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UI.py

@@ -2,112 +2,4 @@ import gradio as gr
 import pandas as pd
 import io
 from PIL import Image
-from matplotlib import pyplot as plt
-from bioprocess_model import BioprocessModel  # Asegúrate de que BioprocessModel esté en su propio archivo
-
-def create_interface(process_fn):
-    with gr.Blocks() as demo:
-        gr.Markdown("# Interfaz de Usuario para el Procesamiento de Datos de Bioproceso")
-
-        # Inputs de archivo y parámetros
-        file_input = gr.File(label="Subir archivo Excel con los datos", file_types=[".xls", ".xlsx"])
-
-        with gr.Row():
-            with gr.Column():
-                legend_position = gr.Radio(
-                    choices=["upper left", "upper right", "lower left", "lower right", "best"],
-                    label="Posición de la leyenda",
-                    value="best"
-                )
-                show_legend = gr.Checkbox(label="Mostrar Leyenda", value=True)
-
-            with gr.Column():
-                params_positions = ["upper left", "upper right", "lower left", "lower right", "outside right"]
-                params_position = gr.Radio(
-                    choices=params_positions,
-                    label="Posición de los parámetros",
-                    value="upper right"
-                )
-                show_params = gr.Checkbox(label="Mostrar Parámetros", value=True)
-
-        # Parámetros adicionales
-        model_type = gr.Radio(["logistic", "luedeking-piret"], label="Tipo de Modelo", value="logistic")
-        mode = gr.Radio(["independent", "average", "combinado"], label="Modo de Análisis", value="independent")
-
-        # Estilo gráfico
-        styles = ['white', 'dark', 'whitegrid', 'darkgrid', 'ticks']
-        style_dropdown = gr.Dropdown(choices=styles, label="Selecciona el estilo de gráfico", value='whitegrid')
-
-        line_color_picker = gr.ColorPicker(label="Color de la línea", value='#0000FF')
-        point_color_picker = gr.ColorPicker(label="Color de los puntos", value='#000000')
-
-        line_style_options = ['-', '--', '-.', ':']
-        line_style_dropdown = gr.Dropdown(choices=line_style_options, label="Estilo de línea", value='-')
-
-        marker_style_options = ['o', 's', '^', 'v', 'D', 'x', '+', '*']
-        marker_style_dropdown = gr.Dropdown(choices=marker_style_options, label="Estilo de punto", value='o')
-
-        # Botón de Procesar
-        process_button = gr.Button("Procesar")
-
-        # Salida
-        output_gallery = gr.Gallery(label="Gráfico Generado", columns=2, height='auto')
-        output_text = gr.Textbox(label="Análisis Generado", lines=10)
-
-        # Conectar el botón con la función de procesamiento
-        process_button.click(
-            fn=process_fn,
-            inputs=[file_input, legend_position, params_position, model_type, mode, style_dropdown,
-                    line_color_picker, point_color_picker, line_style_dropdown, marker_style_dropdown,
-                    show_legend, show_params],
-            outputs=[output_gallery, output_text]
-        )
-
-    return demo
-
-def process_and_plot(file, legend_position, params_position, model_type, mode, style,
-                     line_color, point_color, line_style, marker_style, show_legend, show_params):
-    # Leer el archivo Excel proporcionado
-    excel_data = pd.ExcelFile(file.name)
-    figures = []
-    model = BioprocessModel()
-    model.fit_model(model_type)
-
-    for sheet_name in excel_data.sheet_names:
-        df = pd.read_excel(excel_data, sheet_name=sheet_name)
-        model.process_data(df)
-
-        # Obtener los datos de tiempo, biomasa, sustrato y producto
-        time = model.time
-        biomass = model.dataxp[-1]
-        substrate = model.datasp[-1]
-        product = model.datapp[-1]
-
-        # Generar los gráficos
-        fig = model.plot_combined_results(time, biomass, substrate, product,
-                                          model.dataxp[-1], model.datasp[-1], model.datapp[-1],
-                                          model.datax_std[-1], model.datas_std[-1], model.datap_std[-1],
-                                          experiment_name=sheet_name, legend_position=legend_position,
-                                          params_position=params_position, show_legend=show_legend,
-                                          show_params=show_params, style=style, line_color=line_color,
-                                          point_color=point_color, line_style=line_style,
-                                          marker_style=marker_style)
-        figures.append(fig)
-
-    # Convertir los gráficos en imágenes
-    image_list = []
-    for fig in figures:
-        buf = io.BytesIO()
-        fig.savefig(buf, format='png')
-        buf.seek(0)
-        image = Image.open(buf)
-        image_list.append(image)
-
-    # Análisis básico generado
-    analysis = f"Se han procesado {len(excel_data.sheet_names)} hojas con el modelo {model_type}."
-
-    return image_list, analysis
-
-# Crear y lanzar la interfaz
-demo = create_interface(process_and_plot)
-demo.launch(share=True)
+from bioprocess_model import BioprocessModel  # Importa