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Modificaciones de interfaz

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  1. app.py +5 -11
app.py CHANGED
@@ -88,7 +88,7 @@ with colT1:
88
  st.markdown(""" <style> .font2 {
89
  font-size:16px ; font-family: 'Times New Roman'; color: #181618;}
90
  </style> """, unsafe_allow_html=True)
91
- st.markdown('<p class="font2">La presente app utiliza tweepy para descargar tweets de twitter en base a la información de entrada y procesa los tweets usando el modelo de lenguaje entrenado para identificar tweets que representan violencia política de género. Los tweets recolectados y su correspondiente clasificación se almacenan en un dataframe que se muestra como resultado final.</p>',unsafe_allow_html=True)
92
 
93
  with open("style.css") as f:
94
  st.markdown(f"<style>{f.read()}</style>",unsafe_allow_html=True)
@@ -100,16 +100,16 @@ def run():
100
 
101
  with col1:
102
  myform = st.form(key='Introduzca Texto')
103
- search_words = myform.text_input("Introduzca el termino o usuario para analizar y pulse el check correspondiente")
104
  number_of_tweets = myform.number_input('Introduzca número de tweets a analizar. Máximo 50', 0,50,10)
105
- filtro=myform.radio("Seleccione la opcion para filtrar",('Termino', 'Usuario'))
106
 
107
 
108
  submit_button = myform.form_submit_button(label='Analizar')
109
 
110
  if submit_button:
111
 
112
- if (filtro=='Termino'):
113
  new_search = search_words + " -filter:retweets"
114
  tweets =tw.Cursor(api.search_tweets,q=new_search,lang="es",tweet_mode="extended").items(number_of_tweets)
115
 
@@ -174,10 +174,4 @@ except KeyError:
174
  cole,cole1,cole2 = st.columns([3,3,2])
175
 
176
  with cole1:
177
- st.error('Termino no encontrado ⚠️', icon="⚠️")
178
-
179
- except tw.errors.NotFound:
180
- coleu,coleu1,coleu2 = st.columns([3,3,2])
181
-
182
- with coleu1:
183
- st.error('El usuario ingresados es incorrecto ⚠️', icon="⚠️")
 
88
  st.markdown(""" <style> .font2 {
89
  font-size:16px ; font-family: 'Times New Roman'; color: #181618;}
90
  </style> """, unsafe_allow_html=True)
91
+ st.markdown('<p class="font2">La presente herramienta utiliza tweepy para descargar tweets de twitter en base a la información de entrada y procesa los tweets usando el modelo de lenguaje entrenado para identificar tweets que representan violencia política de género. Los tweets recolectados y su correspondiente clasificación se almacenan en un dataframe que se muestra como resultado final.</p>',unsafe_allow_html=True)
92
 
93
  with open("style.css") as f:
94
  st.markdown(f"<style>{f.read()}</style>",unsafe_allow_html=True)
 
100
 
101
  with col1:
102
  myform = st.form(key='Introduzca Texto')
103
+ search_words = myform.text_input("Introduzca el término o usuario para analizar y pulse el check correspondiente")
104
  number_of_tweets = myform.number_input('Introduzca número de tweets a analizar. Máximo 50', 0,50,10)
105
+ filtro=myform.radio("Seleccione la opcion para filtrar por término o usuario",('Término', 'Usuario'))
106
 
107
 
108
  submit_button = myform.form_submit_button(label='Analizar')
109
 
110
  if submit_button:
111
 
112
+ if (filtro=='Término'):
113
  new_search = search_words + " -filter:retweets"
114
  tweets =tw.Cursor(api.search_tweets,q=new_search,lang="es",tweet_mode="extended").items(number_of_tweets)
115
 
 
174
  cole,cole1,cole2 = st.columns([3,3,2])
175
 
176
  with cole1:
177
+ st.error('Termino no encontrado ⚠️', icon="⚠️")