Added Random Question from dataset on UI

ui/utils/db.py

@@ -19,8 +19,8 @@
 """
 scope = ['https://spreadsheets.google.com/feeds','https://www.googleapis.com/auth/drive']
 spreadsheet = "MuHeQa_Validation"
-spreadsheet_id = "1TY6Tj1OwITOW3o1nYRFFRY1bunvHNImUj-J0omRq4-I"
-sheet = "Validation"
+spreadsheetId = "1TY6Tj1OwITOW3o1nYRFFRY1bunvHNImUj-J0omRq4-I"
+validationSheet = "Validation"
 
 if os.path.exists('credentials.json'):
     creds = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name('credentials.json', scope)
@@ -35,7 +35,7 @@ def connectToSheet():
     service = build("sheets","v4",credentials=creds)
     return service.spreadsheets()
 
-def insertRow(sheet):
+def insertRow():
     """
     Funcion auxiliar que inserta una nueva fila en la Hoja de Validacion
     """
@@ -47,6 +47,17 @@ def getRecordsInSheet(sheet):
     Sea esta hoja un dataset de EQA que sigue nuestro formato
     """
     client = gspread.authorize(creds)
-    sheetClient = client.open("MuHeQa_Validation").worksheet(sheet)
+    sheetClient = client.open(spreadsheet).worksheet(sheet)
     records = sheetClient.get_all_records()
-    return records
+    return records
+
+def getDatasetsInSheet(sheet):
+    """
+    Funcion auxiliar que devuelve una lista con  
+    el nombre de las hojas que contienen un Dataset
+    """
+    sheetMetadata = sheet.get(spreadsheetId=spreadsheetId).execute()
+    properties = sheetMetadata.get('sheets')
+    datasetList = []
+    [datasetList.append(i.get("properties").get('title')) for i in properties if "Dataset" in i.get("properties").get('title')]
+    return datasetList

ui/webapp.py

@@ -3,11 +3,12 @@
 from annotated_text import annotated_text
 import operator
 from utils import db
+import random
 
 def queryJSON(queryURL, question):
-    '''
+    """
     Funcion auxiliar que realiza las preguntas al servidor de EQA
-    '''
+    """
     files = {
         'question': (None, question),
     }
@@ -18,9 +19,9 @@ def main():
 
     @st.cache(show_spinner=False, allow_output_mutation=True)
     def getAnswers(data):
-        '''
+        """
         Funcion auxiliar que obtiene una lista con todas las respuestas sobre las distintas bases de conocimiento
-        '''
+        """
         answerList = [
 
         ]
@@ -57,7 +58,7 @@ def annotateContext(response, answer, context):
     )
 
     #Creamos la conexion para la base de datos de validacion
-    #conn = db.connect()
+    worksheet = db.connectToSheet()
 
     #Titulo y subtitulo del cuerpo de la interfaz
     st.title('MuHeQa UI')
@@ -68,8 +69,37 @@ def annotateContext(response, answer, context):
     st.markdown("""
     Streamlit Web Interface based on MuHeQa - Web Service that creates Natural Language answers from Natural Language questions using as Knowledge Base a combination of both Structured (Knowledge Graphs) and Unstructured (documents) Data.
     """, unsafe_allow_html=True)
+    st.markdown("""
+    Write any question below or use a random one from a pre-loaded datasets!
+    """, unsafe_allow_html=True)
+
+    #Lista de Hojas de Calculo con Datasets en nuestro Libro 
+    datasetList = db.getDatasetsInSheet(worksheet)
+
+    #Obtenemos el contenido de cada una de estas hojas
+    recordList = []
+    #Creamos una lista de listas para dicho contenido, donde cada lista sera un dataset (hoja)
+    for i in datasetList:
+        recordList.append(db.getRecordsInSheet(i))    
+
+    #Buscador para realizar preguntas
+    question = st.text_input("")
 
-    question = st.text_input('')
+    #Creamos la lista para el selector
+    selectorList = ["All"]
+    #Quitamos "_Validation" del nombre de las hojas del Libro de Calculo
+    selectorList.extend([i.split("_")[0] for i in datasetList])
+
+    #Selector para el Dataset del que provendran las preguntas aleatorias
+    dataset = st.selectbox("Select a DataSet", selectorList)
+    #Boton que hace una pregunta aleatoria
+    randomQuestion = st.button("Random Question")
+
+    if randomQuestion:
+        randomDict = random.choice(random.choices(recordList, weights=map(len, recordList))[0])
+        print(randomDict)
+        question = randomDict["question"]
+        modelAnswer = randomDict["answer"]
 
     data = {
         'question': question,
@@ -85,6 +115,12 @@ def annotateContext(response, answer, context):
     knowledgeBases = ["wikidata","dbpedia","cord19"]
 
     if question:
+        st.write("**Question: **", question)
+        if modelAnswer:
+            #Mostramos la respuesta modelo
+            st.write("**Expected Answer: **", modelAnswer)
+            #Reseteamos el valor de la respuesta modelo
+            modelAnswer = None
         #Mensaje de carga para las preguntas. Se muestra mientras que estas se obtienen.
         with st.spinner(text=':hourglass: Looking for answers...'):
             counter = 0
@@ -109,8 +145,11 @@ def annotateContext(response, answer, context):
                     with col2:
                         isWrong = st.button("👎", buttonKey + 1)
                     buttonKey += 2
+                    #Si se pulsa el boton de correcto/incorrecto:
                     if isRight or isWrong:
+                        #Mensaje de que el input del usuario ha sido registrado
                         st.success("✨ Thanks for your input!")
+                        #Insertamos en la Spreadsheet de Google
                         #db.insert(conn, [[question,source,answer,isRight]])
                         #Reseteamos los valores de los botones
                         isRight = False