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# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Dec 23 13:22:00 2023
@author: Essio Rubin C.
"""
from PIL import Image
import streamlit as st
from st_pages import add_page_title
import time
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from as_bert_df import batch_predict_sentiment_stars
c1 = st.container()
c2 = st.container()
# function to show base page
def show_base_page():
with c1:
# show title and icon to the current page
add_page_title()
# show text
text_css = """
<p style="font-family: Verdana; font-size: 15px; font-weight: 400; ; color: #5b5f62;">
El archivo de reseñas debe ser un archivo de texto que contenga una reseña por cada línea.
La reseña puede estar escrita en idioma español, holandés, italiano, alemán, francés o inglés.
</p>
<p style="font-family: Verdana; font-size: 15px; font-weight: 400; ; color: #5b5f62;">
El resultado de la predicción (sentimiento) es un numero de extrellas, entre 1 y 5.
<ul style="font-family: Verdana; font-size: 15px; font-weight: 400; ; color: #5b5f62;">
<li>1 estrellas: DEPLORABLE</li>
<li>2 estrellas: MALO</li>
<li>3 estrellas: NEUTRAL</li>
<li>4 estrellas: BUENO</li>
<li>5 estrellas: EXCELENTE</li>
<ul>
</p>
<p> </p>
"""
st.write(text_css, unsafe_allow_html=True)
# show image
img = Image.open("assets/flags.jpg")
st.image(img, width=200)
# placeholder for hide widget
global placeholder, placeholder2
placeholder = st.empty()
placeholder2 = st.empty()
# file upload
global uploaded_file
uploaded_file = placeholder.file_uploader("Cargar archivo de reseñas ...", type=['txt', 'csv'], key='uploader')
global button_1
button_1 = placeholder2.button(" :gear: Predecir", type="primary", key='but_1')
# define action funtion for button
def predecir():
if uploaded_file is not None:
global data_df
# progress bar
progress_text = "Procesando. Espere."
my_bar = st.progress(0, text=progress_text)
for percent_complete in range(100):
time.sleep(0.01)
my_bar.progress(percent_complete + 1, text=progress_text)
time.sleep(1)
my_bar.empty()
data_df = pd.read_csv(uploaded_file, sep=";")
if data_df.shape[0] > 0:
# formatear columnas
if data_df.shape[1] < 2:
data_df['review'] = 0
data_df.columns = ["review","predict"]
result = batch_predict_sentiment_stars(data_df)
# mostrar resulyados
show_data_editor(result)
show_chart(result)
placeholder.empty()
placeholder2.empty()
else:
st.error("Archivo se encuentra vacío.")
else:
st.error("Debe subir un archivo de texto")
def show_data_editor(data_df):
with c2:
st.data_editor(
data_df,
column_config={
"review": st.column_config.TextColumn(
"review",
help="Ingrese la reseña.",
width="large",
required=True,
max_chars=500,
validate="[a-zA-Z]+$"
),
"predict": st.column_config.NumberColumn(
"predict",
help="Sentimiento expresado en cantidad de estrellas.",
width="small",
required=False,
default=0,
min_value=0,
max_value=5,
format="%d ⭐",
)
},
hide_index=True,
num_rows="dynamic",
height = 260,
width = 900,
)
def show_chart(data):
fig, ax = plt.subplots()
fig.set_figwidth(5)
fig.set_figheight(3)
# title
ax.set_title("Histograma de Frecuencias", fontsize = 8)
# axis
ax.set_xlim([0, 6])
# x label
ax.set_xlabel('Sentimiento (Número de estrellas)', fontsize = 6)
ax.set_ylabel('Frecuencia', fontsize = 6)
# Crear un histograma
ax.hist(data['predict'], bins=20, color ="green")
# Mostrar el gráfico en Streamlit
st.pyplot(fig)
#------------------------------------------
# main flow
#------------------------------------------
show_base_page()
if button_1:
predecir()
|