# -*- 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>&nbsp;</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()