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# app.py
import streamlit as st
from modules.database import initialize_cosmos_sql_connection, initialize_mongodb_connection, create_user, create_admin_user, create_student_user
from modules.auth import authenticate_user, register_user
from modules.admin_ui import admin_page
from modules.ui import (
main,
login_register_page,
display_morphosyntax_analysis_interface,
display_semantic_analysis_interface,
display_discourse_analysis_interface,
display_student_progress,
display_chatbot_interface
)
from modules.spacy_utils import load_spacy_models
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
@st.cache_resource
def load_models():
return load_spacy_models()
nlp_models = load_models()
###################################################################################################################
def 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
# Verificar la conexión a MongoDB
if not initialize_mongodb_connection():
st.warning("La conexión a la base de datos MongoDB 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'}
# 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;'>Bienvenido, {st.session_state.username}</h3>", unsafe_allow_html=True)
with col3:
st.markdown("<p style='font-size: 1.2rem; margin-bottom: 0; padding-top: 15px;'>Selecciona el idioma del texto que analizarás</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")
st.markdown("</div>", unsafe_allow_html=True)
lang_code = languages[selected_lang]
with col5:
st.markdown("<div style='padding-top: 15px;'>", unsafe_allow_html=True)
if st.button("Cerrar Sesión", 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("---")
tab1, tab2, tab3, tab4, tab5 = st.tabs(["Análisis morfosintáctico", "Análisis semántico", "Análisis del discurso", "Chat con Llama2", "Mi Progreso"])
with tab1:
display_morphosyntax_analysis_interface(nlp_models, lang_code)
with tab2:
display_semantic_analysis_interface(nlp_models, lang_code)
with tab3:
display_discourse_analysis_interface(nlp_models, lang_code)
with tab4:
display_chatbot_interface(lang_code)
with tab5:
display_student_progress(st.session_state.username, lang_code)
###################################################################################################################
if __name__ == "__main__":
main()