feat(utils): validar y normalizar datos estudiante

app.py

@@ -1,5 +1,5 @@
-import gradio as gr
-from utils import cargar_etiquetas
+import gradio as gr
+from utils import cargar_etiquetas, normalizar_nombre, validar_datos_estudiante
 from dataset import cargar_datasets
 from evaluation import evaluate_interface, obtener_tablas_leaderboard
 
@@ -11,6 +11,11 @@ test_dataloader, sr_dataloader = cargar_datasets(codigo)
 
 
 def interface_wrapper(nombre, matricula, model_file, model_type):
+    nombre = normalizar_nombre(nombre)
+    matricula = (matricula or "").strip()
+    error_validacion = validar_datos_estudiante(nombre, matricula)
+    if error_validacion:
+        raise gr.Error(error_validacion)
     return evaluate_interface(
         nombre,
         matricula,

evaluation.py

@@ -12,8 +12,10 @@ from utils import (
     cargar_leaderboard,
     filtrar_leaderboard_por_tipo,
     guardar_registro_leaderboard,
+    normalizar_nombre,
     normalizar_tipo_modelo,
     obtener_sha256,
+    validar_datos_estudiante,
 )
 
 
@@ -134,14 +136,15 @@ def evaluate_interface(
     test_dataloader,
     sr_dataloader,
 ):
-    nombre = (nombre or "").strip()
+    nombre = normalizar_nombre(nombre)
     matricula = (matricula or "").strip()
     model_type = normalizar_tipo_modelo(model_type)
     tabla_clasificacion, tabla_sr = obtener_tablas_leaderboard()
 
-    if not nombre or not matricula:
+    error_validacion = validar_datos_estudiante(nombre, matricula)
+    if error_validacion:
         return (
-            "Por favor, ingresa nombre y matrícula.",
+            error_validacion,
             "",
             "",
             tabla_clasificacion,

utils.py

@@ -1,6 +1,7 @@
-import hashlib
+import hashlib
 import json
 import os
+import re
 from collections import Counter
 import torch
 from huggingface_hub import HfApi, hf_hub_download
@@ -10,6 +11,8 @@ LEADERBOARD_DATASET_REPO = "minoruskore/top"
 LEADERBOARD_FILENAME = "leaderboard.json"
 MODEL_TYPE_CLASIFICACION = "clasificacion"
 MODEL_TYPE_SR = "sr"
+PATRON_MATRICULA = re.compile(r"^\d{2}-[A-Z]{4,5}-\d-\d{3}$")
+MENSAJE_ERROR_DATOS_ESTUDIANTE = "Error: rokugogosango"
 
 
 def cargar_etiquetas():
@@ -57,6 +60,31 @@ def normalizar_tipo_modelo(model_type):
     return MODEL_TYPE_CLASIFICACION
 
 
+def normalizar_nombre(nombre):
+    return " ".join((nombre or "").strip().split())
+
+
+def validar_nombre_completo(nombre):
+    nombre = normalizar_nombre(nombre)
+    if len(nombre.split()) < 2:
+        return MENSAJE_ERROR_DATOS_ESTUDIANTE
+    return None
+
+
+def validar_matricula(matricula):
+    matricula = (matricula or "").strip()
+    if not PATRON_MATRICULA.fullmatch(matricula):
+        return MENSAJE_ERROR_DATOS_ESTUDIANTE
+    return None
+
+
+def validar_datos_estudiante(nombre, matricula):
+    error_nombre = validar_nombre_completo(nombre)
+    if error_nombre:
+        return error_nombre
+    return validar_matricula(matricula)
+
+
 def obtener_sha256(ruta_archivo):
     sha256 = hashlib.sha256()
     with open(ruta_archivo, "rb") as archivo: