analysis/article_analysis.py

from openai import OpenAI
import os
import time
import tempfile
import docx
from PIL import Image
from utils.utils import preparar_bloques_texto_redes, markdown_a_word_docx

openai = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))

def analizar_archivo_y_generar_articulo(archivo):
    nombre = archivo.name.lower()

    if not (nombre.endswith(".docx")):
        yield None, "❌ El archivo debe ser un Word (.docx).", ""
        return
    
    yield None, "⏳ Leyendo archivo...", ""

    # Leer contenido
    textos = []

    doc = docx.Document(archivo.name)
    textos = [p.text for p in doc.paragraphs if p.text.strip()]
    # if nombre.endswith(".docx"):
    #     doc = docx.Document(archivo.name)
    #     textos = [p.text for p in doc.paragraphs if p.text.strip()]
    # elif nombre.endswith((".jpg", ".png")):
    #     image = Image.open(archivo.name)
    #     texto_extraido = pytesseract.image_to_string(image)
    #     textos = [texto_extraido]

    if not textos:
        yield None, "❌ No se pudo extraer contenido del archivo.", ""
        return

    bloques = preparar_bloques_texto_redes(textos)

    yield None, f"📑 {len(bloques)} bloques de texto detectados. Generando artículo...", ""

    articulos_parciales = []

    for idx, bloque in enumerate(bloques):
        prompt = f"""Actúa como un periodista profesional.
Redacta un artículo periodístico con la información del siguiente bloque:

{bloque}

📌 Formato del artículo:
- `#` Título
- `##` Copete
- `### Entradilla`
- `### Desarrollo`
- `### Cierre`

No inventes datos. No uses encabezados diferentes ni emojis. Usa listas o tablas si es relevante.
"""

        try:
            response = openai.chat.completions.create(
                model="gpt-4o-mini",
                messages=[
                    {"role": "system", "content": "Eres un redactor periodístico profesional."},
                    {"role": "user", "content": prompt}
                ]
            )
            articulo = response.choices[0].message.content.strip()
            articulos_parciales.append(articulo)
            yield None, f"✅ Bloque {idx+1}/{len(bloques)} procesado.", None
        except Exception as e:
            yield None, f"⚠️ Error en bloque {idx+1}: {e}", None

    # Generar artículo final
    if len(articulos_parciales) == 1:
        articulo_final = articulos_parciales[0]
    else:
        borradores = "\n\n".join(articulos_parciales)
        prompt_global = f"""A continuación, tienes varios borradores parciales de artículos periodísticos basados en diferentes bloques de información.

        {borradores}

        Unifica estos borradores en un único artículo profesional, estructurado con título, copete, entradilla, cuerpo y cierre. No repitas contenido, hazlo coherente y fluido como un único artículo largo, sin inventar datos."""

        response = openai.chat.completions.create(
            model="gpt-4o",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "Eres un periodista experto en síntesis y redacción final."},
                {"role": "user", "content": prompt_global}
            ]
        )
        articulo_final = response.choices[0].message.content.strip()

    # Guardar artículo final como Markdown primero
    temp_md = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".md").name
    with open(temp_md, "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(articulo_final)

    # Convertir markdown a Word
    temp_docx = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".docx").name
    markdown_a_word_docx(temp_md, temp_docx)

    yield temp_docx, "✅ Artículo final generado correctamente.", "✅ Artículo generado con éxito"