Multiples usuarios

app.py

@@ -29,9 +29,17 @@ from werkzeug.security import generate_password_hash, check_password_hash
 # Configuracion
 # -----------------------------------------------------------------------
 BASE_DIR     = Path(__file__).parent
-DATOS_JSON   = BASE_DIR / "datos.json"
 USERS_FILE   = BASE_DIR / "users.json"
-TICKETS_DIR  = BASE_DIR / "tickets"
+
+def get_tickets_dir(usuario: str) -> Path:
+    """Directorio de tickets del usuario. Se crea si no existe."""
+    d = BASE_DIR / "tickets" / usuario
+    d.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    return d
+
+def get_datos_json(usuario: str) -> Path:
+    """Ruta al datos.json del usuario."""
+    return BASE_DIR / "datos" / usuario / "datos.json"
 
 ALLOWED_IMAGE_TYPES = {'image/jpeg', 'image/jpg', 'image/png', 'image/webp'}
 MAX_IMAGE_BYTES = 15 * 1024 * 1024  # 15 MB
@@ -195,6 +203,9 @@ def registro():
                     "nombre": nombre
                 }
                 guardar_usuarios(users)
+                # Crear carpeta de tickets para el nuevo usuario
+                (BASE_DIR / "tickets" / usuario).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+                (BASE_DIR / "datos" / usuario).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
                 ok = "Cuenta creada correctamente. Ya puedes iniciar sesion."
     return render_template("registro.html", error=error, ok=ok)
 
@@ -212,9 +223,10 @@ def index():
 @app.route("/api/datos")
 @login_required
 def api_datos():
-    if not DATOS_JSON.exists():
+    datos_json = get_datos_json(session["usuario"])
+    if not datos_json.exists():
         return jsonify({"error": "datos.json no generado", "predicciones": []}), 404
-    with open(DATOS_JSON, encoding="utf-8") as f:
+    with open(datos_json, encoding="utf-8") as f:
         datos = json.load(f)
     return jsonify(datos)
 
@@ -224,13 +236,14 @@ def api_datos():
 @app.route("/api/regenerar", methods=["POST"])
 @login_required
 def api_regenerar():
+    usuario = session["usuario"]
     try:
         subprocess.run(
-            [sys.executable, str(BASE_DIR / "autocompra7.py")],
+            [sys.executable, str(BASE_DIR / "autocompra7.py"), "--usuario", usuario],
             cwd=str(BASE_DIR), check=True, capture_output=True, timeout=120
         )
         subprocess.run(
-            [sys.executable, str(BASE_DIR / "generar_lista.py")],
+            [sys.executable, str(BASE_DIR / "generar_lista.py"), "--usuario", usuario],
             cwd=str(BASE_DIR), check=True, capture_output=True, timeout=30
         )
         return jsonify({"ok": True, "mensaje": "Pipeline ejecutado correctamente"})
@@ -245,7 +258,8 @@ def api_regenerar():
 @app.route("/tickets/<path:filename>")
 @login_required
 def ticket_file(filename):
-    return send_from_directory(str(TICKETS_DIR), filename)
+    # Cada usuario solo accede a su propia carpeta de tickets
+    return send_from_directory(str(get_tickets_dir(session["usuario"])), filename)
 
 # -----------------------------------------------------------------------
 # Gestion de usuarios (solo admin)
@@ -342,8 +356,8 @@ def api_ocr_ticket():
 
         # Guardar como JSON en la carpeta tickets/
         ts          = datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
-        ticket_path = TICKETS_DIR / f"ocr_{ts}.json"
+        tdir        = get_tickets_dir(session['usuario'])
-        TICKETS_DIR.mkdir(exist_ok=True)
+        ticket_path = tdir / f"ocr_{ts}.json"
         with open(ticket_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
             json.dump({
                 "fecha":    fecha_ticket,

autocompra7.py

@@ -3,11 +3,20 @@ import pandas as pd
 import numpy as np
 import os
 import json
+import argparse
 from datetime import datetime, timedelta
 from PyPDF2 import PdfReader
 
-# Carpeta con los tickets PDF
+# --- Argumentos --------------------------------------------------------
-ticket_folder = "tickets"
+parser = argparse.ArgumentParser()
+parser.add_argument('--usuario', default='default', help='Nombre del usuario')
+args = parser.parse_args()
+
+# Carpeta con los tickets del usuario y directorio de salida
+ticket_folder = os.path.join("tickets", args.usuario)
+output_dir    = os.path.join("datos",   args.usuario)
+os.makedirs(ticket_folder, exist_ok=True)
+os.makedirs(output_dir,    exist_ok=True)
 
 # Palabras clave que indican líneas que no hay que procesar
 exclude_keywords = [
@@ -87,7 +96,7 @@ df = pd.DataFrame(datos, columns=columnas)
 df.dropna(subset=["fecha"], inplace=True)
 
 # Guardar detalle completo
-df.to_csv("detalle_productos.csv", index=False)
+df.to_csv(os.path.join(output_dir, "detalle_productos.csv"), index=False)
 
 # Agrupar por producto
 resumen = df.groupby("producto").agg(
@@ -97,12 +106,12 @@ resumen = df.groupby("producto").agg(
     primera_vez=("fecha", "min"),
     ultima_vez=("fecha", "max")
 ).sort_values("gasto_total", ascending=False)
-resumen.to_csv("resumen_productos.csv")
+resumen.to_csv(os.path.join(output_dir, "resumen_productos.csv"))
 
 # Gasto mensual
 df["mes"] = df["fecha"].dt.to_period("M")
 gasto_mensual = df.groupby("mes")["precio_total"].sum()
-gasto_mensual.to_csv("gasto_mensual.csv")
+gasto_mensual.to_csv(os.path.join(output_dir, "gasto_mensual.csv"))
 
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # Cálculo de frecuencia con estacionalidad real por meses del año
@@ -188,11 +197,11 @@ df = df.merge(resumen_estacional, on="producto", how="left")
 compra_estimacion = df[df["proxima_compra"] <= proxima_semana]
 
 # Guardar lista estimada
-compra_estimacion.to_csv("compra_estimacion.csv", index=False)
+compra_estimacion.to_csv(os.path.join(output_dir, "compra_estimacion.csv"), index=False)
 
 # Generar HTML visual
 html = compra_estimacion[["producto", "cantidad", "precio_unitario", "precio_total", "proxima_compra"]].sort_values("proxima_compra").to_html(index=False)
-with open("lista_compra_estimada.html", "w") as file:
+with open(os.path.join(output_dir, "lista_compra_estimada.html"), "w") as file:
     file.write(html)
 
 print("\n✅ Todo listo. Archivos generados:")
@@ -207,5 +216,5 @@ lista_estimado = resumen_estacional.dropna(subset=["diferencia_dias"]).copy()
 lista_estimado["producto"] = lista_estimado["producto"].str.title()
 lista_estimado["fecha_estimada_proxima_compra"] = lista_estimado["proxima_compra"].dt.strftime("%d/%m/%Y")
 lista_estimado = lista_estimado.sort_values("diferencia_dias", ascending=True)
-lista_estimado.to_csv("lista_compra_estimado.csv", index=False)
+lista_estimado.to_csv(os.path.join(output_dir, "lista_compra_estimado.csv"), index=False)
 print("- lista_compra_estimado.csv")

docker-compose.yml

@@ -8,11 +8,10 @@
       SECRET_KEY: "${SECRET_KEY}"
       ADMIN_PASSWORD: "${ADMIN_PASSWORD}"
     volumes:
-      # Persistir tickets, datos generados y configuracion fuera del contenedor
+      # Persistir tickets y datos generados por usuario fuera del contenedor
       - ./tickets:/app/tickets
-      - ./datos.json:/app/datos.json
+      - ./datos:/app/datos
       - ./users.json:/app/users.json
       - ./config.ini:/app/config.ini
-      - ./lista_compra_estimado.csv:/app/lista_compra_estimado.csv
     ports:
       - "8088:5000"

generar_lista.py

@@ -6,8 +6,19 @@ Uso: python generar_lista.py
 import pandas as pd
 import json
 import re
+import os
+import argparse
 from datetime import datetime
 
+# --- Argumentos --------------------------------------------------------
+parser = argparse.ArgumentParser()
+parser.add_argument('--usuario', default='default', help='Nombre del usuario')
+args = parser.parse_args()
+
+input_csv  = os.path.join('datos', args.usuario, 'lista_compra_estimado.csv')
+output_dir = os.path.join('datos', args.usuario)
+os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
+
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # Filtros de basura (líneas del ticket que no son productos)
 # ---------------------------------------------------------------------------
@@ -51,12 +62,12 @@ def limpiar_nombre(nombre):
 try:
     # Intentar UTF-8 primero, si falla usar cp1252 (Windows)
     try:
-        df = pd.read_csv('lista_compra_estimado.csv', encoding='utf-8')
+        df = pd.read_csv(input_csv, encoding='utf-8')
     except UnicodeDecodeError:
-        df = pd.read_csv('lista_compra_estimado.csv', encoding='cp1252')
+        df = pd.read_csv(input_csv, encoding='cp1252')
 except FileNotFoundError:
-    print("❌ No se encontró lista_compra_estimado.csv")
+    print("❌ No se encontró", input_csv)
-    print("   Ejecuta primero: python autocompra5.py  (o autocompra7.py)")
+    print("   Ejecuta primero: python autocompra7.py --usuario", args.usuario)
     exit(1)
 
 print(f"   Productos en CSV: {len(df)}")
@@ -101,7 +112,7 @@ for _, row in df.iterrows():
 
 # Escribir datos.js (cargable como <script src> sin servidor HTTP)
 ts = datetime.now().strftime('%d/%m/%Y %H:%M')
-with open('datos.js', 'w', encoding='utf-8') as f:
+with open(os.path.join(output_dir, 'datos.js'), 'w', encoding='utf-8') as f:
     f.write('// Generado el ' + ts + ' - ' + str(len(resultado)) + ' productos\n')
     f.write('const GENERADO = "' + ts + '";\n')
     f.write('const predicciones = ')
@@ -114,8 +125,8 @@ datos_json = {
     'total':        len(resultado),
     'predicciones': resultado,
 }
-with open('datos.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
+with open(os.path.join(output_dir, 'datos.json'), 'w', encoding='utf-8') as f:
     json.dump(datos_json, f, ensure_ascii=False, indent=2)
 
-print(f"✓ {len(resultado)} predicciones escritas en datos.js y datos.json")
+print(f"✓ {len(resultado)} predicciones escritas en datos.json ({args.usuario})")
 print(f"  Abre index.html en el navegador o arranca app.py para ver la lista.")