Update app.py

app.py

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 import streamlit as st
-import requests
-from transformers import pipeline
 from PIL import Image
-import io
+import pytesseract
+import pandas_ta as ta
+from textblob import TextBlob
 import pandas as pd
-import plotly.express as px
+import requests
+from sklearn.linear_model import LinearRegression
 
-# Configuración inicial
-st.set_page_config(page_title="CriptoAnalizador IA", layout="wide")
+# Helper Functions
+def search_web(query):
+    from googlesearch import search
+    st.subheader("Resultados de la Búsqueda Web")
+    results = []
+    for result in search(query, num_results=5):
+        results.append(result)
+    for idx, link in enumerate(results):
+        st.write(f"{idx + 1}. {link}")
 
-# Título de la aplicación
-st.title("🚀 CriptoAnalizador IA")
+def analyze_image(uploaded_file):
+    st.subheader("Análisis de Imagen")
+    image = Image.open(uploaded_file)
+    st.image(image, caption="Imagen cargada", use_column_width=True)
+    text = pytesseract.image_to_string(image)
+    st.write("Texto extraído de la imagen:")
+    st.write(text)
 
-# Clave de API para Coinalyze
-COINALYZE_API_KEY = "8429ca91-8726-45b4-a067-05cc778ea867"
-COINALYZE_URL = "https://api.coinalyze.net/v1"
+def analyze_crypto_data(df):
+    st.subheader("Análisis Técnico")
+    df['RSI'] = ta.rsi(df['close'], length=14)
+    macd = ta.macd(df['close'])
+    df['MACD'], df['MACD_signal'], df['MACD_hist'] = macd['MACD_12_26_9'], macd['MACDs_12_26_9'], macd['MACDh_12_26_9']
+    bbands = ta.bbands(df['close'])
+    df['BB_Lower'], df['BB_Mid'], df['BB_Upper'] = bbands['BBL_20_2.0'], bbands['BBM_20_2.0'], bbands['BBU_20_2.0']
+    st.write(df.tail(10))
 
-# Opciones de navegación
-menu = st.sidebar.radio("Navegación", ["Chat", "Análisis de imágenes", "Criptomonedas"])
+def analyze_sentiment(text):
+    analysis = TextBlob(text)
+    sentiment = analysis.sentiment.polarity
+    if sentiment > 0:
+        return "Positivo"
+    elif sentiment < 0:
+        return "Negativo"
+    else:
+        return "Neutral"
 
-if menu == "Chat":
-    st.header("🤖 Chat Avanzado con IA")
-    user_input = st.text_input("Escribe tu mensaje:")
-    if user_input:
-        # Respuesta usando un modelo de lenguaje
-        model = pipeline("text-generation", model="gpt2")
-        response = model(user_input, max_length=100, num_return_sequences=1)
-        st.success(response[0]["generated_text"])
+def predict_prices(df):
+    st.subheader("Predicción de Precios")
+    X = df.index.values.reshape(-1, 1)
+    y = df['close']
+    model = LinearRegression()
+    model.fit(X, y)
+    future = pd.DataFrame({"Index": range(len(df), len(df) + 5)})
+    predictions = model.predict(future)
+    st.write("Predicciones de precios futuros:", predictions)
 
-elif menu == "Análisis de imágenes":
-    st.header("📷 Análisis de Imágenes")
-    uploaded_file = st.file_uploader("Sube una imagen para analizar:")
-    if uploaded_file:
-        image = Image.open(uploaded_file)
-        st.image(image, caption="Imagen cargada", use_column_width=True)
-        
-        # Extracción de texto
-        from transformers import TrOCRProcessor, VisionEncoderDecoderModel
-        
-        processor = TrOCRProcessor.from_pretrained("microsoft/trocr-base-handwritten")
-        model = VisionEncoderDecoderModel.from_pretrained("microsoft/trocr-base-handwritten")
-        
-        image_tensor = processor(images=image, return_tensors="pt").pixel_values
-        generated_ids = model.generate(image_tensor)
-        extracted_text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
-        
-        st.subheader("Texto extraído:")
-        st.write(extracted_text)
+def fetch_crypto_data():
+    url = "https://api.coingecko.com/api/v3/coins/bitcoin/market_chart?vs_currency=usd&days=30&interval=daily"
+    response = requests.get(url)
+    if response.status_code == 200:
+        data = response.json()
+        prices = [item[1] for item in data['prices']]
+        df = pd.DataFrame(prices, columns=['close'])
+        return df
+    else:
+        st.error("Error al obtener datos de criptomonedas.")
+        return None
+
+def chat_interface():
+    st.header("Chat Interactivo")
+    user_input = st.text_input("Escribe tu mensaje aquí:")
+    if user_input:
+        st.write(f"Tú: {user_input}")
+        # Aquí agregarías lógica para procesar la entrada y responder
+        st.write("Chatbot: Lo siento, estoy aprendiendo a responder.")
 
-elif menu == "Criptomonedas":
-    st.header("📊 Análisis Técnico de Criptomonedas")
-    
-    # Selección de criptomoneda
-    crypto = st.text_input("Ingresa el símbolo de la criptomoneda (Ejemplo: BTC, ETH):")
-    
-    if crypto:
-        st.subheader(f"Análisis Técnico para {crypto.upper()}")
-        
-        # Llamada a la API de Coinalyze
-        endpoint = f"{COINALYZE_URL}/cryptocurrencies/{crypto}/historical"
-        headers = {"Authorization": f"Bearer {COINALYZE_API_KEY}"}
-        
-        response = requests.get(endpoint, headers=headers)
-        if response.status_code == 200:
-            data = response.json()
-            df = pd.DataFrame(data["prices"], columns=["timestamp", "price"])
-            
-            # Convertir timestamp a fecha
-            df["timestamp"] = pd.to_datetime(df["timestamp"], unit="ms")
-            
-            # Graficar precios
-            fig = px.line(df, x="timestamp", y="price", title=f"Precio de {crypto.upper()} a lo largo del tiempo")
-            st.plotly_chart(fig)
-        else:
-            st.error("No se pudieron obtener los datos. Verifica el símbolo o intenta más tarde.")
+# Main Application
+def main():
+    st.title("Aplicación de Criptomonedas")
+    menu = ["Chat", "Búsqueda Web", "Análisis de Imágenes", "Análisis Técnico", "Análisis de Sentimiento", "Predicción de Precios"]
+    choice = st.sidebar.selectbox("Seleccione una opción", menu)
 
-# Footer
-st.sidebar.markdown("---")
-st.sidebar.markdown("Creado con ❤️ por tu ChatBot")
+    if choice == "Chat":
+        chat_interface()
+    elif choice == "Búsqueda Web":
+        query = st.text_input("Ingrese su búsqueda:")
+        if query:
+            search_web(query)
+    elif choice == "Análisis de Imágenes":
+        uploaded_file = st.file_uploader("Suba una imagen", type=["png", "jpg", "jpeg"])
+        if uploaded_file:
+            analyze_image(uploaded_file)
+    elif choice == "Análisis Técnico":
+        df = fetch_crypto_data()
+        if df is not None:
+            analyze_crypto_data(df)
+    elif choice == "Análisis de Sentimiento":
+        text = st.text_area("Ingrese el texto para analizar:")
+        if text:
+            sentiment = analyze_sentiment(text)
+            st.write(f"El sentimiento del texto es: {sentiment}")
+    elif choice == "Predicción de Precios":
+        df = fetch_crypto_data()
+        if df is not None:
+            predict_prices(df)
 
+if __name__ == "__main__":
+    main()