.com",
+                    max_lines=1
+                )
+                email_btn = gr.Button("🔍 Verificar Breaches", variant="primary")
+            
+            with gr.Column():
+                email_output = gr.Markdown(label="Resultado")
+                breaches_table = gr.Dataframe(
+                    label="Filtraciones Detectadas",
+                    headers=["Filtración", "Fecha", "Registros", "Estado"]
+                )
+    
+    with gr.Tab("🔐 Analizar Contraseña"):
+        gr.Markdown("### Analiza la fortaleza de tu contraseña")
+        with gr.Row():
+            with gr.Column():
+                password_input = gr.Textbox(
+                    label="Contraseña",
+                    placeholder="Ingresa tu contraseña aquí...",
+                    type="password"
+                )
+                password_btn = gr.Button("📊 Analizar Seguridad", variant="primary")
+            
+            with gr.Column():
+                password_output = gr.Markdown(label="Resultado del Análisis")
+    
+    with gr.Tab("📊 Estadísticas"):
+        gr.Markdown("### Base de Datos de Filtraciones")
+        stats_btn = gr.Button("🔄 Actualizar Estadísticas", variant="secondary")
+        stats_output = gr.Markdown()
+        stats_table = gr.Dataframe(label="Breaches en Base de Datos")
+    
+    with gr.Tab("ℹ️ Información"):
+        gr.Markdown("""
+        ## 📖 Acerca de Local Pwned Checker
+        
+        Esta es una herramienta **demonstrativa** que simula la funcionalidad de servicios como "Have I Been Pwned".
         
-        if st.button("Verificar Breaches", type="primary"):
-            if email:
-                breaches_found = []
-                
-                for breach_name, breach_data in BREACHES_DB.items():
-                    if email in breach_data["emails"]:
-                        breaches_found.append({
-                            "Filtración": breach_name,
-                            "Fecha": breach_data["date"],
-                            "Registros": breach_data["records"],
-                            "Estado": "❌ COMPROMETIDO"
-                        })
-                
-                if breaches_found:
-                    st.error(f"El email **{email}** aparece en {len(breaches_found)} filtración(es)")
-                    st.dataframe(pd.DataFrame(breaches_found), use_container_width=True)
-                else:
-                    st.success(f"✅ El email **{email}** NO aparece en nuestras bases de datos conocidas")
-            else:
-                st.warning("Por favor ingresa un email para verificar")
-    
-    with tab2:
-        st.header("Verificación de Contraseña")
-        password = st.text_input("Contraseña", type="password", placeholder="Ingresa tu contraseña...")
+        ### ⚠️ Características importantes:
+        - **Base de datos local** con filtraciones de ejemplo
+        - **100% privado** - no se envían datos a servidores externos
+        - **Solo demostración** - para uso real visita [Have I Been Pwned](https://haveibeenpwned.com/)
         
-        if st.button("Analizar Seguridad"):
-            if password:
-                # Análisis básico de fortaleza
-                score = 0
-                if len(password) >= 8: score += 1
-                if any(c.islower() for c in password) and any(c.isupper() for c in password): score += 1
-                if any(c.isdigit() for c in password): score += 1
-                if any(c in "!@#$%^&*()" for c in password): score += 1
-                
-                if score == 4:
-                    st.success("🔒 Contraseña FUERTE")
-                elif score >= 2:
-                    st.warning("🟡 Contraseña MEDIA")
-                else:
-                    st.error("🔴 Contraseña DÉBIL")
-                
-                st.info("💡 Consejo: Usa contraseñas únicas para cada servicio y activa 2FA")
-    
-    with tab3:
-        st.header("Estadísticas de Breaches")
-        stats_data = []
-        for name, data in BREACHES_DB.items():
-            stats_data.append([name, data["date"], data["records"]])
+        ### 🔒 Consejos de seguridad:
+        1. Usa contraseñas únicas para cada servicio
+        2. Activa la autenticación de dos factores (2FA)
+        3. Usa un gestor de contraseñas
+        4. Verifica regularmente tus cuentas
         
-        st.dataframe(
-            pd.DataFrame(stats_data, columns=["Filtración", "Fecha", "Registros"]),
-            use_container_width=True
-        )
+        ### 🛡️ Esta aplicación NO:
+        - Almacena tus consultas
+        - Comparte tus datos
+        - Requiere registro
+        - Tiene costo alguno
+        """)
+    
+    # Conectar eventos
+    email_btn.click(
+        fn=check_email_breaches,
+        inputs=email_input,
+        outputs=[email_output, breaches_table]
+    )
+    
+    password_btn.click(
+        fn=analyze_password,
+        inputs=password_input,
+        outputs=password_output
+    )
+    
+    stats_btn.click(
+        fn=get_breach_statistics,
+        outputs=[stats_table, stats_output]
+    )
 
+# Para Hugging Face
 if __name__ == "__main__":
-    main()
+    demo.launch()