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import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
import json
import textwrap
import requests
import pandas as pd
import os
api_key = os.getenv("AIRT_KEY")
AIRT_DBASEx = os.getenv("AIRT_DBASE")
AIRT_TABLEx = os.getenv("AIRT_TABLE")
G = nx.DiGraph()
url = f"https://api.airtable.com/v0/{AIRT_DBASEx}/{AIRT_TABLEx}"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
def cargar_normativas():
with open('normativas.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
return json.load(f)
def cargar_estudiantes():
with open('estudiantes.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
return json.load(f)
def crear_html(normativa):
return f"""
<div style="padding: 16px; border: 1px solid #ddd; border-radius: 8px;">
<h2>{normativa["nombre"]}</h2>
<h3>{normativa["titulo"]} ({normativa["a帽o"]})</h3>
<p><strong>ID:</strong> {normativa["id"]}</p>
<p><strong>Descripci贸n:</strong> {normativa["descripcion"]}</p>
<p><strong>Enfoque de Gesti贸n:</strong> {normativa["enfoque_riesgo"]}</p>
<p><strong>Opini贸n Docente:</strong> {normativa["opinion_docente"]}</p>
<p><strong>M谩s informaci贸n: <a href='{normativa["url"]}' target='_blank'>Sitio Web</a></strong></p>
</div>
"""
def mostrar_detalles(normativa_seleccionada):
if not normativa_seleccionada:
return "<p>Por favor selecciona una normativa</p>", ""
normativas = cargar_normativas()
id_normativa = normativa_seleccionada
for normativa in normativas["normativa_peruana_gestion_riesgos"]:
if id_normativa == normativa['nombre']:
return crear_html(normativa), normativa["nombre"]
return "<p>No se encontr贸 la normativa</p>", ""
def cargar_desde_airtable():
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code != 200:
print(f"Error: {response.status_code} - {response.text}")
return pd.DataFrame(columns=["Nombre", "Enfoque", "Norma", "Texto_HF"])
records = response.json().get("records", [])
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()
G.add_node("Determinista", color='red')
G.add_node("Sist茅mico", color='blue')
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"
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