Create utils_gdmk.py

utils_gdmk.py

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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["año"]})</h3>
+        <p><strong>ID:</strong> {normativa["id"]}</p>
+        <p><strong>Descripción:</strong> {normativa["descripcion"]}</p>
+        <p><strong>Enfoque de Gestión:</strong> {normativa["enfoque_riesgo"]}</p>
+        <p><strong>Opinión Docente:</strong> {normativa["opinion_docente"]}</p>
+        <p><strong>Más información: <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 encontró 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("Sistémico", 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"