import streamlit as st
import os
import google.generativeai as genai
from PyPDF2 import PdfReader
from fpdf import FPDF

# Inyecta CSS para utilizar la fuente "Poppins" de Google Fonts
st.markdown("""
<style>
@import url('https://fonts.googleapis.com/css2?family=Poppins:wght@300;400;600&display=swap');
html, body, [class*="css"]  {
    font-family: 'Poppins', sans-serif;
}
h1, h2, h3, h4, h5, h6 {
    font-weight: 600;
}
</style>
""", unsafe_allow_html=True)

api_key = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
if not api_key:
    st.error("La clave API no está configurada. Por favor, configúrala en las variables de entorno.")
else:
    genai.configure(api_key=api_key)

configuracion_generacion = {
    "temperature": 2,
    "top_p": 0.95,
    "top_k": 64,
    "max_output_tokens": 65536,
    "response_mime_type": "text/plain",
}

modelo = genai.GenerativeModel(
    model_name="gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21",
    generation_config=configuracion_generacion,
)

def extraer_texto_de_pdf(archivo):
    """Extrae el texto de un archivo PDF subido."""
    lector = PdfReader(archivo)
    texto = ""
    for pagina in lector.pages:
        texto += pagina.extract_text() + "\n"
    return texto

def respuesta_stream(prompt):
    """Envía el prompt al modelo generativo y transmite la respuesta en tiempo real."""
    sesion_chat = modelo.start_chat(
        history=[{"role": "user", "parts": [prompt]}]
    )
    for fragmento in sesion_chat.send_message("Procesando entrada...", stream=True):
        if fragmento.text:
            yield fragmento.text

def crear_pdf(contenido):
    """Crea un archivo PDF bien formateado a partir del contenido dado."""
    pdf = FPDF()
    pdf.add_page()
    pdf.set_font("Arial", size=12)
    lineas = contenido.split("\n")
    for linea in lineas:
        # Elimina el formato de negrita estilo markdown (**)
        linea_formateada = linea.replace("**", "")
        pdf.multi_cell(0, 10, linea_formateada)
    return pdf

# Interfaz de usuario con Streamlit
st.title("Resumen de Texto y Extracción de Ideas Clave")

# Estado de sesión para almacenar el texto generado
if "texto_generado" not in st.session_state:
    st.session_state.texto_generado = ""

archivo_subido = st.file_uploader("Sube un documento (PDF) o pega el texto a continuación:", type=["pdf"])
texto_entrada = st.text_area("O pega tu artículo aquí:", placeholder="Pega tu artículo o texto aquí...")

if st.button("Generar Resumen e Ideas Clave"):
    if archivo_subido:
        texto_entrada = extraer_texto_de_pdf(archivo_subido)
    if texto_entrada.strip():
        st.markdown("### Generando resultados...")
        contenedor_respuesta = st.empty()
        st.session_state.texto_generado = ""  # Limpiar el texto previo
        for fragmento in respuesta_stream(f"Resume el siguiente texto y extrae las ideas clave:\n{texto_entrada}"):
            st.session_state.texto_generado += fragmento
            contenedor_respuesta.markdown(st.session_state.texto_generado)
    else:
        st.warning("Por favor, sube un archivo o ingresa texto para procesar.")

if st.session_state.texto_generado:
    st.markdown("### Resumen e Ideas Clave")
    st.text_area("Resultados:", st.session_state.texto_generado, height=300)

    # Generar PDF para descarga
    pdf = crear_pdf(st.session_state.texto_generado)
    archivo_pdf = "resumen_ideas.pdf"
    pdf.output(archivo_pdf)
    with open(archivo_pdf, "rb") as f:
        st.download_button(
            label="Descargar PDF",
            data=f,
            file_name="resumen_ideas.pdf",
            mime="application/pdf"
        )