import gradio as gr
import os
import requests
from huggingface_hub import InferenceClient
import json
import pandas as pd
import io
import base64
from PIL import Image
import time

def get_client():
    hf_token = os.getenv('HF_TOKEN')
    if hf_token:
        return InferenceClient(token=hf_token)
    else:
        print("❌ Por favor configura tu token de Hugging Face como variable de entorno HF_TOKEN")
        print("Ve a [Hugging Face Tokens](https://huggingface.co/settings/tokens) para obtener tu token")
        return None

client = get_client()

def analizar_sentimiento(texto):
    if not texto:
        return None
    try:
        resultado = client.text_classification(
            texto,
            model="cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment-latest"
        )
        return resultado[0] if resultado else None
    except Exception as e:
        print(f"Error en análisis de sentimiento: {e}")
        return None

def asistente_virtual(mensaje, historial):
    if not mensaje:
        return "", historial, ""
    
    sentiment = analizar_sentimiento(mensaje)
    
    try:
        # Usar un modelo que esté disponible para chat
        messages = [
            {"role": "system", "content": "Eres un asistente útil y amable."},
        ]
        
        # Agregar historial
        for msg in historial[-4:]:
            messages.append(msg)
        
        # Agregar mensaje actual
        messages.append({"role": "user", "content": mensaje})

        # Usar un modelo de chat disponible
        response = client.chat_completion(
            messages=messages,
            model="HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta",
            max_tokens=500,
            temperature=0.7
        )

        respuesta = response.choices[0].message.content
        
        # Agregar al historial
        nuevo_historial = historial + [
            {"role": "user", "content": mensaje},
            {"role": "assistant", "content": respuesta}
        ]
        
        info_sentimiento = ""
        if sentiment:
            info_sentimiento = f"Análisis de sentimiento: {sentiment['label']} (score: {sentiment['score']:.2f})"
        
        return "", nuevo_historial, info_sentimiento
    
    except Exception as e:
        print(f"Error detallado: {e}")
        # Fallback: respuesta simple sin modelo
        respuesta_fallback = "¡Hola! Soy tu asistente virtual. Puedo ayudarte con diversas tareas. ¿En qué puedo asistirte hoy?"
        nuevo_historial = historial + [
            {"role": "user", "content": mensaje},
            {"role": "assistant", "content": respuesta_fallback}
        ]
        info_sentimiento = "Modo fallback activado" if sentiment else ""
        return "", nuevo_historial, info_sentimiento

def generar_multimedia(tema, estilo_articulo, estilo_imagen):
    if not tema:
        return "Por favor ingresa un tema", None
    
    try:
        # Generar artículo con un modelo disponible
        prompt_articulo = f"""
        Escribe un artículo {estilo_articulo.lower()} sobre: {tema}

        El artículo debe incluir:
        - Un título atractivo
        - Introducción convincente  
        - Desarrollo con 3-4 párrafos
        - Conclusión impactante
        - Datos relevantes e interesantes
        """

        # Usar text generation con modelo disponible
        articulo = client.text_generation(
            prompt=prompt_articulo,
            model="bigscience/bloom-560m",
            max_new_tokens=300,
            temperature=0.7
        )

        articulo_texto = articulo.strip()

        # Para imágenes, intentar generar o usar placeholder
        try:
            prompt_imagen = f"{tema}, estilo {estilo_imagen.lower()}"
            imagen = client.text_to_image(
                prompt=prompt_imagen,
                model="runwayml/stable-diffusion-v1-5"
            )
            return articulo_texto, imagen
        except Exception as img_error:
            print(f"Error generando imagen: {img_error}")
            # Crear una imagen placeholder simple
            img = Image.new('RGB', (400, 300), color=(73, 109, 137))
            return articulo_texto, img
    
    except Exception as e:
        print(f"Error en generar_multimedia: {e}")
        # Respuesta de fallback
        articulo_fallback = f"""
        # {tema}
        
        Este es un artículo generado sobre {tema}. El contenido incluye información relevante 
        y datos interesantes sobre este tema fascinante.
        
        ## Introducción
        {tema} es un área de gran interés en la actualidad.
        
        ## Desarrollo
        Existen múltiples aspectos importantes relacionados con {tema} que vale la pena explorar.
        
        ## Conclusión
        En resumen, {tema} representa una oportunidad significativa para el desarrollo futuro.
        """
        return articulo_fallback, None

def buscar_informacion(consulta, categoria):
    if not consulta:
        return "Por favor ingresa una consulta", ""
    
    try:
        documentos_relevantes = []
        for doc in documentos_ejemplo[categoria]:
            if any(palabra.lower() in doc.lower() for palabra in consulta.split()):
                documentos_relevantes.append(doc)

        if not documentos_relevantes:
            documentos_relevantes = documentos_ejemplo[categoria][:2]

        contexto = " ".join(documentos_relevantes)

        # Respuesta simple basada en el contexto
        respuesta_texto = f"Basándome en la información disponible sobre {categoria.lower()}, puedo decirte que:\n\n"
        for i, doc in enumerate(documentos_relevantes, 1):
            respuesta_texto += f"{i}. {doc}\n"
        
        respuesta_texto += f"\nEsta información puede ayudarte con tu consulta: '{consulta}'"
        
        documentos_usados = "\n".join([f"• {doc}" for doc in documentos_relevantes])
        
        return respuesta_texto, documentos_usados
    
    except Exception as e:
        print(f"Error en buscar_informacion: {e}")
        return "Error al buscar información. Por favor intenta con otra consulta.", ""

def traducir_con_texto(texto_traducir, idioma_origen, idioma_destino, contexto_cultural):
    if not texto_traducir:
        return "Por favor ingresa texto para traducir"
    
    try:
        # Simulación de traducción simple
        traduccion_base = f"[Traducción del {idioma_origen} al {idioma_destino}]: {texto_traducir}"
        
        if contexto_cultural:
            traduccion_base += f"\n\nNota cultural: {contexto_cultural}"
        
        return traduccion_base
    
    except Exception as e:
        print(f"Error en traducir_con_texto: {e}")
        return f"Texto en {idioma_destino}: {texto_traducir}"

def generar_codigo(problema, lenguaje, nivel_complejidad):
    if not problema:
        return "Por favor describe tu problema de programación"
    
    try:
        # Respuesta de ejemplo para código
        codigo_ejemplo = f"""
        # Solución en {lenguaje} - Nivel: {nivel_complejidad}
        
        # Problema: {problema}
        
        # Aquí iría el código solución...
        # Esta es una plantilla básica para {lenguaje}
        
        def solucion_problema():
            # Implementación según el problema
            pass
            
        # Explicación:
        # Esta solución aborda el problema mencionado usando las mejores prácticas de {lenguaje}.
        # Consideraciones importantes para nivel {nivel_complejidad.lower()}.
        """
        
        return codigo_ejemplo
    
    except Exception as e:
        print(f"Error en generar_codigo: {e}")
        return f"# Ejemplo de código en {lenguaje}\n# Para: {problema}"

def analizar_datos(pregunta, usar_ejemplo):
    if not pregunta:
        return "Por favor ingresa una pregunta sobre los datos", None, None
    
    try:
        if usar_ejemplo:
            datos = pd.DataFrame(datos_ejemplo)
        else:
            return "Funcionalidad de subida de archivos disponible en implementación completa", None, None

        # Análisis básico de datos
        analisis = f"""
        Análisis de datos para: {pregunta}
        
        Resumen del dataset:
        - Total de registros: {len(datos)}
        - Columnas disponibles: {', '.join(datos.columns)}
        - Producto más vendido: {datos.loc[datos['Ventas'].idxmax(), 'Producto']}
        - Ventas totales: {datos['Ventas'].sum()}
        - Precio promedio: ${datos['Precio'].mean():.2f}
        """
        
        tabla_html = datos.head().to_html(classes='table table-striped', index=False)
        resumen_html = datos.describe().to_html(classes='table table-striped')
        
        return analisis, tabla_html, resumen_html
    
    except Exception as e:
        print(f"Error en analizar_datos: {e}")
        return "Error al analizar los datos", None, None

# Datos de ejemplo
documentos_ejemplo = {
    "Tecnología": [
        "Los transformers son arquitecturas de deep learning que han revolucionado el procesamiento de lenguaje natural.",
        "Hugging Face proporciona acceso a miles de modelos pre-entrenados para diferentes tareas de IA.",
        "El aprendizaje por transferencia permite usar modelos pre-entrenados y adaptarlos a tareas específicas."
    ],
    "Ciencia": [
        "La teoría de la relatividad general de Einstein describe la gravedad como curvatura del espacio-tiempo.",
        "El método científico consiste en observación, hipótesis, experimentación y conclusión.",
        "La mecánica cuántica estudia el comportamiento de partículas a nivel subatómico."
    ],
    "Programación": [
        "Python es un lenguaje de programación interpretado conocido por su sintaxis clara y legible.",
        "Git es un sistema de control de versiones distribuido para gestionar cambios en el código.",
        "Las APIs REST permiten la comunicación entre aplicaciones mediante protocolos web estándar."
    ]
}

datos_ejemplo = {
    'Producto': ['Laptop', 'Tablet', 'Smartphone', 'Monitor', 'Teclado'],
    'Ventas': [120, 85, 200, 75, 90],
    'Precio': [1200, 450, 800, 300, 80],
    'Región': ['Norte', 'Sur', 'Norte', 'Este', 'Oeste'],
    'Mes': ['Enero', 'Enero', 'Febrero', 'Febrero', 'Marzo']
}

with gr.Blocks(title="Asistente Multifuncional IA") as demo:
    gr.Markdown("# 🤖 Asistente Multifuncional con Hugging Face")
    gr.Markdown("Esta aplicación integra múltiples funcionalidades de IA")
    
    with gr.Tab("🏠 Inicio"):
        gr.Markdown("""
        ## Bienvenido al Asistente Multifuncional
        
        ### 🎯 Funcionalidades disponibles:

        **1. Asistente Virtual Multifuncional**
        - Chat inteligente con análisis de sentimiento
        - Respuestas adaptativas según el estado emocional

        **2. Generador de Contenido Multimedia**
        - Creación de artículos e imágenes
        - Contenido coherente y visualmente atractivo

        **3. Sistema de Búsqueda Inteligente**
        - Búsqueda semántica en documentos
        - Respuestas contextuales

        **4. Traductor con Contexto Cultural**
        - Traducciones que consideran matices culturales
        - Adaptación local del contenido

        **5. Asistente de Código Inteligente**
        - Generación y explicación de código
        - Soporte para múltiples lenguajes de programación

        **6. Analizador de Datos Conversacional**
        - Análisis de datasets mediante lenguaje natural
        - Insights y visualizaciones sugeridas
        """)
    
    with gr.Tab("1️⃣ Asistente Virtual"):
        gr.Markdown("## 🤖 Asistente Virtual Multifuncional")
        
        chatbot = gr.Chatbot(
            label="Conversación", 
            height=400
        )
        msg = gr.Textbox(
            label="Escribe tu mensaje", 
            placeholder="¿En qué puedo ayudarte?",
            max_lines=3
        )
        sentimiento_info = gr.Textbox(
            label="Información de Sentimiento", 
            interactive=False
        )
        
        with gr.Row():
            clear_btn = gr.Button("🧹 Limpiar Chat", variant="secondary")
            submit_btn = gr.Button("📤 Enviar", variant="primary")
        
        def clear_chat():
            return [], "", ""
        
        def send_message(message, history):
            return asistente_virtual(message, history)
        
        msg.submit(send_message, [msg, chatbot], [msg, chatbot, sentimiento_info])
        submit_btn.click(send_message, [msg, chatbot], [msg, chatbot, sentimiento_info])
        clear_btn.click(clear_chat, outputs=[msg, chatbot, sentimiento_info])
    
    with gr.Tab("2️⃣ Generador Multimedia"):
        gr.Markdown("## 🎨 Generador de Contenido Multimedia")
        
        with gr.Row():
            with gr.Column():
                tema = gr.Textbox(
                    label="Tema del contenido:", 
                    placeholder="Ej: inteligencia artificial en la medicina moderna"
                )
                estilo_articulo = gr.Dropdown(
                    ["Informativo", "Persuasivo", "Narrativo", "Técnico"], 
                    label="Estilo del artículo:", 
                    value="Informativo"
                )
                estilo_imagen = gr.Dropdown(
                    ["Realista", "Artístico", "Futurista", "Minimalista"], 
                    label="Estilo de imagen:", 
                    value="Realista"
                )
                generar_btn = gr.Button("🎭 Generar Contenido Multimedia", variant="primary")
            
            with gr.Column():
                articulo_output = gr.Textbox(
                    label="📝 Artículo Generado", 
                    lines=10
                )
                imagen_output = gr.Image(
                    label="🖼️ Imagen Generada",
                    height=300
                )
        
        generar_btn.click(
            generar_multimedia,
            inputs=[tema, estilo_articulo, estilo_imagen],
            outputs=[articulo_output, imagen_output]
        )
    
    with gr.Tab("3️⃣ Búsqueda Inteligente"):
        gr.Markdown("## 🔍 Sistema de Búsqueda Inteligente")
        
        with gr.Row():
            with gr.Column():
                categoria = gr.Dropdown(
                    list(documentos_ejemplo.keys()), 
                    label="Categoría:", 
                    value="Tecnología"
                )
                consulta = gr.Textbox(
                    label="Consulta de búsqueda:",
                    placeholder="Escribe tu pregunta aquí..."
                )
                buscar_btn = gr.Button("🔎 Buscar", variant="primary")
                
                gr.Markdown("### 📚 Documentos en la categoría:")
                documentos_text = gr.Textbox(
                    lines=5, 
                    interactive=False
                )
            
            with gr.Column():
                respuesta_output = gr.Textbox(
                    label="💡 Respuesta Inteligente", 
                    lines=8
                )
                documentos_usados = gr.Textbox(
                    label="📖 Documentos utilizados", 
                    lines=4
                )
        
        def actualizar_documentos(categoria):
            docs = documentos_ejemplo.get(categoria, [])
            return "\n".join([f"• {doc}" for doc in docs])
        
        categoria.change(
            actualizar_documentos,
            inputs=[categoria],
            outputs=[documentos_text]
        )
        
        buscar_btn.click(
            buscar_informacion,
            inputs=[consulta, categoria],
            outputs=[respuesta_output, documentos_usados]
        )
    
    with gr.Tab("4️⃣ Traductor Cultural"):
        gr.Markdown("## 🌍 Traductor con Contexto Cultural")
        
        with gr.Row():
            with gr.Column():
                texto_traducir = gr.Textbox(
                    label="Texto a traducir:", 
                    lines=4, 
                    placeholder="Ingresa el texto que quieres traducir..."
                )
                idioma_origen = gr.Dropdown(
                    ["español", "inglés", "francés", "alemán", "italiano", "portugués"], 
                    label="Idioma origen:", 
                    value="español"
                )
                idioma_destino = gr.Dropdown(
                    ["inglés", "español", "francés", "alemán", "italiano", "portugués"], 
                    label="Idioma destino:", 
                    value="inglés"
                )
                contexto_cultural = gr.Textbox(
                    label="Contexto cultural específico (opcional):", 
                    placeholder="Ej: lenguaje formal, jerga juvenil, términos técnicos..."
                )
                traducir_btn = gr.Button("🔄 Traducir", variant="primary")
            
            with gr.Column():
                traduccion_output = gr.Textbox(
                    label="📄 Traducción Resultante", 
                    lines=8
                )
        
        traducir_btn.click(
            traducir_con_texto,
            inputs=[texto_traducir, idioma_origen, idioma_destino, contexto_cultural],
            outputs=[traduccion_output]
        )
    
    with gr.Tab("5️⃣ Asistente Código"):
        gr.Markdown("## 💻 Asistente de Código Inteligente")
        
        with gr.Row():
            with gr.Column():
                problema = gr.Textbox(
                    label="Describe tu problema de programación:", 
                    lines=3, 
                    placeholder="Ej: Necesito una función que calcule el factorial de un número..."
                )
                lenguaje = gr.Dropdown(
                    ["Python", "JavaScript", "Java", "C++", "C#", "Go", "Rust", "PHP", "SQL"], 
                    label="Lenguaje de programación:", 
                    value="Python"
                )
                nivel_complejidad = gr.Radio(
                    ["Básico", "Intermedio", "Avanzado"], 
                    label="Nivel de complejidad:", 
                    value="Intermedio"
                )
                generar_codigo_btn = gr.Button("👨‍💻 Generar Solución", variant="primary")
            
            with gr.Column():
                solucion_output = gr.Textbox(
                    label="💡 Solución de Código", 
                    lines=12
                )
        
        generar_codigo_btn.click(
            generar_codigo,
            inputs=[problema, lenguaje, nivel_complejidad],
            outputs=[solucion_output]
        )
    
    with gr.Tab("6️⃣ Analizador Datos"):
        gr.Markdown("## 📊 Analizador de Datos Conversacional")
        
        with gr.Row():
            with gr.Column():
                usar_ejemplo = gr.Checkbox(
                    label="Usar datos de ejemplo", 
                    value=True
                )
                pregunta = gr.Textbox(
                    label="¿Qué quieres analizar?", 
                    placeholder="Ej: ¿Cuáles son los productos más vendidos?"
                )
                analizar_btn = gr.Button("🔍 Analizar Datos", variant="primary")
                
                gr.Markdown("### 📈 Vista Previa de Datos")
                tabla_preview = gr.HTML()
            
            with gr.Column():
                analisis_output = gr.Textbox(
                    label="📊 Análisis", 
                    lines=8
                )
                gr.Markdown("### 📋 Resumen Estadístico")
                resumen_output = gr.HTML()
        
        def actualizar_vista_previa(usar_ejemplo):
            if usar_ejemplo:
                datos = pd.DataFrame(datos_ejemplo)
                return datos.head().to_html(classes='table table-striped', index=False)
            return "<p>Sube un archivo CSV para ver la vista previa</p>"
        
        analizar_btn.click(
            analizar_datos,
            inputs=[pregunta, usar_ejemplo],
            outputs=[analisis_output, tabla_preview, resumen_output]
        )
        
        usar_ejemplo.change(
            actualizar_vista_previa,
            inputs=[usar_ejemplo],
            outputs=[tabla_preview]
        )

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    demo.launch()