Upload app.py

app.py

@@ -1,20 +1,23 @@
 # -*- coding: utf-8 -*-
-# App de Evaluación de Tecnologías (Gradio)
-# Requisitos: pip install gradio pandas openpyxl
-
 import gradio as gr
 import pandas as pd
 import numpy as np
 from pathlib import Path
 from datetime import datetime
 import uuid
+import os
+
+# --- Config ---
+DEFAULT_EXCEL = Path("Herramienta de evaluación de tecnologias.xlsx")
+DEFAULT_TEMPLATE = Path("reporte_template.html")
 
-EXCEL_PATH = Path("/mnt/data/Herramienta de evaluación de tecnologias.xlsx")
-TEMPLATE_PATH = Path("/mnt/data/reporte_template.html")
-OUT_DIR = EXCEL_PATH.parent / "reportes"
-OUT_DIR.mkdir(exist_ok=True)
+def ensure_outdir(base: Path) -> Path:
+    out_dir = base / "reportes"
+    out_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)  # <- parents=True para evitar error
+    return out_dir
 
-def leer_criterios_y_pesos(excel_path: str):
+# -------- Utilidades para leer la herramienta --------
+def leer_criterios_y_pesos(excel_path: Path):
     res = pd.read_excel(excel_path, sheet_name="Resultado", header=None)
     res = res.dropna(how="all")
     criterios = []
@@ -41,7 +44,7 @@ MAPA_HOJAS = {
     "Potencial transferencia": "5. Potencial transferencia",
 }
 
-def extraer_escala(excel_path: str, hoja: str):
+def extraer_escala(excel_path: Path, hoja: str):
     df = pd.read_excel(excel_path, sheet_name=hoja, header=None)
     df = df.dropna(how="all")
     items = []
@@ -58,7 +61,7 @@ def extraer_escala(excel_path: str, hoja: str):
     escala = dict(sorted(escala.items(), key=lambda kv: (-kv[1], kv[0])))
     return escala
 
-def cargar_escalas(excel_path: str, criterios):
+def cargar_escalas(excel_path: Path, criterios):
     out = {}
     for crit, _peso in criterios:
         clave = None
@@ -75,150 +78,170 @@ def cargar_escalas(excel_path: str, criterios):
                 out[clave] = {"__error__": str(e)}
     return out
 
-CRITERIOS = leer_criterios_y_pesos(EXCEL_PATH)
-ESCALAS = cargar_escalas(EXCEL_PATH, CRITERIOS)
-
-def evaluar_interactivo(titulo, responsable, facultad, descripcion, fecha, elecciones, evidencias, puntajes_forzados):
-    filas = []
-    total_ponderado = 0.0
-    total_pesos = 0.0
-
-    for crit, peso in CRITERIOS:
+def _load_state(excel_file):
+    """Devuelve (excel_path, criterios, escalas, out_dir, template_path)"""
+    # 1) Excel: si el usuario sube archivo, usar ese. Si no, usar DEFAULT_EXCEL.
+    if excel_file is not None and hasattr(excel_file, 'name'):
+        excel_path = Path(excel_file.name)
+    else:
+        excel_path = DEFAULT_EXCEL
+    if not excel_path.exists():
+        raise FileNotFoundError(f"No se encontró el Excel: {excel_path}. Súbelo o colócalo junto al app.py")
+    criterios = leer_criterios_y_pesos(excel_path)
+    escalas = cargar_escalas(excel_path, criterios)
+    # 2) Template
+    template_path = DEFAULT_TEMPLATE if DEFAULT_TEMPLATE.exists() else Path(__file__).parent / "reporte_template.html"
+    if not template_path.exists():
+        # fallback mínimo
+        template_path.write_text("<html><body><h1>Reporte</h1>{filas}</body></html>", encoding="utf-8")
+    # 3) Carpeta de reportes relativa al excel
+    out_dir = ensure_outdir(excel_path.parent)
+    return excel_path, criterios, escalas, out_dir, template_path
+
+# -------- Lógica de evaluación --------
+def evaluar_interactivo(excel_file, titulo, responsable, facultad, descripcion, fecha, *args):
+    excel_path, criterios, escalas, out_dir, template_path = _load_state(excel_file)
+
+    # Reconstruir tripletas por criterio
+    elecciones, puntajes_forzados, evidencias = {}, {}, {}
+    claves = []
+    for crit, _ in criterios:
         clave = None
-        for k in ESCALAS:
+        for k in escalas:
             if k.lower() in crit.lower() or crit.lower() in k.lower():
                 clave = k; break
         if clave is None: clave = crit
+        claves.append(clave)
+
+    for i, c in enumerate(claves):
+        base = 3*i
+        elecciones[c] = args[base] if base < len(args) else None
+        puntajes_forzados[c] = args[base+1] if base+1 < len(args) else ""
+        evidencias[c] = args[base+2] if base+2 < len(args) else ""
 
-        opcion = elecciones.get(clave, "") or ""
-        texto_ev = evidencias.get(clave, "") or ""
-        pf = puntajes_forzados.get(clave, "").strip()
+    filas = []
+    total_ponderado = 0.0
+    for (crit, peso), c in zip(criterios, claves):
+        opcion = (elecciones.get(c) or "").strip()
+        texto_ev = evidencias.get(c, "") or ""
+        pf = (puntajes_forzados.get(c, "") or "").strip()
         usar_forzado = False
         try:
             pf_val = float(pf)
             usar_forzado = True
         except:
             pf_val = None
-
         if usar_forzado:
             puntaje = pf_val
         else:
-            escala = ESCALAS.get(clave, {})
-            puntaje = escala.get(opcion.strip(), np.nan)
-
-        puntaje_pond = (puntaje if pd.notna(puntaje) else 0) * float(peso)
+            puntaje = escalas.get(c, {}).get(opcion, np.nan)
+        ppond = (puntaje if pd.notna(puntaje) else 0) * float(peso)
         filas.append({
-            "criterio": clave, "peso": peso, "opcion": opcion,
-            "puntaje": puntaje, "puntaje_ponderado": puntaje_pond,
+            "criterio": c, "peso": peso, "opcion": opcion,
+            "puntaje": puntaje, "puntaje_ponderado": ppond,
             "evidencia": texto_ev
         })
-        total_ponderado += puntaje_pond
-        total_pesos += float(peso)
+        total_ponderado += ppond
 
-    html = TEMPLATE_PATH.read_text(encoding="utf-8")
+    # Render reporte
+    html = Path(template_path).read_text(encoding="utf-8")
     filas_html = ""
     for f in filas:
         filas_html += "<tr><td>{}</td><td>{}</td><td>{}</td><td>{}</td><td>{}</td><td>{}</td></tr>\n".format(
             f['criterio'], f['peso'], f['opcion'], f['puntaje'], f['puntaje_ponderado'], f['evidencia']
         )
-
     fecha_str = fecha if fecha else datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
     html = (html
-            .replace("{{titulo}}", str(titulo or ""))
-            .replace("{{responsable}}", str(responsable or ""))
-            .replace("{{facultad}}", str(facultad or ""))
-            .replace("{{fecha}}", str(fecha_str))
-            .replace("{{descripcion}}", str(descripcion or ""))
-            .replace("{{filas}}", filas_html)
-            .replace("{{total}}", "{:.2f}".format(total_ponderado))
-            .replace("{{resumen}}", "La evaluación se realizó con base en los criterios y pesos de la herramienta. Se adjuntan observaciones por criterio en la tabla.")
-            .replace("{{archivo_fuente}}", EXCEL_PATH.name)
-            .replace("{{fecha_gen}}", datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M"))
+            .replace("{titulo}", str(titulo or ""))
+            .replace("{responsable}", str(responsable or ""))
+            .replace("{facultad}", str(facultad or ""))
+            .replace("{fecha}", str(fecha_str))
+            .replace("{descripcion}", str(descripcion or ""))
+            .replace("{filas}", filas_html)
+            .replace("{total}", "{:.2f}".format(total_ponderado))
+            .replace("{resumen}", "La evaluación se realizó con base en los criterios y pesos de la herramienta. Se adjuntan observaciones por criterio en la tabla.")
+            .replace("{archivo_fuente}", excel_path.name)
+            .replace("{fecha_gen}", datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M"))
             )
 
-    report_id = uuid.uuid4().hex[:8]
-    out_html = OUT_DIR / "reporte_{}.html".format(report_id)
-    out_csv = OUT_DIR / "detalle_{}.csv".format(report_id)
-
+    rid = uuid.uuid4().hex[:8]
+    out_html = out_dir / f"reporte_{rid}.html"
+    out_csv = out_dir / f"detalle_{rid}.csv"
     pd.DataFrame(filas).to_csv(out_csv, index=False)
     out_html.write_text(html, encoding="utf-8")
 
-    df = pd.DataFrame(filas)
-    return df, float(total_ponderado), str(out_html), str(out_csv)
+    return pd.DataFrame(filas), float(total_ponderado), str(out_html), str(out_csv)
 
+# -------- UI --------
 with gr.Blocks(title="Evaluación de Tecnologías") as demo:
     gr.Markdown("# Evaluación de Tecnologías")
-    gr.Markdown("Complete la información de la tecnología y seleccione una opción por criterio. Opcionalmente puede forzar un puntaje numérico.")
+    gr.Markdown("Suba el Excel de la herramienta (si no está en el mismo directorio), complete la información y genere el reporte.")
+
+    excel_file = gr.File(label="Excel de la herramienta (.xlsx)", file_types=[".xlsx"], optional=True)
 
     with gr.Row():
-        titulo = gr.Textbox(label="Título de la tecnología", placeholder="p.ej., Sensor de humedad IoT para suelos")
-        responsable = gr.Textbox(label="Responsable / Autor", placeholder="Nombre y cargo")
+        titulo = gr.Textbox(label="Título de la tecnología")
+        responsable = gr.Textbox(label="Responsable / Autor")
     with gr.Row():
-        facultad = gr.Textbox(label="Facultad / Dependencia", placeholder="p.ej., Facultad de Ciencias")
-        fecha = gr.Textbox(label="Fecha (YYYY-MM-DD)", placeholder="2025-09-16")
+        facultad = gr.Textbox(label="Facultad / Dependencia")
+        fecha = gr.Textbox(label="Fecha (YYYY-MM-DD)")
     descripcion = gr.Textbox(label="Descripción breve", lines=3)
 
-    elecciones = {}
-    evidencias = {}
-    puntajes_forzados = {}
+    # Cargamos criterios/escala dinámicamente cuando se cambie el Excel
+    state_criterios = gr.State([])
+    state_escalas = gr.State({})
 
-    gr.Markdown("## Criterios")
-    for crit, peso in CRITERIOS:
-        clave = None
-        for k in ESCALAS:
-            if k.lower() in crit.lower() or crit.lower() in k.lower():
-                clave = k; break
-        if clave is None: clave = crit
-
-        opciones = list(ESCALAS.get(clave, {}).keys())
-        if "__error__" in opciones or not opciones:
-            opciones = ["(No se pudo leer opciones desde el Excel)"]
-
-        with gr.Group():
-            gr.Markdown("### {}  <span class='badge'>Peso: {}</span>".format(clave, peso))
-            elecciones[clave] = gr.Dropdown(choices=opciones, label="Opción para '{}'".format(clave), multiselect=False)
-            puntajes_forzados[clave] = gr.Textbox(label="Puntaje forzado (opcional, número)")
-            evidencias[clave] = gr.Textbox(label="Evidencia / comentarios", lines=2)
-
-    btn = gr.Button("Evaluar y generar reporte")
+    def cargar_campos(excel_file):
+        try:
+            excel_path, criterios, escalas, out_dir, template_path = _load_state(excel_file)
+            # Devolvemos lista de criterios y para cada criterio, la lista de opciones
+            claves, opciones_por = [], []
+            for crit, _ in criterios:
+                clave = None
+                for k in escalas:
+                    if k.lower() in crit.lower() or crit.lower() in k.lower():
+                        clave = k; break
+                if clave is None: clave = crit
+                claves.append(clave)
+                opts = list(escalas.get(clave, {}).keys())
+                if "__error__" in opts or not opts:
+                    opts = ["(No se pudo leer opciones)"]
+                opciones_por.append(opts)
+            return claves, opciones_por, gr.update(visible=False), ""
+        except Exception as e:
+            return [], [], gr.update(visible=True), f"Error: {e}"
+
+    cargar_btn = gr.Button("Cargar criterios desde el Excel")
+    error_box = gr.Markdown(visible=False)
+
+    # Contenedores dinámicos
+    criterios_container = gr.Group()
+    inputs_dinamicos = []
+
+    def construir_form(claves, opciones_por):
+        # reconstruye los inputs por criterio
+        comps = []
+        for clave, opciones in zip(claves, opciones_por):
+            drop = gr.Dropdown(choices=opciones, label=f"Opción para '{clave}'", multiselect=False)
+            pf = gr.Textbox(label="Puntaje forzado (opcional)")
+            ev = gr.Textbox(label="Evidencia / comentarios", lines=2)
+            comps.extend([drop, pf, ev])
+        return comps
+
+    cargar_btn.click(cargar_campos, inputs=[excel_file], outputs=[state_criterios, state_escalas, error_box, error_box])
+
+    # Botón de evaluar
+    evaluar_btn = gr.Button("Evaluar y generar reporte")
     tabla = gr.Dataframe(headers=["criterio","peso","opcion","puntaje","puntaje_ponderado","evidencia"], label="Detalle")
     total = gr.Number(label="Total ponderado")
     out_html = gr.File(label="Descargar reporte HTML")
     out_csv = gr.File(label="Descargar detalle CSV")
 
-    def _evaluate_wrapper(titulo, responsable, facultad, descripcion, fecha, *args):
-        e = {}
-        pf = {}
-        ev = {}
-
-        tripletas = []
-        for crit, _ in CRITERIOS:
-            clave = None
-            for k in ESCALAS:
-                if k.lower() in crit.lower() or crit.lower() in k.lower():
-                    clave = k; break
-            if clave is None: clave = crit
-            tripletas.append(clave)
-
-        for i, c in enumerate(tripletas):
-            base = 3*i
-            e[c] = args[base] if base < len(args) else None
-            pf[c] = args[base+1] if base+1 < len(args) else ""
-            ev[c] = args[base+2] if base+2 < len(args) else ""
-
-        df, tot, path_html, path_csv = evaluar_interactivo(titulo, responsable, facultad, descripcion, fecha, e, ev, pf)
-        return df, tot, path_html, path_csv
-
-    inputs = [titulo, responsable, facultad, descripcion, fecha]
-    for crit, _ in CRITERIOS:
-        clave = None
-        for k in ESCALAS:
-            if k.lower() in crit.lower() or crit.lower() in k.lower():
-                clave = k; break
-        if clave is None: clave = crit
-        inputs += [elecciones[clave], puntajes_forzados[clave], evidencias[clave]]
-
-    btn.click(_evaluate_wrapper, inputs=inputs, outputs=[tabla, total, out_html, out_csv])
+    # NOTA: por simplicidad en Spaces, pedimos al usuario dar clic en "Cargar criterios..." antes de evaluar.
+    # Para unir inputs dinámicos, recibimos un número flexible de *args.
+    evaluar_btn.click(evaluar_interactivo,
+                      inputs=[excel_file, titulo, responsable, facultad, descripcion, fecha],
+                      outputs=[tabla, total, out_html, out_csv])
 
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()