Portfolio de Aplicaciones IA

app.py (Estructura Completa de la Aplicación)

import streamlit as st
from streamlit_option_menu import option_menu
from streamlit_mic_recorder import mic_recorder
import datetime
import json
import os
import calendar
import io
import requests
import base64

# Configuration and Page Layout
st.set_page_config(page_title="FitIA Pro", page_icon="🔥", layout="centered")

# API KEY
API_KEY = "AIzaSyAhKVMLnpLq81Buca8B_cLojoHJr-B_vZc"

FILE_USER = "perfil_usuario.json"
FILE_DATA = "diario_datos.json"
FILE_STREAK = "datos_racha.json"
FILE_FOTO = "perfil_foto.png"
FILE_PESO = "historial_peso.json"

def cargar_json(archivo, defecto):
    if os.path.exists(archivo):
        try:
            with open(archivo, "r", encoding="utf-8") as f: return json.load(f)
        except Exception: return defecto
    return defecto

def guardar_json(archivo, datos):
    try:
        with open(archivo, "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(datos, f, ensure_ascii=False, indent=4)
    except Exception as e: print(f"Error guardando: {e}")

def recalcular_totales_maestro(diario):
    diario["cal_hoy"] = 0
    diario["prot_hoy"] = 0
    diario["carb_hoy"] = 0
    diario["gras_hoy"] = 0
    for comida in diario["comidas"]:
        for ing in comida["ingredientes"]:
            diario["cal_hoy"] += ing.get("kcal", 0)
            diario["prot_hoy"] += ing.get("prot", 0)
            diario["carb_hoy"] += ing.get("carb", 0)
            diario["gras_hoy"] += ing.get("gras", 0)
    return diario

def obtener_foto_b64():
    if os.path.exists(FILE_FOTO):
        with open(FILE_FOTO, "rb") as f: return base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")
    return None

def calcular_metas(peso, estatura, edad, objetivo, actividad):
    tmb = (10 * peso) + (6.25 * estatura) - (5 * edad) + 5
    f_act = {"Sedentario": 1.2, "Ligero": 1.375, "Moderado": 1.55, "Intenso": 1.725}
    mantenimiento = tmb * f_act.get(actividad, 1.2)
    
    if "Grasa" in objetivo: cal_meta = mantenimiento - 500
    elif "Músculo" in objetivo: cal_meta = mantenimiento + 300
    else: cal_meta = mantenimiento
    cal_meta = int(cal_meta)
    
    prot_meta = int(peso * 2.0)
    gras_meta = int((cal_meta * 0.25) / 9)
    carb_meta = int((cal_meta - (prot_meta * 4) - (gras_meta * 9)) / 4)
    
    return cal_meta, round(peso * 0.035, 1), prot_meta, carb_meta, gras_meta

def procesar_con_ia(tipo_input, contenido, perfil):
    prompt = f"""
    Actúa como un nutricionista experto. Objetivo: {perfil['objetivo']}.
    Analiza este {tipo_input}. Devuelve este JSON EXACTO (calcula gramos, kcal, proteínas, carbohidratos y grasas por cada ingrediente):
    {{
        "es_comida": true,
        "nota_salud": 8,
        "ingredientes": [{{"nombre": "Pollo", "gr": 150, "kcal": 200, "prot": 30, "carb": 0, "gras": 5}}],
        "total_kcal": 200, "total_prot": 30, "total_carb": 0, "total_gras": 5
    }}
    """
    b64_data = base64.b64encode(contenido).decode('utf-8')
    mime_type = "audio/wav" if tipo_input == "audio" else "image/jpeg"
    payload = {"contents": [{"parts": [{"text": prompt}, {"inlineData": {"mimeType": mime_type, "data": b64_data}}]}]}
    headers = {"Content-Type": "application/json"}
    
    # Fallback Matrix Array Setup
    modelos = ["gemini-2.0-flash", "gemini-1.5-flash", "gemini-1.5-pro"]
    for modelo in modelos:
        url = f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/{modelo}:generateContent?key={API_KEY}"
        try:
            response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
            if response.status_code == 200:
                res_text = response.json()['candidates'][0]['content']['parts'][0]['text']
                res_text = res_text.replace("```json", "").replace("```", "").strip()
                return json.loads(res_text)
        except: continue
    return None

def obtener_consejo_ia(perfil, diario):
    prompt = f"Eres un Coach. {perfil['nombre']} quiere {perfil['objetivo']}. Hoy lleva {diario['cal_hoy']} de {perfil['cal_meta']} kcal. Da un consejo corto con emoji."
    payload = {"contents": [{"parts": [{"text": prompt}]}]}
    url = f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash:generateContent?key={API_KEY}"
    try:
        response = requests.post(url, json=payload, headers={"Content-Type": "application/json"})
        return response.json()['candidates'][0]['content']['parts'][0]['text'].strip()
    except: return "💡 ¡Sigue así! Mantente enfocado en tu objetivo."

# Session State and Persistent Initializations
if "modo_pantalla" not in st.session_state: st.session_state.modo_pantalla = "dashboard"
if "comida_activa_id" not in st.session_state: st.session_state.comida_activa_id = None
if "consejo_actual" not in st.session_state: st.session_state.consejo_actual = "💡 Analizando tu día..."
if "consejo_ref_cal" not in st.session_state: st.session_state.consejo_ref_cal = -1

user_profile = cargar_json(FILE_USER, None)
if user_profile and "prot_meta" not in user_profile:
    cm, wm, pm, carb_m, gm = calcular_metas(user_profile.get("peso", 70), 170, 25, user_profile['objetivo'], "Moderado")
    user_profile.update({"prot_meta": pm, "carb_meta": carb_m, "gras_meta": gm})
    guardar_json(FILE_USER, user_profile)

datos_racha = cargar_json(FILE_STREAK, {"racha": 1, "ultima": str(datetime.date.today()), "historial": [str(datetime.date.today())]})
historial_peso = cargar_json(FILE_PESO, {})

comidas_defecto = [
    {"id": "desayuno_1", "nombre": "Desayuno", "icono": "☕", "ingredientes": [], "nota_salud": "-"},
    {"id": "almuerzo_1", "nombre": "Almuerzo", "icono": "🍲", "ingredientes": [], "nota_salud": "-"},
    {"id": "cena_1", "nombre": "Cena", "icono": "🌙", "ingredientes": [], "nota_salud": "-"}
]

diario = cargar_json(FILE_DATA, {"fecha": str(datetime.date.today()), "cal_hoy": 0, "agua_hoy": 0, "prot_hoy": 0, "carb_hoy": 0, "gras_hoy": 0, "comidas": comidas_defecto})
for k in ["prot_hoy", "carb_hoy", "gras_hoy"]: diario.setdefault(k, 0)

if diario["fecha"] != str(datetime.date.today()):
    diario = {"fecha": str(datetime.date.today()), "cal_hoy": 0, "agua_hoy": 0, "prot_hoy": 0, "carb_hoy": 0, "gras_hoy": 0, "comidas": comidas_defecto}
    guardar_json(FILE_DATA, diario)
    st.session_state.consejo_ref_cal = -1

if user_profile is not None and st.session_state.consejo_ref_cal != diario['cal_hoy']:
    st.session_state.consejo_actual = obtener_consejo_ia(user_profile, diario)
    st.session_state.consejo_ref_cal = diario['cal_hoy']

# Interface Logic Routing
if user_profile is None:
    st.title("🚀 Configura tu Perfil")
    with st.form("form_onboarding"):
        nom = st.text_input("¿Cómo te llamas?")
        c1, c2, c3 = st.columns(3)
        peso = c1.number_input("Peso (kg)", 40.0, 200.0, 70.0)
        talla = c2.number_input("Talla (cm)", 100.0, 250.0, 170.0)
        edad = c3.number_input("Edad", 15, 99, 25)
        obj = st.selectbox("Objetivo", ["Perder Grasa", "Ganar Músculo", "Mantenimiento"])
        act = st.selectbox("Actividad", ["Sedentario", "Ligero", "Moderado", "Intenso"])
        if st.form_submit_button("CREAR MI PLAN", type="primary"):
            if nom:
                c_meta, w_meta, p_meta, carb_meta, g_meta = calcular_metas(peso, talla, edad, obj, act)
                guardar_json(FILE_USER, {"nombre": nom, "peso": peso, "objetivo": obj, "cal_meta": c_meta, "water_meta": w_meta, "prot_meta": p_meta, "carb_meta": carb_meta, "gras_meta": g_meta})
                st.rerun()
else:
    # App logic streams (Diario, Dieta, Perfil)...
    # Render UI using custom CSS configurations injected natively.
    st.write("FitIA Engine Operativo.")