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app.py

@@ -328,25 +328,23 @@ def procesar(texto,archivo):
         model.identificacion_idioma(texto)
         return model.predict(),gr.Dataframe(),gr.File()
     else:
-        df=pd.read_csv(archivo.name,delimiter=",")
-        print(archivo.name) 
-        extension= archivo.name.split(".")[1]
-        print(extension)
-        df_new = pd.DataFrame( columns=df.columns.values)
-        print(df_new)
-        for item in df.columns.values:
-            sentences=df[item]
-            ides, predicted = modelo.aplicar_modelo(sentences)
-            out=modelo.salida_texto2( ides,predicted)
+        if archivo.name.split(".")[1]=="csv":
+            df=pd.read_csv(archivo.name,delimiter=",")
+        
+            df_new = pd.DataFrame( columns=df.columns.values)
             
-            df_new[item] = modelo.unir_array(out)
-       
-        print(df_new)
-        print(df_new.to_csv())
-        return "", df_new, df_new.to_csv(sep='\t', encoding='utf-8',index=False)
-        #return "", df_new, df_new.to_excel( index=False)
-
-
+            for item in df.columns.values:
+                sentences=df[item]
+                ides, predicted = modelo.aplicar_modelo(sentences)
+                out=modelo.salida_texto2( ides,predicted)
+                
+                df_new[item] = modelo.unir_array(out)
+            return "", df_new, df_new.to_csv(sep='\t', encoding='utf-8',index=False)
+            #return "", df_new, df_new.to_excel( index=False)
+        else:
+            if archivo.name.split(".")[1]=="json":
+                print("json")
+            return "", gr.Dataframe(), ""      
 demo = gr.Interface(fn=procesar,inputs=["text",gr.File()] , outputs=["text",gr.Dataframe(interactive=False),"text"])
        #                                                      
 demo.launch(share=True)