import tweepy as tw
import streamlit as st
import pandas as pd
import torch
import numpy as np
import re
import datetime

from pysentimiento.preprocessing import preprocess_tweet

from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader, RandomSampler, SequentialSampler
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification,AdamW

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('JosePezantes/finetuned-robertuito-base-cased-V-P-G')
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("JosePezantes/finetuned-robertuito-base-cased-V-P-G")

import torch
if torch.cuda.is_available():  
    device = torch.device("cuda")
    print('I will use the GPU:', torch.cuda.get_device_name(0))
    
else:
    print('No GPU available, using the CPU instead.')
    device = torch.device("cpu")

consumer_key = st.secrets["consumer_key"]
consumer_secret = st.secrets["consumer_secret"]
access_token = st.secrets["access_token"]
access_token_secret = st.secrets["access_token_secret"]
auth = tw.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)
api = tw.API(auth, wait_on_rate_limit=True)

def preprocess(text):
    text=text.lower()
    # remove hyperlinks
    text = re.sub(r'https?:\/\/.*[\r\n]*', '', text)
    text = re.sub(r'http?:\/\/.*[\r\n]*', '', text)
    #Replace &amp, &lt, &gt with &,<,> respectively
    text=text.replace(r'&amp;?',r'and')
    text=text.replace(r'&lt;',r'<')
    text=text.replace(r'&gt;',r'>')
    #remove hashtag sign
    text=re.sub(r"#","",text)   
    #remove mentions
    text = re.sub(r"(?:\@)\w+", '', text)
    #remove non ascii chars
    text=text.encode("ascii",errors="ignore").decode()
    #remove some puncts (except . ! ?)
    text=re.sub(r'[:"#$%&\*+,-/:;<=>@\\^_`{|}~]+','',text)
    text=re.sub(r'[!]+','!',text)
    text=re.sub(r'[?]+','?',text)
    text=re.sub(r'[.]+','.',text)
    text=re.sub(r"'","",text)
    text=re.sub(r"\(","",text)
    text=re.sub(r"\)","",text)
    text=" ".join(text.split())
    return text
    
def highlight_survived(s):
    return ['background-color: red']*len(s) if (s.violencia_política_de_género == 1) else ['background-color: green']*len(s)

def color_survived(val):
    color = 'red' if val=='violencia política de género' else 'white'
    return f'background-color: {color}'                

st.set_page_config(layout="wide")
st.markdown('<style>body{background-color: Blue;}</style>',unsafe_allow_html=True)

#background-color: Blue;

colT1,colT2 = st.columns([2,8])
with colT2:
    #st.title('Analisis de contenido de violencia política de género en Twitter') 
    st.markdown(""" <style> .font {
    font-size:40px ; font-family: 'Cooper Black'; color: #F15A28; text-align: center;} 
    </style> """, unsafe_allow_html=True)
    st.markdown('<p class="font">Violencia política de género en Twitter</p>', unsafe_allow_html=True)
    
    st.markdown(""" <style> .font1 {
    font-size:28px ; font-family: 'Times New Roman'; color: #07B6F5; text-align: center;} 
    </style> """, unsafe_allow_html=True)
    st.markdown('<p class="font1">Modelo de lenguaje utilizando RoBERTuito, para identificar tweets con contenido de violencia política de género </p>', unsafe_allow_html=True)
    
with colT1:
    st.image("https://encrypted-tbn0.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcSP09HkQ52tAuccb8iFEWs9E4ag0xRVjDSYXHNHSdSIuzERFPxPZ6NQZYnd_WXB2j-kkoQ&usqp=CAU",width=200)

st.markdown(""" <style> .font2 {
    font-size:16px ; font-family: 'Times New Roman'; color: #181618;} 
    </style> """, unsafe_allow_html=True)
st.markdown('<p class="font2">La presente herramienta permite ingresar un término o un usuario de twitter para ser analizado. Ademas, permite ingresar un número de tweets para analizar, máximo 50. Seleccione la opción de filtrar por término para analizar lo que publican hacia el término ingresado, el término puede ser su usuario de twitter o sus nombres y apellidos. Seleccione la opción de filtrar por usuario para analizar los tweets publicados por el usuario ingresado. Al dar click en Analizar se presentan los resultados de los datos ingresados en una tabla con su respectiva clasificación.</p>',unsafe_allow_html=True)

with open("style.css") as f: 
    st.markdown(f"<style>{f.read()}</style>",unsafe_allow_html=True)
    
def run():
    df =  pd.DataFrame()
    showTable = False    
    col,col1,col2 = st.columns([2,3,2])
      
    with col1:
        myform = st.form(key='Introduzca Texto')
        search_words = myform.text_input("Introduzca el término o usuario para analizar.")
        number_of_tweets = myform.number_input('Introduzca número de tweets a analizar, máximo 50.', 0,50,10)
        filtro=myform.radio("Seleccione la opción para filtrar por término o usuario.",('Término', 'Usuario'))

                               
        submit_button = myform.form_submit_button(label='Analizar')
        
        if submit_button:
             
            if (filtro=='Término'):
                new_search = search_words + " -filter:retweets"
                tweets =tw.Cursor(api.search_tweets,q=new_search,lang="es",tweet_mode="extended").items(number_of_tweets)

            elif (filtro=='Usuario'):
                try:
                    if not search_words.startswith('@'):
                        st.error("Por favor, ingrese un usuario válido, iniciando con @")
                        return
                    tweets = api.user_timeline(screen_name = search_words,tweet_mode="extended",count=number_of_tweets)
                except tw.errors.NotFound:
                    st.error('"El usuario ingresado no existe. Por favor, ingrese un usuario existente." ⚠️', icon="⚠️")
                    return
                except tw.errors.Unauthorized:
                    st.error('El usuario ingresado es privado. Por favor, ingrese un usuario público ⚠️', icon="⚠️")
                    return

            tweet_list = [i.full_text for i in tweets]
            
            text= pd.DataFrame(tweet_list)
            #text[0] = text[0].apply(preprocess)
            text[0] = text[0].apply(preprocess_tweet)
            text1=text[0].values
            indices1=tokenizer.batch_encode_plus(text1.tolist(),
                                     max_length=128,
                                     add_special_tokens=True, 
                                     return_attention_mask=True,
                                     pad_to_max_length=True,
                                     truncation=True)
            input_ids1=indices1["input_ids"]
            attention_masks1=indices1["attention_mask"]
            prediction_inputs1= torch.tensor(input_ids1)
            prediction_masks1 = torch.tensor(attention_masks1)
            # Set the batch size.  
            batch_size = 25
            # Create the DataLoader.
            prediction_data1 = TensorDataset(prediction_inputs1, prediction_masks1)
            prediction_sampler1 = SequentialSampler(prediction_data1)
            prediction_dataloader1 = DataLoader(prediction_data1, sampler=prediction_sampler1, batch_size=batch_size)
            print('Predicting labels for {:,} test sentences...'.format(len(prediction_inputs1)))
            # Put model in evaluation mode
            model.eval()
            # Tracking variables 
            predictions = []
            # Predict 
            for batch in prediction_dataloader1:
                batch = tuple(t.to(device) for t in batch)
                # Unpack the inputs from our dataloader
                b_input_ids1, b_input_mask1 = batch
                # Telling the model not to compute or store gradients, saving memory and   # speeding up prediction
                with torch.no_grad():
                    # Forward pass, calculate logit predictions
                    outputs1 = model(b_input_ids1, token_type_ids=None,attention_mask=b_input_mask1)
                logits1 = outputs1[0]
                # Move logits and labels to CPU
                logits1 = logits1.detach().cpu().numpy()
                # Store predictions and true labels
                predictions.append(logits1)
            flat_predictions = [item for sublist in predictions for item in sublist]
            flat_predictions = np.argmax(flat_predictions, axis=1).flatten()
            df = pd.DataFrame(list(zip(tweet_list, flat_predictions)),columns =['Últimos '+ str(number_of_tweets)+' Tweets'+' de '+search_words, 'violencia política de género'])
            df['violencia política de género']= np.where(df['violencia política de género']== 0, 'no violencia política de género', 'violencia política de género')
            showTable = True
                
    if (showTable):            
        df.index+=1
        print(df.index)
        st.table(df.head(50).style.set_properties(subset=['violencia política de género'], **{'width': '250px'}).applymap(color_survived, subset=['violencia política de género']))
                           
try:
    run()
except KeyError:
    cole,cole1,cole2 = st.columns([2,3,2])
      
    with cole1:
        st.error('"No se encontraron tweets publicados con los datos ingresados." ⚠️', icon="⚠️")