Feature/rodrigo modelo

requirements.txt

@@ -0,0 +1,77 @@
+asgiref==3.8.1
+cachetools==5.5.0
+certifi==2024.8.30
+cffi==1.17.1
+charset-normalizer==3.3.2
+colorama==0.4.6
+cryptography==43.0.1
+Django==5.1.1
+django-allauth==64.2.1
+django-oauth-toolkit==3.0.1
+djangorestframework==3.15.2
+djangorestframework-simplejwt==5.3.1
+drf-yasg==1.21.7
+filelock==3.16.0
+fsspec==2024.9.0
+google-api-core==2.19.2
+google-api-python-client==2.145.0
+google-auth==2.34.0
+google-auth-httplib2==0.2.0
+google-auth-oauthlib==1.2.1
+googleapis-common-protos==1.65.0
+grpcio==1.66.1
+httplib2==0.22.0
+huggingface-hub==0.24.7
+idna==3.8
+inflection==0.5.1
+Jinja2==3.1.4
+jwcrypto==1.5.6
+MarkupSafe==2.1.5
+mpmath==1.3.0
+networkx==3.3
+numpy==2.1.1
+nvidia-cublas-cu12==12.1.3.1
+nvidia-cuda-cupti-cu12==12.1.105
+nvidia-cuda-nvrtc-cu12==12.1.105
+nvidia-cuda-runtime-cu12==12.1.105
+nvidia-cudnn-cu12==9.1.0.70
+nvidia-cufft-cu12==11.0.2.54
+nvidia-curand-cu12==10.3.2.106
+nvidia-cusolver-cu12==11.4.5.107
+nvidia-cusparse-cu12==12.1.0.106
+nvidia-nccl-cu12==2.20.5
+nvidia-nvjitlink-cu12==12.6.68
+nvidia-nvtx-cu12==12.1.105
+oauthlib==3.2.2
+packaging==24.1
+pandas==2.2.3
+proto-plus==1.24.0
+protobuf==5.28.1
+psycopg2==2.9.9
+psycopg2-binary==2.9.9
+pyasn1==0.6.1
+pyasn1_modules==0.4.1
+pycparser==2.22
+PyJWT==2.9.0
+pyparsing==3.1.4
+python-dateutil==2.9.0.post0
+python-dotenv==1.0.1
+pytz==2024.2
+PyYAML==6.0.2
+regex==2024.9.11
+requests==2.32.3
+requests-oauthlib==2.0.0
+rsa==4.9
+safetensors==0.4.5
+six==1.16.0
+sqlparse==0.5.1
+sympy==1.13.2
+tokenizers==0.19.1
+torch==2.4.1
+tqdm==4.66.5
+transformers==4.44.2
+triton==3.0.0
+typing_extensions==4.12.2
+tzdata==2024.1
+uritemplate==4.1.1
+urllib3==2.2.3

site_app/api/migrations/0008_campana_presupuesto_campana_tamaño_audiencia_and_more.py

@@ -0,0 +1,28 @@
+# Generated by Django 5.1.1 on 2024-10-10 20:35
+
+from django.db import migrations, models
+
+
+class Migration(migrations.Migration):
+
+    dependencies = [
+        ('api', '0007_alter_campana_table'),
+    ]
+
+    operations = [
+        migrations.AddField(
+            model_name='campana',
+            name='presupuesto',
+            field=models.FloatField(blank=True, null=True),
+        ),
+        migrations.AddField(
+            model_name='campana',
+            name='tamaño_audiencia',
+            field=models.IntegerField(blank=True, null=True),
+        ),
+        migrations.AddField(
+            model_name='campana',
+            name='tipo_campana',
+            field=models.CharField(choices=[('email', 'Email Marketing'), ('google_ads', 'Google Ads'), ('social_media', 'Social Media'), ('banner', 'Banner Advertising')], default='email', max_length=50),
+        ),
+    ]

site_app/api/migrations/0009_campana_fecha_finalizacion.py

@@ -0,0 +1,18 @@
+# Generated by Django 5.1.1 on 2024-10-10 21:20
+
+from django.db import migrations, models
+
+
+class Migration(migrations.Migration):
+
+    dependencies = [
+        ('api', '0008_campana_presupuesto_campana_tamaño_audiencia_and_more'),
+    ]
+
+    operations = [
+        migrations.AddField(
+            model_name='campana',
+            name='fecha_finalizacion',
+            field=models.DateField(blank=True, null=True),
+        ),
+    ]

site_app/api/models.py

@@ -95,12 +95,27 @@ class Meta:
 
 # Campana gestionadas por User
 class Campana(models.Model):
+      # Definir las opciones como un enumerado
+    EMAIL = 'email'
+    GOOGLE_ADS = 'google_ads'
+    SOCIAL_MEDIA = 'social_media'
+    BANNER = 'banner'
+
+    TIPO_CAMPANA_CHOICES = [
+        (EMAIL, 'Email Marketing'),
+        (GOOGLE_ADS, 'Google Ads'),
+        (SOCIAL_MEDIA, 'Social Media'),
+        (BANNER, 'Banner Advertising'),
+    ]
+
     id = models.AutoField(primary_key=True)
     nombre = models.CharField(max_length=255)
     descripcion = models.TextField()
     fecha_creacion = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
     fecha_inicio = models.DateField(null=True, blank=True)
+    fecha_finalizacion = models.DateField(null=True ,blank=True)
     usuario = models.ForeignKey('api.Usuario', on_delete=models.CASCADE)
+    tipo_campana = models.CharField(max_length=50, choices=TIPO_CAMPANA_CHOICES, default=EMAIL)
     rendimiento = models.OneToOneField(
         'api.EstadisticaCampana', 
         on_delete=models.CASCADE, 
@@ -112,6 +127,8 @@ class Campana(models.Model):
     conversiones_totales = models.IntegerField(default=0)
     google_calendar_event_id = models.CharField(max_length=255, null=True, blank=True)
     google_keep_note_id = models.CharField(max_length=255, null=True, blank=True)
+    presupuesto = models.FloatField(null=True, blank=True)
+    tamaño_audiencia = models.IntegerField(null=True, blank=True)  # target_audience_size
 
     class Meta:
         db_table = 'campanas'

site_app/api/serializers.py

@@ -75,3 +75,20 @@ def create(self, validated_data):
         usuario.save()  # Guarda la nueva instancia de usuario en la base de datos
         return usuario  # Devuelve el usuario recién creado
 
+class PredecirRendimientoSerializer(serializers.Serializer):
+    tipo_campana = serializers.ChoiceField(choices=[
+        ('email', 'Email Marketing'),
+        ('google_ads', 'Google Ads'),
+        ('social_media', 'Social Media'),
+        ('banner', 'Banner Advertising'),
+    ])
+    fecha_inicio = serializers.DateField()
+    fecha_finalizacion = serializers.DateField()
+    presupuesto = serializers.FloatField()
+    tamaño_audiencia = serializers.IntegerField()
+
+    # Validación para asegurarse de que la fecha_finalización sea posterior a la fecha_inicio
+    def validate(self, data):
+        if data['fecha_finalizacion'] <= data['fecha_inicio']:
+            raise serializers.ValidationError("La fecha de finalización debe ser posterior a la fecha de inicio.")
+        return data

site_app/api/services/CampanaService.py

@@ -7,16 +7,47 @@
 from datetime import timedelta
 from django.db import IntegrityError 
 from django.core.exceptions import ObjectDoesNotExist
+import pickle
+import pandas as pd
 
 class CampanaService:
     def __init__(self):
         self.generador_texto = pipeline("text-generation", model="facebook/bart-large-cnn")
         self.campana_repository = CampanaRepository()
 
-    def calcular_rendimiento(self, estadistica ):
+        # Cargar el modelo de regresión
+        model_filename = 'modelo_regresion.pkl'
+        with open(model_filename, 'rb') as file:
+            self.loaded_model = pickle.load(file)
+
+    def calcular_rendimiento(self, campana):
         # Lógica para calcular el rendimiento utilizando las estadísticas
-        rendimiento = (estadistica.tasa_apertura + estadistica.tasa_conversion) / 2
-        return rendimiento
+        # rendimiento = (estadistica.tasa_apertura + estadistica.tasa_conversion) / 2
+        # return rendimiento
+
+        # Extraer datos de la campaña
+        campaign_type = campana.tipo_campana
+        duration_days = (campana.fecha_finalizacion - campana.fecha_inicio).days
+        budget = campana.presupuesto
+        target_audience_size = campana.tamaño_audiencia
+
+        # Crear un DataFrame con los datos de entrada para el modelo
+        input_data = pd.DataFrame({
+            'duration_days': [duration_days],
+            'budget': [budget],
+            'target_audience_size': [target_audience_size],
+            'campaign_type_email': [True if campaign_type == Campana.EMAIL else False],
+            'campaign_type_google_ads': [True if campaign_type == Campana.GOOGLE_ADS else False],
+            'campaign_type_social_media': [True if campaign_type == Campana.SOCIAL_MEDIA else False],
+            'campaign_type_banner': [True if campaign_type == Campana.BANNER else False]
+        })
+
+        # Realizar la predicción utilizando el modelo de regresión cargado
+        predicted_rendimiento = self.loaded_model.predict(input_data)[0]
+
+        # Retornar el rendimiento predicho
+        return predicted_rendimiento
+
 
     def crear_campana_con_contenido(self, data):
         serializer = CampanaSerializer(data=data)

site_app/api/urls.py

@@ -6,7 +6,7 @@
 from api.controllers.CampanaController import CampanaViewSet
 from api.controllers.UsuarioController import UsuarioViewSet
 from api import views
-from .views.view import TareaViewSet, CampanaViewSet,CampanaCrearViewSet, ClienteViewSet, AgregarClienteViewSet, EstadisticasCampanaViewSet, ImportarDatosView,CalendarView,fetch_events, TareaGoogleCalendarView
+from .views.view import TareaViewSet, CampanaViewSet,CampanaCrearViewSet, ClienteViewSet, EstadisticasCampanaViewSet, ImportarDatosView,CalendarView,fetch_events, TareaGoogleCalendarView, CustomTokenObtainPairView, CustomTokenRefreshView, TokenRefreshView, PredecirRendimientoView
 from drf_yasg.views import get_schema_view
 from drf_yasg import openapi
 
@@ -36,6 +36,8 @@
     # Permite importar datos de clientes desde un archivo CSV o similar.
     path('datos/importar/', ImportarDatosView.as_view(), name='importar_datos'),
 
+
+
     # Integración con Google Calendar
     path('fetch-events/', fetch_events, name='fetch_events'),
     path('', include('api.calendar_integration.urls')),
@@ -51,4 +53,11 @@
 
     # Esta ruta para crear campañas es correcta
     path('campanas/crear/', CampanaCrearViewSet.as_view(), name='campana_crear'),
+    path('campanas/predecir_rendimiento/', PredecirRendimientoView.as_view(), name='predecir_rendimiento'),
+
+    path('api/token/', CustomTokenObtainPairView.as_view(), name='token_obtain_pair'),
+    path('api/token/refresh/', CustomTokenRefreshView.as_view(), name='token_refresh'),
+
+    # Swagger UI
+    path('swagger/', schema_view.with_ui('swagger', cache_timeout=0), name='schema-swagger-ui'),
 ] 

site_app/api/views/view.py

@@ -4,14 +4,15 @@
 from rest_framework.decorators import action
 from rest_framework.response import Response
 from rest_framework.permissions import IsAuthenticated
+from rest_framework_simplejwt.views import TokenObtainPairView, TokenRefreshView
 from django.db import IntegrityError
 from rest_framework import generics
 from django.shortcuts import get_object_or_404
 import csv
 from ..services import EstadisticasService,CampanaService,ClienteService,google_calendarService 
 from ..services.CampanaService import CampanaService
 from ..models import Tarea, Campana, Cliente, EstadisticaCampana,Usuario, Event
-from ..serializers import TareaSerializer, CampanaSerializer, ClienteSerializer, EstadisticaCampanaSerializer, EventSerializer
+from ..serializers import TareaSerializer, CampanaSerializer, ClienteSerializer, EstadisticaCampanaSerializer, PredecirRendimientoSerializer
 from ..repositories import TareasRepository,CampanaRepository,ClienteRepository,EstadisticasRepository
 from transformers import pipeline
 import csv
@@ -238,3 +239,74 @@ def post(self, request):
 def fetch_events_view(request):
     calendar_service = google_calendarService ()
     events = calendar_service.fetch_events()
+
+
+
+class CustomTokenObtainPairView(TokenObtainPairView):
+    @swagger_auto_schema(
+        operation_description="Obtener un token JWT",
+        request_body=openapi.Schema(
+            type=openapi.TYPE_OBJECT,
+            properties={
+                'username': openapi.Schema(type=openapi.TYPE_STRING, description='Nombre de usuario o correo electrónico'),
+                'password': openapi.Schema(type=openapi.TYPE_STRING, description='Contraseña'),
+            },
+        ),
+        responses={200: openapi.Response('Success', openapi.Schema(
+            type=openapi.TYPE_OBJECT,
+            properties={
+                'refresh': openapi.Schema(type=openapi.TYPE_STRING, description='Token de refresco'),
+                'access': openapi.Schema(type=openapi.TYPE_STRING, description='Token de acceso'),
+            },
+        ))},
+    )
+    def post(self, request, *args, **kwargs):
+        return super().post(request, *args, **kwargs)
+
+
+class CustomTokenRefreshView(TokenRefreshView):
+    pass
+
+class PredecirRendimientoView(APIView):
+
+    @swagger_auto_schema(
+        request_body=PredecirRendimientoSerializer,
+        responses={
+            200: openapi.Response('Rendimiento predicho', PredecirRendimientoSerializer),
+            400: 'Error en los datos de entrada'
+        }
+    )
+
+    def post(self, request):
+        # Validar los datos con el serializer
+        serializer = PredecirRendimientoSerializer(data=request.data)
+
+        if serializer.is_valid():
+            # Los datos ya están validados y se pueden extraer del serializer
+            validated_data = serializer.validated_data
+
+            # Instanciar el servicio de la campaña
+            campana_service = CampanaService()
+
+            # Simular una "campaña" temporal con los datos validados
+            class SimulatedCampana:
+                def __init__(self, data):
+                    self.tipo_campana = data['tipo_campana']
+                    self.fecha_inicio = data['fecha_inicio']
+                    self.fecha_finalizacion = data['fecha_finalizacion']
+                    self.presupuesto = data['presupuesto']
+                    self.tamaño_audiencia = data['tamaño_audiencia']
+
+            # Crear la campaña simulada
+            campana = SimulatedCampana(validated_data)
+
+            # Llamar al método para calcular el rendimiento
+            rendimiento = campana_service.calcular_rendimiento(campana)
+
+            # Retornar la respuesta con el rendimiento predicho
+            return Response({
+                'rendimiento_predicho': rendimiento
+            }, status=status.HTTP_200_OK)
+
+        # Si el serializer no es válido, retornar los errores
+        return Response(serializer.errors, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)