app.py

import gradio as gr
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
import uuid
import os
import textwrap
import requests
import pandas as pd

api_key = os.getenv("AIRT_KEY")
AIRT_DBASEx = os.getenv("AIRT_DBASE")
AIRT_TABLEx = os.getenv("AIRT_TABLE")

# Use Directed Graph to represent relationships
G = nx.DiGraph()  # Fix: Use DiGraph instead of Graph

url = f"https://api.airtable.com/v0/{AIRT_DBASEx}/{AIRT_TABLEx}"
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {api_key}",
    "Content-Type": "application/json"
}

# Cargar el JSON de normativas
def cargar_normativas():
    with open('normativas.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
        return json.load(f)

# Cargar la lista de estudiantes
def cargar_estudiantes():
    with open('estudiantes.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
        return json.load(f)

def cargar_desde_airtable():
    response = requests.get(url, headers=headers)
    
    if response.status_code != 200:
        print(f"Error: {response.status_code} - {response.text}")  # Debugging info
        return pd.DataFrame(columns=["Nombre", "Enfoque", "Norma", "Texto_HF"])  # Return empty DataFrame
    
    records = response.json().get("records", [])

    # Compact list comprehension to extract data
    aportes = [
        [record["fields"].get("Nombre", ""), 
         record["fields"].get("Enfoque", ""), 
         record["fields"].get("Norma", ""), 
         record["fields"].get("Texto_HF", "")] for record in records
    ]

    return pd.DataFrame(aportes, columns=["Nombre", "Enfoque", "Norma", "Texto_HF"])

def wrap_text(text, width=10):
    return "\n".join(textwrap.wrap(text, width=width))
    
def inicializar_grafo():
    df = cargar_desde_airtable()
    
    # Add base nodes for categories
    G.add_node("Determinista", color='red')
    G.add_node("Sistémico", color='blue')

    # Process each row and add nodes/edges
    for _, row in df.iterrows():
        nombre, enfoque, norma, texto = row["Nombre"], row["Enfoque"], row["Norma"], row["Texto_HF"]
        textox = wrap_text(f"{nombre}: {texto}")

        if not G.has_node(norma):
            G.add_node(norma, color='gray')
        if not G.has_edge(norma, enfoque):
            G.add_edge(norma, enfoque, label=textox)

def guardar_en_airtable(nombre, enfoque, norma, texto): 
    data = {"fields": {"Nombre": nombre, "Enfoque": enfoque, "Norma": norma, "Texto_HF": texto}}
    requests.post(url, headers=headers, json=data)

def agregar_aporte(nombre, enfoque, norma, texto):
    textox = wrap_text(f"{nombre}: {texto}")
    
    if not G.has_node(norma):
        G.add_node(norma, color='gray')
    if not G.has_edge(norma, enfoque):
        G.add_edge(norma, enfoque, label=textox)

    guardar_en_airtable(nombre, enfoque, norma, texto)  
    return visualizar_grafo()

def visualizar_grafo():
    plt.figure(figsize=(8, 8))
    pos = nx.spring_layout(G)

    edge_labels = nx.get_edge_attributes(G, 'label')
    
    nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_color='lightblue', edge_color='gray', node_size=2000, font_size=10)
    nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=edge_labels, font_size=8)

    plt.title("Red de Aportes")
    plt.savefig("graph.png")
    plt.close()
    return "graph.png"

inicializar_grafo()
normativas = cargar_normativas()
estudiantes = cargar_estudiantes()
norm_options = [f"{norm['nombre']} {norm['id']}" for norm in normativas["normativa_peruana_gestion_riesgos"]]
student_names = [student["nombre"] for student in estudiantes["estudiantes"]]

iface = gr.Blocks()

with iface:
    gr.Markdown("# Foro Dinámico con Visualización de Red")
    
    with gr.Row():
        gr.Markdown("## Selecciona una Normativa:")
    normativa_dropdown = gr.Dropdown(choices=norm_options, label="Normativas")
    normativa_html = gr.HTML()
    normativa_dropdown.change(fn=mostrar_detalles, inputs=normativa_dropdown, outputs=[normativa_html, None])

    with gr.Row():
        gr.Markdown("## Red de Aportes:")
    graph_output = gr.Image(visualizar_grafo(), label="Red de Aportes")

    with gr.Row():
        nombre = gr.Dropdown(choices=student_names, label="Nombre del Estudiante")
        enfoque = gr.Radio(["Determinista", "Sistémico"], label="Enfoque")
    
    with gr.Row():
        norma_field = gr.Textbox(label="Norma", interactive=False)  # Read-only
        texto = gr.Textbox(label="Tu aporte")

    submit_button = gr.Button("Agregar Aporte")

    normativa_dropdown.change(fn=mostrar_detalles, inputs=normativa_dropdown, outputs=[normativa_html, norma_field])
    submit_button.click(fn=agregar_aporte, inputs=[nombre, enfoque, norma_field, texto], outputs=graph_output)

iface.launch(share=True)