import streamlit as st
from PIL import Image
import pytesseract
from numpy import nan as NaN  # Parche para pandas-ta
import pandas_ta as ta
from textblob import TextBlob
import pandas as pd
import requests
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

# Helper Functions
# (Mismo código proporcionado anteriormente en las funciones)

# Main Application
def main():
    st.sidebar.title("Menú")
    menu = [
        "Chat", "Búsqueda Web", "Análisis de Imágenes", 
        "Análisis Técnico", "Análisis de Sentimiento", "Predicción de Precios"
    ]
    choice = st.sidebar.selectbox("Seleccione una opción", menu)

    if choice == "Chat":
        chat_interface()
    elif choice == "Búsqueda Web":
        st.header("Búsqueda Web")
        query = st.text_input("Ingrese su búsqueda:")
        if query:
            search_web(query)
    elif choice == "Análisis de Imágenes":
        st.header("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":
        st.header("Análisis Técnico de Criptomonedas")
        df = fetch_crypto_data()
        if df is not None:
            analyze_crypto_data(df)
    elif choice == "Análisis de Sentimiento":
        st.header("Análisis de Sentimiento")
        text = st.text_area("Ingrese el texto para analizar:")
        if text:
            analyze_sentiment(text)
    elif choice == "Predicción de Precios":
        st.header("Predicción de Precios de Criptomonedas")
        df = fetch_crypto_data()
        if df is not None:
            predict_prices(df)

if __name__ == "__main__":
    main()