text: # -*- coding: utf-8 -*-
  import toolbox_text_mining
  import extract_file
  import extract_tweet
  import os
  os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear')
  
  print('O que você deseja fazer?\n')
  print('''
  1 - Analise de sentimento a partir do twitter?
  2 - Analise de sentimento a partir de um arquivo?
  ''')
  
  resposta = input('\nDigite sua resposta: [1] - [2]: ')
  if resposta == '1':
      palavras_chave = input('>Digite as palavras chave:')
      language = input('>Digite o pais de origem: ex [ pt-br ]:')
      since_date = input('>Deseja extrair tweets desde quando?')
      qtd_ret = 5
      df = extract_tweet.extractTweet(palavras_chave,language,since_date, qtd_ret)
      lista_de_frases = df['text'].to_list()
  
  elif resposta == '2':
      print('arquivo')
      pathFile = input('Digite o caminho do arquivo:')
      pathFile = 'datasets/news.csv'
      df = extract_file.readFile(pathFile)
      lista_de_frases = df[0].to_list()
  else: 
      print('opcao não encontrada')
  
  
  ##### COMENTAR ######
  # print(type(df))
  # print(df.head())
  # lista_de_frases = df['text'].to_list()
  # lista_de_frases = df[0].to_list()
  # print(lista_de_frases)
  # lista_de_frases = ['Eu odeio a FMU!','A FMU é a pior universidade do mundo!','A FMU é péssima','Estudar no google é maravilhoso']
  ##### COMENTAR ######
  
  lista_de_frases_tratadas = toolbox_text_mining.Limpeza_dados(lista_de_frases)
  lista_de_palavras = toolbox_text_mining.array_to_word_list(lista_de_frases_tratadas)
  lista_de_palavras_s_stop_words = toolbox_text_mining.RemoveStopWords(lista_de_palavras)
  frequencia_de_palavras = toolbox_text_mining.freq_word(lista_de_palavras_s_stop_words.split())
  # toolbox_text_mining.plot_freq_word(frequencia_de_palavras)
  criterio_de_pesquisa = palavras_chave
  frases_com_sentimento = toolbox_text_mining.phrases_polarity(lista_de_frases_tratadas,criterio_de_pesquisa)
  respostas = []
  for i in frases_com_sentimento:
    print(f'Frase: {frases_com_sentimento[i]["frase_original"]}\n Polaridade:{frases_com_sentimento[i]["polaridade"]} | Subjetividade:{frases_com_sentimento[i]["subjetividade"]} \n')
    respostas.append(frases_com_sentimento[i]["polaridade"])
  
  nps = toolbox_text_mining.calc_nps(respostas)