Update app.py

app.py

@@ -1,8 +1,11 @@
-from transformers import pipeline
+from flask import Flask, request, jsonify
 import numpy as np
 
-# Define el modelo de Python para el análisis de inversión
+app = Flask(__name__)
+
 def analizar_inversion(proyectos, pesos, tasas_retorno):
+    # Aquí iría tu función de análisis de inversión
+    # Por ejemplo:
     correlacion = np.corrcoef(pesos, tasas_retorno)[0, 1]
     desviacion_pesos = np.std(pesos)
     desviacion_retorno = np.std(tasas_retorno)
@@ -17,12 +20,44 @@ def analizar_inversion(proyectos, pesos, tasas_retorno):
         "proyecto_min": proyecto_min
     }
 
-# Crear una aplicación web con Hugging Face
-app = pipeline("web-app")
-
-@app.route("/analizar-inversion")
-def analizar_inversion_web(proyectos, pesos, tasas_retorno):
+@app.route("/analizar-inversion", methods=["POST"])
+def analizar_inversion_endpoint():
+    data = request.json
+    proyectos = data["proyectos"]
+    pesos = data["pesos"]
+    tasas_retorno = data["tasas_retorno"]
+    
     resultado = analizar_inversion(proyectos, pesos, tasas_retorno)
-    return resultado
+    
+    return jsonify(resultado)
+
+if __name__ == "__main__":
+    app.run(debug=True)
+import streamlit as st
+import requests
+
+def analizar_inversion_api(proyectos, pesos, tasas_retorno):
+    url = "http://localhost:5000/analizar-inversion"
+    data = {"proyectos": proyectos, "pesos": pesos, "tasas_retorno": tasas_retorno}
+    response = requests.post(url, json=data)
+    return response.json()
+
+st.title("Análisis de Inversión")
+
+proyectos = st.text_input("Proyectos (separados por comas)")
+pesos = st.text_input("Pesos (separados por comas)")
+tasas_retorno = st.text_input("Tasas de Retorno (separadas por comas)")
+
+if st.button("Analizar"):
+    proyectos = proyectos.split(",")
+    pesos = [float(p) for p in pesos.split(",")]
+    tasas_retorno = [float(r) for r in tasas_retorno.split(",")]
+
+    resultado = analizar_inversion_api(proyectos, pesos, tasas_retorno)
+
+    st.write("Correlación entre pesos de inversión y tasas de retorno:", resultado["correlacion"])
+    st.write("Desviación estándar de los pesos de inversión:", resultado["desviacion_pesos"])
+    st.write("Desviación estándar de las tasas de retorno:", resultado["desviacion_retorno"])
+    st.write("Proyecto con mayor tasa de retorno:", resultado["proyecto_max"])
+    st.write("Proyecto con menor tasa de retorno:", resultado["proyecto_min"])
 
-app.run()