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+#%%importar librerias
+import requests as re
+import pandas as pd 
+import gradio as gr
+#%%obtener datos de la API
+limit=110000
+def get_data(limit):   #obtiene la data con el numero especificado de resultados variable limit 
+    url = f"https://postdata.gov.co/api/action/datastore/search.json?resource_id=1895fbee-42f5-41b5-bba7-a2d03cb0f723&limit={limit}"
+    req = re.get(url) #obtiene informacion de la api
+    data = req.json()#recupera el json de la api
+    result_list = data["result"]["records"] #obtiene los records solicitados y elimina la informacion del principio
+    df=pd.DataFrame(result_list)#convierte en data frame de pandas los datos solicitados
+    return df,result_list#retorna el data frame
+datos,result_list=get_data(limit)#crea un data frame con los datos de la api
+#%%pre-procesamiento
+datos = datos.astype({"id_empresa":"int32","anno":"int32","trimestre":"int32","trimestre":"int32"})#convierte los datos necesario en tipo entero
+#%%funciones 
+#%%Funcion busqueda avanzada
+def busqueda_avanzada(empresa=None, id_empresa=None, tipo_operador=None, anno=None, trimestre=None,
+                      fecha=None, hora_inicio=None,duracion=None, programa=None, 
+                      clasificacion=None, genero=None, tipo=None, closed_caption=None, lengua_senas=None, 
+                      subtitulado=None, lenguas_nativas=None,limit_data=None):#Se crea la funcion con pametros todos los criterios de busqueda que se quieren
+    df=datos#se copia el df original para modificarlo dentro de la funcion
+    dicc={}#diccionario para guardar las inputs del usuario
+    if empresa:#si exite un campo para x parametro se guarda en el diccionario el valor que en este caso sera lo que ponga el usuario.
+        dicc["empresa"]=empresa.upper()#se pone upper porque en los datos todo esta en mayuscula y esto permitira mas flexibilidad
+    if id_empresa:
+        dicc["id_empresa"]=id_empresa
+    if tipo_operador:
+        dicc["tipo_operador"]=tipo_operador.upper()
+    if anno:
+        dicc["anno"]=anno
+    if trimestre:
+        dicc["trimestre"]=trimestre
+    if fecha:
+        dicc["fecha"]=fecha
+    if hora_inicio:
+        dicc["hora_inicio"]=hora_inicio
+    if duracion:
+        dicc["duracion"]=duracion
+    if programa:
+        dicc["programa"]=programa.upper()
+    if clasificacion:
+        dicc["clasificacion"]=clasificacion.upper()
+    if genero:
+        dicc["genero"]=genero.upper()
+    if tipo:
+        dicc["tipo"]=tipo.upper()
+    if closed_caption:
+        dicc["closed_caption"]=closed_caption.upper()
+    if lengua_senas:
+        dicc["lengua_senas"]=lengua_senas.upper()
+    if subtitulado:
+        dicc["subtitulado"]=subtitulado.upper()
+    if lenguas_nativas:
+        dicc["lenguas_nativas"]=lenguas_nativas.upper()
+    for x,y in dicc.items():#filtra los datos del data frame teniendo en ceunta cada uno de los parametros dados
+        df=df[df[x]==y]     
+    df=df.iloc[:,[5,6,8,9,10,11,12]]#Selecciona los datos de interes para el ussuario
+    if limit_data:#condicional que permitira limitar los datos al numero deseado
+        if limit_data>len(df.index):#elimina errores si se el limit data es mayor al tamaño del df generado con los filtros
+            return df.loc[0:len(df.index)]#devuelve el data frame limitado
+        else:
+            return df.loc[0:limit_data]
+    else: 
+        return df
+
+#%%busqueda por nombre
+def search_by_name(user_in, limite=None):
+    limite = int(limite)
+    user_in = user_in.upper()
+    Name = datos["programa"] == user_in
+    df_result = datos[Name]
+    if limite:
+        if limite > len(df_result):
+            return df_result[0:len(df_result.index)]
+        else:
+            return df_result[0:limite]
+    else:
+        return df_result.loc[0:1000]
+
+#%%Busqueda general
+def busqueda_clasificacion(clasif, limite=None): # retorna un dataframe segun la clasificacion del programa 
+    limite = int(limite)
+    Religioso = []
+    Testimonial = []
+    Noticias = []
+    Musica = []
+    Pelis = []
+    Kids = []
+    learn =[]
+    for dict in result_list:
+        for val in dict.values():
+            if "EDUCATIVO" in dict.values():
+                learn.append([dict["fecha"], dict["duracion"], dict["programa"], dict['clasificacion'], dict["genero"], dict["tipo_operador"]])        
+            if "MUSICAL" in dict.values():
+                Musica.append([dict["fecha"], dict["duracion"], dict["programa"], dict['clasificacion'], dict["genero"], dict["tipo_operador"]])
+            if "PREDICACIÓN" or "TESTIMONIAL" or "NOTICIERO" in dict.values():
+                Religioso.append([dict["fecha"], dict["duracion"], dict["programa"], dict['clasificacion'], dict["genero"], dict["tipo_operador"]])
+            if "TESTIMONIAL" in  dict.values():
+                Testimonial.append([dict["fecha"], dict["duracion"], dict["programa"], dict['clasificacion'], dict["genero"], dict["tipo_operador"]])
+            if "NOTICIERO" in dict.values():
+                Noticias.append([dict["fecha"], dict["duracion"], dict["programa"], dict['clasificacion'], dict["genero"], dict["tipo_operador"]])
+            if "PELÍCULA" in dict.values():
+                Pelis.append([dict["fecha"], dict["duracion"], dict["programa"], dict['clasificacion'], dict["genero"], dict["tipo_operador"]])
+            if "INFANTIL" in dict.values():
+                Kids.append([dict["fecha"], dict["duracion"], dict["programa"], dict['clasificacion'], dict["genero"], dict["tipo_operador"]])
+
+    S_Religioso = set(tuple(i) for i in Religioso)
+    S_Test = set(tuple(i) for i in Testimonial)
+    S_Noticias = set(tuple(i) for i in Noticias)
+    S_Musica = set(tuple(i) for i in Musica)
+    S_Pelis = set(tuple(i) for i in Pelis)
+    S_Kids = set(tuple(i) for i in Kids)
+    S_Learn = set(tuple(i) for i in learn)
+
+    df_Religioso = pd.DataFrame(S_Religioso)
+    df_Test = pd.DataFrame(S_Test)
+    df_Noticias = pd.DataFrame(S_Noticias)
+    df_Musica = pd.DataFrame(S_Musica)
+    df_Pelis = pd.DataFrame(S_Pelis)
+    df_kids = pd.DataFrame(S_Kids) 
+    df_Learn = pd.DataFrame(S_Learn)
+
+    if clasif == "Religioso":
+        if limite:
+            if limite > len(df_Religioso):
+                return df_Religioso[0:len(df_Religioso.index)]
+            else:
+                return df_Religioso[0:limite]
+        else:
+            return df_Religioso.loc[0:800]
+    elif clasif == "Testimonial":
+        if limite:
+            if limite > len(df_Test):
+                return df_Test.loc[0:len(df_Religioso.index)]
+            else: 
+                return df_Test.loc[0: limite]
+        else:
+            return df_Test.loc[0:800]
+    elif clasif == "Noticias":
+        if limite:
+            if limite > len(df_Noticias):
+                return df_Noticias.loc[0: len(df_Noticias)]
+            else:
+                return df_Noticias[0: limite]
+        else:
+            return df_Noticias.loc[0:800] 
+    elif clasif == "Musica":
+        if limite:
+            if limite > len(df_Musica):
+                return df_Musica.loc[0: len(df_Musica)]
+            else:
+                return df_Musica.loc[0: limite]
+        else:
+            return df_Musica.loc[0:800] 
+    elif clasif == "Pelis":
+        if limite:
+            if limite > len(df_Pelis):
+                return df_kids.loc[0: len(df_Pelis)]
+            else:    
+                return df_Pelis.loc[0: limite]
+        else:
+            return df_Pelis.loc[0:800]
+    elif clasif == "Kids":
+        if limite: 
+            if limite > len(df_kids):
+                return df_kids.loc[0: len(df_Pelis)]
+            else:
+                return df_kids.loc[0: limite]
+        else:
+            return df_kids.loc[0:800]
+    elif clasif == "Educativo":
+        if limite:
+            if limite > len(df_Learn):
+                return df_Learn.loc[0: len(df_Learn)]
+            else:
+                return df_Learn.loc[0: limite]
+        else:
+            return df_Learn.loc[0:800]
+
+#%% interfaz
+interfaz=gr.Blocks(title="seeker", theme="Black")
+with interfaz:
+    gr.Markdown("SEEKR")
+    gr.Markdown("Búsqueda por nombre o por cualquier parametro en busqueda avanzada. Si no sabes que ver, revisa busqueda general")
+    with gr.Tabs():
+        with gr.TabItem("Busqueda por nombre"):
+            Limite = gr.Number(label="Limitar el numero de datos que se quiere. Borra el 0 para quitar este parametro de la busqueda")
+            entrada=gr.Textbox(label="Nombre del programa")
+            salida=gr.DataFrame()
+            boton_buscar=gr.Button("Buscar")
+        with gr.TabItem("busqueda avanzada"):
+            in_empresa=gr.Textbox(label="empresa")
+            in_IDempresa=gr.Number(label="ID empresa. Borra el 0 para quitar este parametro de la busqueda")
+            in_tipooperador=gr.Textbox(label="tipo operador")
+            in_anno=gr.Number(label="Año. Borra el 0 para quitar este parametro de la busqueda")
+            in_trimestre=gr.Number(label="Trimestre. Borra el 0 para quitar este parametro de la busqueda")
+            in_fecha=gr.Textbox(label="Fecha. ejemplo: 2020-04-01")
+            in_horainicio=gr.Textbox(label="Hora De Inicio. ejemplo: 12:59:59")
+            in_duracion=gr.Textbox(label="Duracion. ejemplo: 00:28:55")
+            in_programa=gr.Textbox(label="programa")
+            in_clasificacion=gr.Radio(["FAMILIAR","INFANTIL","ADOLESCENTE","ND","ADULTO"],label="Clasificacion")
+            in_genero=gr.Radio(["NO FICCIÓN","FICCIÓN","INFANTIL","INFORMATIVO","ND"],label="Genero")
+            in_tipo=gr.Textbox(label="Tipo")
+            in_closedcaption=gr.Radio(["NINGUNO","ND","TRANSCRIPCIÓN MANUAL","TRANSCRIPCIÓN AUTOMÁTICA"],label="closed caption")
+            in_lenguasenas=gr.Radio(["SI","NO"],label="Lenguaje de señas")
+            in_subtitulado=gr.Radio(["SI","NO"],label="Subtitulado")
+            in_lenguasnativas=gr.Radio(["SI","NO"],label="Lenguas nativas")
+            in_limitdata=gr.Number(label="Limitar el numero de datos que se quiere. Borra el 0 para quitar este parametro de la busqueda")
+            inputs_ba=[in_empresa,in_IDempresa,in_tipooperador,in_anno,in_trimestre,in_fecha,
+                    in_horainicio,in_duracion,in_programa,in_clasificacion,in_genero,in_tipo,
+                    in_closedcaption,in_lenguasenas,in_subtitulado,in_lenguasnativas,in_limitdata]
+            salida_ba=gr.DataFrame()
+            boton_busquedavanzada=gr.Button("Buscar")
+        with gr.TabItem("Busqueda general"):
+            limit = gr.Number(label="Limitar el numero de datos que se quiere. Borra el 0 para quitar este parametro de la busqueda")
+            entrada_general=gr.Radio(["Noticias", "Religioso", "Pelis", "Testimonial", "Musica", "Kids", "Educativo"], label="Categorias")
+            salida_general=gr.DataFrame()
+            boton_busquedageneral=gr.Button("Buscar")
+    boton_buscar.click(search_by_name, inputs=[entrada, Limite], outputs=salida)
+    boton_busquedavanzada.click(busqueda_avanzada, inputs_ba,salida_ba)
+    boton_busquedageneral.click(busqueda_clasificacion, inputs=[entrada_general, limit],outputs=salida_general)
+    
+interfaz.launch(share=True)