Update app.py

app.py

@@ -11,7 +11,13 @@ import io
 import zipfile
 import tempfile
 from datetime import datetime
+import docx
+from docx.shared import Inches, Pt
+from docx.enum.text import WD_PARAGRAPH_ALIGNMENT
+from matplotlib.colors import to_hex
+import os
 
+# --- Clase RSM_BoxBehnken ---
 class RSM_BoxBehnken:
     def __init__(self, data, x1_name, x2_name, x3_name, y_name, x1_levels, x2_levels, x3_levels):
         """
@@ -296,7 +302,7 @@ class RSM_BoxBehnken:
 
     def get_simplified_equation(self):
         """
-        Imprime la ecuación del modelo simplificado.
+        Retorna la ecuación del modelo simplificado como una cadena de texto.
         """
         if self.model_simplified is None:
             print("Error: Ajusta el modelo simplificado primero.")
@@ -532,7 +538,62 @@ class RSM_BoxBehnken:
 
         return temp_path
 
-# --- Funciones para la interfaz de Gradio ---
+    def export_tables_to_word(self, tables_dict):
+        """
+        Exporta las tablas proporcionadas a un documento de Word.
+        """
+        if not tables_dict:
+            return None
+
+        doc = docx.Document()
+
+        # Configurar estilo de fuente
+        style = doc.styles['Normal']
+        font = style.font
+        font.name = 'Times New Roman'
+        font.size = Pt(12)
+
+        # Título del informe
+        titulo = doc.add_heading('Informe de Optimización de Producción de AIA', 0)
+        titulo.alignment = WD_PARAGRAPH_ALIGNMENT.CENTER
+
+        doc.add_paragraph(f"Fecha: {datetime.now().strftime('%d/%m/%Y %H:%M')}").alignment = WD_PARAGRAPH_ALIGNMENT.CENTER
+
+        doc.add_paragraph('\n')  # Espacio
+
+        for sheet_name, table in tables_dict.items():
+            # Añadir título de la tabla
+            doc.add_heading(sheet_name, level=1)
+
+            if table.empty:
+                doc.add_paragraph("No hay datos disponibles para esta tabla.")
+                continue
+
+            # Añadir tabla al documento
+            table_doc = doc.add_table(rows=1, cols=len(table.columns))
+            table_doc.style = 'Light List Accent 1'
+
+            # Añadir encabezados
+            hdr_cells = table_doc.rows[0].cells
+            for idx, col_name in enumerate(table.columns):
+                hdr_cells[idx].text = col_name
+
+            # Añadir filas de datos
+            for _, row in table.iterrows():
+                row_cells = table_doc.add_row().cells
+                for idx, item in enumerate(row):
+                    row_cells[idx].text = str(item)
+
+            doc.add_paragraph('\n')  # Espacio entre tablas
+
+        # Guardar el documento en un archivo temporal
+        with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".docx") as tmp:
+            doc.save(tmp.name)
+            tmp_path = tmp.name
+
+        return tmp_path
+
+# --- Funciones para la Interfaz de Gradio ---
 
 def load_data(x1_name, x2_name, x3_name, y_name, x1_levels_str, x2_levels_str, x3_levels_str, data_str):
     """
@@ -559,7 +620,7 @@ def load_data(x1_name, x2_name, x3_name, y_name, x1_levels_str, x2_levels_str, x
         rsm = RSM_BoxBehnken(data, x1_name, x2_name, x3_name, y_name, x1_levels, x2_levels, x3_levels)
 
         return data.round(3), x1_name, x2_name, x3_name, y_name, x1_levels, x2_levels, x3_levels, gr.update(visible=True)
-
+    
     except Exception as e:
         # Mostrar mensaje de error
         error_message = f"Error al cargar los datos: {str(e)}"
@@ -658,8 +719,8 @@ def download_all_plots_zip():
     zip_path = rsm.save_figures_to_zip()
     if zip_path:
         filename = f"Graficos_RSM_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.zip"
-        # Renombrar el archivo temporal al nombre deseado
-        return (zip_path, filename)
+        # Gradio no permite renombrar directamente, por lo que retornamos la ruta del archivo
+        return zip_path
     return None
 
 def download_all_tables_excel():
@@ -671,26 +732,36 @@ def download_all_tables_excel():
     excel_path = rsm.save_tables_to_excel()
     if excel_path:
         filename = f"Tablas_RSM_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.xlsx"
-        # Renombrar el archivo temporal al nombre deseado
-        return (excel_path, filename)
+        # Gradio no permite renombrar directamente, por lo que retornamos la ruta del archivo
+        return excel_path
+    return None
+
+def exportar_word(rsm_instance, tables_dict):
+    """
+    Función para exportar las tablas a un documento de Word.
+    """
+    word_path = rsm_instance.export_tables_to_word(tables_dict)
+    if word_path and os.path.exists(word_path):
+        return word_path
     return None
 
 # --- Crear la interfaz de Gradio ---
 
-with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("# Optimización de la producción de AIA usando RSM Box-Behnken")
-    
-    with gr.Row():
-        with gr.Column():
-            gr.Markdown("## Configuración del Diseño")
-            x1_name_input = gr.Textbox(label="Nombre de la Variable X1 (ej. Glucosa)", value="Glucosa")
-            x2_name_input = gr.Textbox(label="Nombre de la Variable X2 (ej. Extracto de Levadura)", value="Extracto_de_Levadura")
-            x3_name_input = gr.Textbox(label="Nombre de la Variable X3 (ej. Triptófano)", value="Triptofano")
-            y_name_input = gr.Textbox(label="Nombre de la Variable Dependiente (ej. AIA (ppm))", value="AIA_ppm")
-            x1_levels_input = gr.Textbox(label="Niveles de X1 (separados por comas)", value="1, 3.5, 5.5")
-            x2_levels_input = gr.Textbox(label="Niveles de X2 (separados por comas)", value="0.03, 0.2, 0.3")
-            x3_levels_input = gr.Textbox(label="Niveles de X3 (separados por comas)", value="0.4, 0.65, 0.9")
-            data_input = gr.Textbox(label="Datos del Experimento (formato CSV)", lines=10, value="""1,-1,-1,0,166.594
+def create_gradio_interface():
+    with gr.Blocks() as demo:
+        gr.Markdown("# Optimización de la producción de AIA usando RSM Box-Behnken")
+        
+        with gr.Row():
+            with gr.Column():
+                gr.Markdown("## Configuración del Diseño")
+                x1_name_input = gr.Textbox(label="Nombre de la Variable X1 (ej. Glucosa)", value="Glucosa")
+                x2_name_input = gr.Textbox(label="Nombre de la Variable X2 (ej. Extracto de Levadura)", value="Extracto_de_Levadura")
+                x3_name_input = gr.Textbox(label="Nombre de la Variable X3 (ej. Triptófano)", value="Triptofano")
+                y_name_input = gr.Textbox(label="Nombre de la Variable Dependiente (ej. AIA (ppm))", value="AIA_ppm")
+                x1_levels_input = gr.Textbox(label="Niveles de X1 (separados por comas)", value="1, 3.5, 5.5")
+                x2_levels_input = gr.Textbox(label="Niveles de X2 (separados por comas)", value="0.03, 0.2, 0.3")
+                x3_levels_input = gr.Textbox(label="Niveles de X3 (separados por comas)", value="0.4, 0.65, 0.9")
+                data_input = gr.Textbox(label="Datos del Experimento (formato CSV)", lines=10, value="""1,-1,-1,0,166.594
 2,1,-1,0,177.557
 3,-1,1,0,127.261
 4,1,1,0,147.573
@@ -705,130 +776,146 @@ with gr.Blocks() as demo:
 13,0,0,0,278.951
 14,0,0,0,297.238
 15,0,0,0,280.896""")
-            load_button = gr.Button("Cargar Datos")
+                load_button = gr.Button("Cargar Datos")
+            
+            with gr.Column():
+                gr.Markdown("## Datos Cargados")
+                data_output = gr.Dataframe(label="Tabla de Datos", interactive=False)
         
-        with gr.Column():
-            gr.Markdown("## Datos Cargados")
-            data_output = gr.Dataframe(label="Tabla de Datos", interactive=False)
+        # Sección de análisis visible solo después de cargar los datos
+        with gr.Row(visible=False) as analysis_row:
+            with gr.Column():
+                fit_button = gr.Button("Ajustar Modelo y Optimizar")
+                gr.Markdown("**Modelo Completo**")
+                model_completo_output = gr.HTML()
+                pareto_completo_output = gr.Plot()
+                gr.Markdown("**Modelo Simplificado**")
+                model_simplificado_output = gr.HTML()
+                pareto_simplificado_output = gr.Plot()
+                gr.Markdown("**Ecuación del Modelo Simplificado**")
+                equation_output = gr.HTML()
+                optimization_table_output = gr.Dataframe(label="Tabla de Optimización", interactive=False)
+                prediction_table_output = gr.Dataframe(label="Tabla de Predicciones", interactive=False)
+                contribution_table_output = gr.Dataframe(label="Tabla de % de Contribución", interactive=False)
+                anova_table_output = gr.Dataframe(label="Tabla ANOVA Detallada", interactive=False)
+                gr.Markdown("## Descargar Todas las Tablas")
+                download_excel_button = gr.DownloadButton("Descargar Tablas en Excel")
+                download_word_button = gr.DownloadButton("Descargar Tablas en Word")
+            
+            with gr.Column():
+                gr.Markdown("## Generar Gráficos de Superficie de Respuesta")
+                fixed_variable_input = gr.Dropdown(label="Variable Fija", choices=["Glucosa", "Extracto_de_Levadura", "Triptofano"], value="Glucosa")
+                fixed_level_input = gr.Slider(label="Nivel de Variable Fija", minimum=-1, maximum=1, step=0.01, value=0.0)
+                plot_button = gr.Button("Generar Gráficos")
+                with gr.Row():
+                    left_button = gr.Button("<")
+                    right_button = gr.Button(">")
+                rsm_plot_output = gr.Plot()
+                plot_info = gr.Textbox(label="Información del Gráfico", value="Gráfico 1 de 9", interactive=False)
+                with gr.Row():
+                    download_plot_button = gr.DownloadButton("Descargar Gráfico Actual (PNG)")
+                    download_all_plots_button = gr.DownloadButton("Descargar Todos los Gráficos (ZIP)")
+                current_index_state = gr.State(0)  # Estado para el índice actual
+                all_figures_state = gr.State([])  # Estado para todas las figuras
     
-    # Sección de análisis visible solo después de cargar los datos
-    with gr.Row(visible=False) as analysis_row:
-        with gr.Column():
-            fit_button = gr.Button("Ajustar Modelo y Optimizar")
-            gr.Markdown("**Modelo Completo**")
-            model_completo_output = gr.HTML()
-            pareto_completo_output = gr.Plot()
-            gr.Markdown("**Modelo Simplificado**")
-            model_simplificado_output = gr.HTML()
-            pareto_simplificado_output = gr.Plot()
-            gr.Markdown("**Ecuación del Modelo Simplificado**")
-            equation_output = gr.HTML()
-            optimization_table_output = gr.Dataframe(label="Tabla de Optimización", interactive=False)
-            prediction_table_output = gr.Dataframe(label="Tabla de Predicciones", interactive=False)
-            contribution_table_output = gr.Dataframe(label="Tabla de % de Contribución", interactive=False)
-            anova_table_output = gr.Dataframe(label="Tabla ANOVA Detallada", interactive=False)
-            gr.Markdown("## Descargar Todas las Tablas")
-            download_excel_button = gr.DownloadButton("Descargar Tablas en Excel")
+        # Cargar datos
+        load_button.click(
+            load_data,
+            inputs=[x1_name_input, x2_name_input, x3_name_input, y_name_input, x1_levels_input, x2_levels_input, x3_levels_input, data_input],
+            outputs=[data_output, x1_name_input, x2_name_input, x3_name_input, y_name_input, x1_levels_input, x2_levels_input, x3_levels_input, analysis_row]
+        )
         
-        with gr.Column():
-            gr.Markdown("## Generar Gráficos de Superficie de Respuesta")
-            fixed_variable_input = gr.Dropdown(label="Variable Fija", choices=["Glucosa", "Extracto_de_Levadura", "Triptofano"], value="Glucosa")
-            fixed_level_input = gr.Slider(label="Nivel de Variable Fija", minimum=-1, maximum=1, step=0.01, value=0.0)
-            plot_button = gr.Button("Generar Gráficos")
-            with gr.Row():
-                left_button = gr.Button("<")
-                right_button = gr.Button(">")
-            rsm_plot_output = gr.Plot()
-            plot_info = gr.Textbox(label="Información del Gráfico", value="Gráfico 1 de 9", interactive=False)
-            with gr.Row():
-                download_plot_button = gr.DownloadButton("Descargar Gráfico Actual (PNG)")
-                download_all_plots_button = gr.DownloadButton("Descargar Todos los Gráficos (ZIP)")
-            current_index_state = gr.State(0)  # Estado para el índice actual
-            all_figures_state = gr.State([])  # Estado para todas las figuras
-
-    # Cargar datos
-    load_button.click(
-        load_data,
-        inputs=[x1_name_input, x2_name_input, x3_name_input, y_name_input, x1_levels_input, x2_levels_input, x3_levels_input, data_input],
-        outputs=[data_output, x1_name_input, x2_name_input, x3_name_input, y_name_input, x1_levels_input, x2_levels_input, x3_levels_input, analysis_row]
-    )
-    
-    # Ajustar modelo y optimizar
-    fit_button.click(
-        fit_and_optimize_model,
-        inputs=[],
-        outputs=[
-            model_completo_output,
-            pareto_completo_output,
-            model_simplificado_output,
-            pareto_simplificado_output,
-            equation_output,
-            optimization_table_output,
-            prediction_table_output,
-            contribution_table_output,
-            anova_table_output,
-            download_all_plots_button,  # Ruta del ZIP de gráficos
-            download_excel_button      # Ruta del Excel de tablas
-        ]
-    )
-    
-    # Generar y mostrar los gráficos
-    plot_button.click(
-        lambda fixed_var, fixed_lvl: (
-            rsm.plot_rsm_individual(fixed_var, fixed_lvl),
-            f"Gráfico 1 de {len(rsm.all_figures)}" if rsm.all_figures else "No hay gráficos disponibles.",
-            0,
-            rsm.all_figures  # Actualizar el estado de todas las figuras
-        ),
-        inputs=[fixed_variable_input, fixed_level_input],
-        outputs=[rsm_plot_output, plot_info, current_index_state, all_figures_state]
-    )
-    
-    # Navegación de gráficos
-    left_button.click(
-        lambda current_index, all_figures: navigate_plot('left', current_index, all_figures),
-        inputs=[current_index_state, all_figures_state],
-        outputs=[rsm_plot_output, plot_info, current_index_state]
-    )
-    right_button.click(
-        lambda current_index, all_figures: navigate_plot('right', current_index, all_figures),
-        inputs=[current_index_state, all_figures_state],
-        outputs=[rsm_plot_output, plot_info, current_index_state]
-    )
-    
-    # Descargar gráfico actual
-    download_plot_button.click(
-        download_current_plot,
-        inputs=[all_figures_state, current_index_state],
-        outputs=download_plot_button
-    )
-    
-    # Descargar todos los gráficos en ZIP
-    download_all_plots_button.click(
-        download_all_plots_zip,
-        inputs=[],
-        outputs=download_all_plots_button
-    )
-    
-    # Descargar todas las tablas en Excel
-    download_excel_button.click(
-        download_all_tables_excel,
-        inputs=[],
-        outputs=download_excel_button
-    )
-    
-    # Ejemplo de uso
-    gr.Markdown("## Ejemplo de uso")
-    gr.Markdown("""
-    1. Introduce los nombres de las variables y sus niveles en las cajas de texto correspondientes.
-    2. Copia y pega los datos del experimento en la caja de texto 'Datos del Experimento'.
-    3. Haz clic en 'Cargar Datos' para cargar los datos en la tabla.
-    4. Haz clic en 'Ajustar Modelo y Optimizar' para ajustar el modelo y encontrar los niveles óptimos de los factores.
-    5. Selecciona una variable fija y su nivel en los controles deslizantes.
-    6. Haz clic en 'Generar Gráficos' para generar los gráficos de superficie de respuesta.
-    7. Navega entre los gráficos usando los botones '<' y '>'.
-    8. Descarga el gráfico actual en PNG o descarga todos los gráficos en un ZIP.
-    9. Descarga todas las tablas en un archivo Excel con el botón correspondiente.
-    """)
-
-demo.launch()
+        # Ajustar modelo y optimizar
+        fit_button.click(
+            fit_and_optimize_model,
+            inputs=[],
+            outputs=[
+                model_completo_output,
+                pareto_completo_output,
+                model_simplificado_output,
+                pareto_simplificado_output,
+                equation_output,
+                optimization_table_output,
+                prediction_table_output,
+                contribution_table_output,
+                anova_table_output,
+                download_all_plots_button,  # Ruta del ZIP de gráficos
+                download_excel_button      # Ruta del Excel de tablas
+            ]
+        )
+        
+        # Generar y mostrar los gráficos
+        plot_button.click(
+            lambda fixed_var, fixed_lvl: (
+                rsm.plot_rsm_individual(fixed_var, fixed_lvl),
+                f"Gráfico 1 de {len(rsm.all_figures)}" if rsm.all_figures else "No hay gráficos disponibles.",
+                0,
+                rsm.all_figures  # Actualizar el estado de todas las figuras
+            ),
+            inputs=[fixed_variable_input, fixed_level_input],
+            outputs=[rsm_plot_output, plot_info, current_index_state, all_figures_state]
+        )
+        
+        # Navegación de gráficos
+        left_button.click(
+            lambda current_index, all_figures: navigate_plot('left', current_index, all_figures),
+            inputs=[current_index_state, all_figures_state],
+            outputs=[rsm_plot_output, plot_info, current_index_state]
+        )
+        right_button.click(
+            lambda current_index, all_figures: navigate_plot('right', current_index, all_figures),
+            inputs=[current_index_state, all_figures_state],
+            outputs=[rsm_plot_output, plot_info, current_index_state]
+        )
+        
+        # Descargar gráfico actual
+        download_plot_button.click(
+            download_current_plot,
+            inputs=[all_figures_state, current_index_state],
+            outputs=download_plot_button
+        )
+        
+        # Descargar todos los gráficos en ZIP
+        download_all_plots_button.click(
+            download_all_plots_zip,
+            inputs=[],
+            outputs=download_all_plots_button
+        )
+        
+        # Descargar todas las tablas en Excel y Word
+        download_excel_button.click(
+            fn=lambda: download_all_tables_excel(),
+            inputs=[],
+            outputs=download_excel_button
+        )
+        
+        download_word_button.click(
+            fn=lambda: exportar_word(rsm, rsm.get_all_tables()),
+            inputs=[],
+            outputs=download_word_button
+        )
+        
+        # Ejemplo de uso
+        gr.Markdown("## Ejemplo de uso")
+        gr.Markdown("""
+        1. Introduce los nombres de las variables y sus niveles en las cajas de texto correspondientes.
+        2. Copia y pega los datos del experimento en la caja de texto 'Datos del Experimento'.
+        3. Haz clic en 'Cargar Datos' para cargar los datos en la tabla.
+        4. Haz clic en 'Ajustar Modelo y Optimizar' para ajustar el modelo y encontrar los niveles óptimos de los factores.
+        5. Selecciona una variable fija y su nivel en los controles deslizantes.
+        6. Haz clic en 'Generar Gráficos' para generar los gráficos de superficie de respuesta.
+        7. Navega entre los gráficos usando los botones '<' y '>'.
+        8. Descarga el gráfico actual en PNG o descarga todos los gráficos en un ZIP.
+        9. Descarga todas las tablas en un archivo Excel o Word con los botones correspondientes.
+        """)
+
+    return demo
+
+# --- Función Principal ---
+
+def main():
+    interface = create_gradio_interface()
+    interface.launch(share=True)
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()