test2 / app.py
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print("Iniciando app.py")
# app.py
import streamlit as st
print("Importaciones completadas")
from modules.database.database import (
initialize_database_connections,
initialize_cosmos_sql_connection,
initialize_mongodb_connection,
create_user,
create_admin_user,
create_student_user
)
from modules.auth.auth import authenticate_user, register_user
from modules.admin.admin_ui import admin_page
from modules.ui.ui import (
login_register_page,
login_form,
display_morphosyntax_analysis_interface,
display_semantic_analysis_interface,
display_discourse_analysis_interface,
display_student_progress,
display_chatbot_interface,
display_feedback_form
)
from modules.utils.spacy_utils import load_spacy_models
import logging
# Configuración del logger
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
print("Configurando página")
st.set_page_config(page_title="AIdeaText", layout="wide", page_icon="random")
st.cache_data.clear()
st.cache_resource.clear()
# Cargar los modelos de spaCy una vez al inicio de la aplicación
print("Cargando modelos")
@st.cache_resource
def load_models():
return load_spacy_models()
nlp_models = load_models()
print("Modelos cargados")
###################################################################################################################
def main():
print("Entrando en main()")
# Inicialización del estado de la sesión
if 'initialized' not in st.session_state:
st.session_state.clear()
st.session_state.initialized = True
st.session_state.logged_in = False
st.session_state.page = 'login'
st.session_state.username = None
st.session_state.role = None
# Inicialización de las conexiones a la base de datos
if 'db_initialized' not in st.session_state:
st.session_state.db_initialized = initialize_database_connections()
# Mostrar advertencias si las conexiones fallaron
if not st.session_state.db_initialized.get("mongodb", False):
st.warning("La conexión a la base de datos MongoDB no está disponible. Algunas funciones pueden no estar operativas.")
if not st.session_state.db_initialized.get("cosmos_sql", False):
st.warning("La conexión a Cosmos DB SQL API no está disponible. Algunas funciones pueden no estar operativas.")
print(f"Página actual: {st.session_state.page}")
print(f"Rol del usuario: {st.session_state.role}")
# Lógica de navegación
if st.session_state.page == 'login':
login_register_page()
elif st.session_state.page == 'admin':
print("Intentando mostrar página de admin")
admin_page()
elif st.session_state.page == 'user':
logged_in_interface()
else:
print(f"Página no reconocida: {st.session_state.page}")
print(f"Estado final de la sesión: {st.session_state}")
###################################################################################################################
def logged_in_interface():
languages = {'Español': 'es', 'English': 'en', 'Français': 'fr'}
translations = {
'es': {
'welcome': "Bienvenido",
'select_language': "Selecciona el idioma del texto que analizarás",
'logout': "Cerrar Sesión",
'tabs': ["Análisis morfosintáctico", "Análisis semántico", "Análisis del discurso", "Chat con Llama2", "Mi Progreso", "Formulario de Retroalimentación"]
},
'en': {
'welcome': "Welcome",
'select_language': "Select the language of the text you will analyze",
'logout': "Log Out",
'tabs': ["Morphosyntactic Analysis", "Semantic Analysis", "Discourse Analysis", "Chat with Llama2", "My Progress", "Feedback Form"]
},
'fr': {
'welcome': "Bienvenue",
'select_language': "Sélectionnez la langue du texte que vous allez analyser",
'logout': "Déconnexion",
'tabs': ["Analyse morphosyntaxique", "Analyse sémantique", "Analyse du discours", "Chat avec Llama2", "Mon Progrès", "Formulaire de Rétroaction"]
}
}
# Inicializar el idioma si no está establecido
if 'current_lang' not in st.session_state:
st.session_state.current_lang = 'es' # Idioma por defecto
# Crear un contenedor para la barra superior
with st.container():
# Usar más columnas para un mejor control del espacio
col1, col2, col3, col4, col5 = st.columns([1, 1, 0.8, 1, 1])
with col1:
st.markdown(f"<h3 style='margin-bottom: 0;'>{translations[st.session_state.current_lang]['welcome']}, {st.session_state.username}</h3>", unsafe_allow_html=True)
with col3:
st.markdown(f"<p style='font-size: 1.2rem; margin-bottom: 0; padding-top: 15px;'>{translations[st.session_state.current_lang]['select_language']}</p>", unsafe_allow_html=True)
with col4:
st.markdown("<div style='padding-top: 15px;'>", unsafe_allow_html=True)
selected_lang = st.selectbox("", list(languages.keys()), key="language_selector", label_visibility="collapsed", index=list(languages.values()).index(st.session_state.current_lang))
st.markdown("</div>", unsafe_allow_html=True)
lang_code = languages[selected_lang]
if st.session_state.current_lang != lang_code:
st.session_state.current_lang = lang_code
st.experimental_rerun()
with col5:
st.markdown("<div style='padding-top: 15px;'>", unsafe_allow_html=True)
if st.button(translations[st.session_state.current_lang]['logout'], key="logout_button"):
st.session_state.logged_in = False
st.experimental_rerun()
st.markdown("</div>", unsafe_allow_html=True)
# Añadir una línea divisoria
st.markdown("---")
# Usar los nombres de tabs traducidos
tab1, tab2, tab3, tab4, tab5, tab6 = st.tabs(translations[st.session_state.current_lang]['tabs'])
with tab1:
display_morphosyntax_analysis_interface(nlp_models, st.session_state.current_lang)
with tab2:
display_semantic_analysis_interface(nlp_models, st.session_state.current_lang)
with tab3:
display_discourse_analysis_interface(nlp_models, st.session_state.current_lang)
with tab4:
display_chatbot_interface(st.session_state.current_lang)
with tab5:
display_student_progress(st.session_state.username, st.session_state.current_lang)
with tab6:
display_feedback_form(st.session_state.current_lang)
###################################################################################################################
if __name__ == "__main__":
print("Llamando a main()")
main()