Calc/main_evaluation.py

683 lines
28 KiB
Python

"""
Motor de evaluación híbrida INTEGRADO con el sistema de auto-descubrimiento de tipos
"""
import sympy
from sympy import symbols, Symbol, sympify, solve, Eq, simplify
from typing import Dict, Any, Optional, Tuple, List, Union
import ast
import re
from contextlib import contextmanager
# Importaciones del sistema de tipos
from type_registry import (
discover_and_register_types,
get_registered_base_context,
get_registered_bracket_classes,
get_registered_helper_functions
)
# Importaciones existentes
from tl_bracket_parser import BracketParser
from tl_popup import PlotResult
class HybridEvaluationEngine:
"""
Motor de evaluación híbrida que combina SymPy con clases especializadas
VERSIÓN INTEGRADA con auto-descubrimiento de tipos
"""
def __init__(self, auto_discover_types: bool = True, types_directory: str = "custom_types"):
self.parser = BracketParser()
self.symbol_table: Dict[str, Any] = {}
self.equations: List[sympy.Eq] = []
self.last_result = None
# Configuración del sistema de tipos
self.types_directory = types_directory
self.auto_discover_enabled = auto_discover_types
# Información de tipos registrados
self.registered_types_info = {}
self.helper_functions = []
# Debug mode
self.debug = False
# NUEVA CONFIGURACIÓN: Modo simbólico
self.symbolic_mode = True # Por defecto, mantener forma simbólica
self.show_numeric_approximation = True # Mostrar aproximación numérica
self.keep_symbolic_fractions = True # Mantener fracciones como 4/5
self.auto_simplify = False # No simplificar automáticamente
# Configurar contexto base
self._setup_base_context()
def _setup_base_context(self):
"""Configura el contexto base con funciones matemáticas y clases"""
# 1. DESCOBRIR Y REGISTRAR TIPOS AUTOMÁTICAMENTE
if self.auto_discover_enabled:
try:
self.registered_types_info = discover_and_register_types(self.types_directory)
if self.debug:
print(f"🔍 Tipos descubiertos: {self.registered_types_info['class_count']} clases")
except Exception as e:
print(f"⚠️ Error en auto-descubrimiento: {e}")
self.registered_types_info = {
'base_context': {},
'bracket_classes': set(),
'helper_functions': []
}
# 2. FUNCIONES MATEMÁTICAS DE SYMPY (BASE)
math_functions = {
'pi': sympy.pi,
'e': sympy.E,
'I': sympy.I,
'oo': sympy.oo,
'sin': sympy.sin,
'cos': sympy.cos,
'tan': sympy.tan,
'asin': sympy.asin,
'acos': sympy.acos,
'atan': sympy.atan,
'sinh': sympy.sinh,
'cosh': sympy.cosh,
'tanh': sympy.tanh,
'exp': sympy.exp,
'log': sympy.log,
'ln': sympy.log,
'sqrt': sympy.sqrt,
'abs': sympy.Abs,
'sign': sympy.sign,
'floor': sympy.floor,
'ceiling': sympy.ceiling,
'factorial': sympy.factorial,
# Funciones de cálculo
'diff': sympy.diff,
'integrate': sympy.integrate,
'limit': sympy.limit,
'series': sympy.series,
'solve': sympy.solve,
'simplify': sympy.simplify,
'expand': sympy.expand,
'factor': sympy.factor,
'collect': sympy.collect,
'cancel': sympy.cancel,
'apart': sympy.apart,
'together': sympy.together,
# Álgebra lineal
'Matrix': sympy.Matrix,
'det': lambda m: m.det() if hasattr(m, 'det') else sympy.det(m),
'inv': lambda m: m.inv() if hasattr(m, 'inv') else sympy.Matrix(m).inv(),
# Printing
'latex': sympy.latex, # NUEVO: función latex global
# Plotting (será manejado por resultados interactivos)
'plot': self._create_plot_placeholder,
'plot3d': self._create_plot3d_placeholder,
}
# 3. CLASES ESPECIALIZADAS (DESDE AUTO-DESCUBRIMIENTO)
specialized_classes = self.registered_types_info.get('base_context', {})
# 4. FUNCIONES DE UTILIDAD
utility_functions = {
'_add_equation': self._add_equation,
'_assign_variable': self._assign_variable,
'help': self._help_function,
'evalf': lambda expr, n=15: expr.evalf(n) if hasattr(expr, 'evalf') else float(expr),
}
# 5. COMBINAR TODO EN EL CONTEXTO BASE
self.base_context = {
**math_functions,
**specialized_classes,
**utility_functions
}
# 6. ACTUALIZAR HELPER FUNCTIONS
self.helper_functions = get_registered_helper_functions()
# 7. ACTUALIZAR BRACKET PARSER CON CLASES DESCUBIERTAS
self._update_bracket_parser()
if self.debug:
print(f"📋 Contexto base configurado: {len(self.base_context)} entradas")
print(f"🆘 Helper functions: {len(self.helper_functions)}")
def _update_bracket_parser(self):
"""Actualiza el BracketParser con las clases descubiertas"""
try:
# NUEVO: Llamar al método reload para actualizar dinámicamente
self.parser.reload_bracket_classes()
if self.debug:
print(f"🔧 Bracket classes actualizadas: {self.parser.BRACKET_CLASSES}")
except Exception as e:
print(f"⚠️ Error actualizando bracket parser: {e}")
def reload_types(self):
"""Recarga todos los tipos del directorio (útil para desarrollo)"""
if self.debug:
print("🔄 Recargando tipos...")
self._setup_base_context()
if self.debug:
print("✅ Tipos recargados")
def get_available_types(self) -> Dict[str, Any]:
"""Retorna información sobre los tipos disponibles"""
return {
'registered_classes': self.registered_types_info.get('registered_classes', {}),
'bracket_classes': list(self.registered_types_info.get('bracket_classes', set())),
'total_context_entries': len(self.base_context),
'helper_functions_count': len(self.helper_functions)
}
def get_type_help(self, type_name: str) -> Optional[str]:
"""Obtiene ayuda para un tipo específico"""
# Buscar en clases registradas
registered_classes = self.registered_types_info.get('registered_classes', {})
if type_name in registered_classes:
cls = registered_classes[type_name]
if hasattr(cls, 'Helper'):
return cls.Helper(type_name)
return None
def _create_plot_placeholder(self, *args, **kwargs):
"""Crear placeholder para plots que será manejado por resultados interactivos"""
if self.debug:
print(f"🎯 Creando PlotResult con args: {args}, kwargs: {kwargs}")
return PlotResult('plot', args, kwargs)
def _create_plot3d_placeholder(self, *args, **kwargs):
"""Crear placeholder para plots 3D"""
if self.debug:
print(f"🎯 Creando PlotResult 3D con args: {args}, kwargs: {kwargs}")
return PlotResult('plot3d', args, kwargs)
def _help_function(self, obj=None):
"""Función de ayuda integrada que usa el sistema de helpers"""
if obj is None:
return "Ayuda disponible. Use help(función) para ayuda específica."
# Primero intentar con el objeto directamente
if hasattr(obj, '__doc__') and obj.__doc__:
return obj.__doc__
elif hasattr(obj, 'Helper'):
return obj.Helper("")
# Luego buscar en helpers registrados
obj_name = getattr(obj, '__name__', str(obj))
for helper_func in self.helper_functions:
try:
help_result = helper_func(obj_name)
if help_result:
return help_result
except:
continue
return f"No hay ayuda disponible para {obj}"
# ========== RESTO DE MÉTODOS EXISTENTES ==========
# (Los métodos de evaluación permanecen igual)
def evaluate_line(self, line: str) -> 'EvaluationResult':
"""
Evalúa una línea de código y retorna el resultado
"""
try:
# 1. Parsear la línea
parsed_line, parse_info = self.parser.parse_line(line)
if self.debug:
print(f"Parse: '{line}''{parsed_line}' ({parse_info})")
# 2. Manejar casos especiales
if parse_info == "comment":
return EvaluationResult(None, "comment", original_line=line)
elif parse_info == "equation":
return self._evaluate_equation_addition(parsed_line, line)
elif parse_info == "assignment":
return self._evaluate_assignment(parsed_line, line)
# 3. Evaluación SymPy
return self._evaluate_sympy_expression(parsed_line, parse_info, line)
except Exception as e:
return EvaluationResult(
None, "error",
error=str(e),
original_line=line
)
def _evaluate_assignment(self, parsed_line: str, original_line: str) -> 'EvaluationResult':
"""Maneja la asignación de variables"""
try:
# Ejecutar _assign_variable
result = self._eval_in_context(parsed_line)
# Extraer nombre de variable y valor del resultado
parts = original_line.split('=', 1)
var_name = parts[0].strip()
# Obtener el valor asignado
assigned_value = self.symbol_table.get(var_name)
# Generar evaluación numérica si está configurado para mostrarla
numeric_result = None
if self.show_numeric_approximation and hasattr(assigned_value, 'evalf'):
try:
numeric_eval = assigned_value.evalf()
# Verificar si el resultado numérico es diferente del simbólico
# Para fracciones racionales, siempre mostrar la aproximación decimal
if hasattr(assigned_value, 'is_Rational') and assigned_value.is_Rational:
# Es una fracción racional, mostrar aproximación decimal
numeric_result = numeric_eval
elif numeric_eval != assigned_value:
# Para otros casos, mostrar si son diferentes
try:
# Intentar comparación numérica más robusta
if abs(float(numeric_eval) - float(assigned_value)) > 1e-15:
numeric_result = numeric_eval
except:
# Si la comparación falla, asumir que son diferentes
numeric_result = numeric_eval
except Exception as e:
if self.debug:
print(f"DEBUG: Error en evaluación numérica: {e}")
pass
return EvaluationResult(
assigned_value, "assignment",
symbolic_result=result,
numeric_result=numeric_result,
original_line=original_line
)
except Exception as e:
return EvaluationResult(
None, "error",
error=f"Error en asignación: {e}",
original_line=original_line
)
def _evaluate_equation_addition(self, parsed_line: str, original_line: str) -> 'EvaluationResult':
"""Maneja la adición de ecuaciones al sistema"""
try:
# Ejecutar _add_equation
result = self._eval_in_context(parsed_line)
return EvaluationResult(
result, "equation_added",
symbolic_result=f"Ecuación agregada: {original_line}",
original_line=original_line
)
except Exception as e:
return EvaluationResult(
None, "error",
error=f"Error agregando ecuación: {e}",
original_line=original_line
)
def _evaluate_sympy_expression(self, expression: str, parse_info: str, original_line: str) -> 'EvaluationResult':
"""Evalúa una expresión usando SymPy"""
try:
# Evaluar en contexto SymPy
result = self._eval_in_context(expression)
if self.debug:
print(f"🔍 Resultado evaluación: {result} (tipo: {type(result)})")
if isinstance(result, PlotResult):
print(f" 📊 Es PlotResult: plot_type={result.plot_type}")
# Actualizar last_result
self.last_result = result
# Intentar evaluación numérica si está configurado para mostrarla
numeric_result = None
if self.show_numeric_approximation and hasattr(result, 'evalf'):
try:
numeric_eval = result.evalf()
# Solo mostrar evaluación numérica si es diferente del resultado simbólico
if (str(numeric_eval) != str(result) and numeric_eval != result and
not (isinstance(result, (int, float)) or
(hasattr(result, 'is_number') and result.is_number and
hasattr(result, 'is_Integer') and result.is_Integer))):
numeric_result = numeric_eval
except:
pass
return EvaluationResult(
result, "expression",
symbolic_result=result,
numeric_result=numeric_result,
parse_info=parse_info,
original_line=original_line
)
except NameError as e:
# Intentar crear símbolos automáticamente
return self._handle_undefined_symbols(expression, original_line, e)
except Exception as e:
return EvaluationResult(
None, "error",
error=str(e),
original_line=original_line
)
def _handle_undefined_symbols(self, expression: str, original_line: str, error: Exception) -> 'EvaluationResult':
"""Maneja símbolos no definidos creándolos automáticamente"""
try:
# Extraer nombres de variables de la expresión
var_names = self._extract_variable_names(expression)
# Crear símbolos automáticamente
new_symbols = {}
for name in var_names:
if name not in self.symbol_table and name not in self.base_context:
new_symbols[name] = Symbol(name)
self.symbol_table[name] = Symbol(name)
if new_symbols:
# Reintentar evaluación
result = self._eval_in_context(expression)
symbol_names = list(new_symbols.keys())
info_msg = f"Símbolos creados: {', '.join(symbol_names)}"
return EvaluationResult(
result, "symbolic_with_new_vars",
symbolic_result=result,
info=info_msg,
original_line=original_line
)
else:
raise error
except Exception as e:
return EvaluationResult(
None, "error",
error=str(e),
original_line=original_line
)
def _extract_variable_names(self, expression: str) -> List[str]:
"""Extrae nombres de variables de una expresión"""
try:
# Usar SymPy para extraer símbolos
expr = sympify(expression, locals=self._get_full_context())
return [str(symbol) for symbol in expr.free_symbols]
except:
# Fallback: usar regex
pattern = r'\b[a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*\b'
names = re.findall(pattern, expression)
# Filtrar funciones conocidas
return [name for name in names if name not in self.base_context]
def _eval_in_context(self, expression: str) -> Any:
"""Evalúa una expresión en el contexto completo"""
context = self._get_full_context()
# Casos especiales para funciones del sistema
if expression.strip().startswith('_add_equation'):
return eval(expression, {"__builtins__": {}}, context)
elif expression.strip().startswith('_assign_variable'):
# NUEVA LÓGICA: Manejar asignaciones en modo simbólico
# Extraer la expresión de la llamada _assign_variable("var", expresión)
import re
match = re.match(r'_assign_variable\("([^"]+)",\s*(.+)\)', expression.strip())
if match:
var_name = match.group(1)
expr_to_evaluate = match.group(2).strip()
# Evaluar la expresión usando la lógica simbólica
if self.symbolic_mode:
try:
value = sympify(expr_to_evaluate, locals=context, rational=self.keep_symbolic_fractions)
if self.auto_simplify and hasattr(value, 'simplify'):
value = value.simplify()
except:
# Si falla SymPy, usar eval como fallback
value = eval(expr_to_evaluate, {"__builtins__": {}}, context)
else:
# En modo numérico, usar eval
value = eval(expr_to_evaluate, {"__builtins__": {}}, context)
# Asignar directamente usando los valores evaluados
self.symbol_table[var_name] = value
return f"{var_name} = {value}"
else:
# Si no se puede parsear, usar eval como fallback
return eval(expression, {"__builtins__": {}}, context)
else:
# NUEVA LÓGICA: Priorizar SymPy en modo simbólico
if self.symbolic_mode:
try:
# Primero intentar con SymPy para mantener formas simbólicas
result = sympify(expression, locals=context, rational=self.keep_symbolic_fractions)
# Si auto_simplify está activado, simplificar
if self.auto_simplify and hasattr(result, 'simplify'):
result = result.simplify()
return result
except (SyntaxError, TypeError, ValueError) as sympy_error:
# Si SymPy falla, intentar con eval para objetos especializados
try:
result = eval(expression, {"__builtins__": {}}, context)
# Si el resultado es un objeto híbrido, retornarlo
if hasattr(result, '_sympystr'): # SympyClassBase
return result
elif isinstance(result, PlotResult):
if self.debug:
print(f" 📊 PlotResult detectado en eval: {result}")
return result
elif hasattr(result, '__iter__') and not isinstance(result, str):
return result
else:
# Convertir resultado de eval a SymPy si es posible
try:
return sympify(result, rational=self.keep_symbolic_fractions)
except:
return result
except Exception as eval_error:
# Si ambos fallan, re-lanzar el error más informativo
if "invalid syntax" in str(sympy_error):
raise eval_error
else:
raise sympy_error
else:
# MODO NO SIMBÓLICO: usar lógica original
try:
# Primero intentar evaluación directa para objetos especializados
try:
result = eval(expression, {"__builtins__": {}}, context)
# Si el resultado es un objeto híbrido, integrarlo con SymPy si es necesario
if hasattr(result, '_sympystr'): # SympyClassBase
return result
elif isinstance(result, PlotResult):
if self.debug:
print(f" 📊 PlotResult detectado en eval: {result}")
return result
elif hasattr(result, '__iter__') and not isinstance(result, str):
# Si es una lista/tupla, verificar si contiene objetos híbridos
return result
else:
return result
except (NameError, TypeError) as eval_error:
# Si eval falla, intentar con SymPy
try:
result = sympify(expression, locals=context)
return result
except:
# Si ambos fallan, re-lanzar el error original de eval
raise eval_error
except SyntaxError as syntax_error:
# Para errores de sintaxis, intentar SymPy directamente
try:
result = sympify(expression, locals=context)
return result
except:
raise syntax_error
def _get_full_context(self) -> Dict[str, Any]:
"""Obtiene el contexto completo para evaluación"""
context = self.base_context.copy()
context.update(self.symbol_table)
context['last'] = self.last_result
return context
def _assign_variable(self, var_name: str, expression) -> str:
"""Asigna un valor a una variable"""
try:
# Evaluar la expresión usando el contexto completo y configuraciones simbólicas
if isinstance(expression, str):
value = self._eval_in_context(expression)
else:
value = expression
# Asignar al contexto
self.symbol_table[var_name] = value
return f"{var_name} = {value}"
except Exception as e:
raise ValueError(f"Error asignando variable '{var_name}': {e}")
def _add_equation(self, equation_str: str) -> str:
"""Agrega una ecuación al sistema"""
try:
# Parsear ecuación
if '=' in equation_str and '==' not in equation_str:
# Ecuación simple: convertir a igualdad SymPy
left, right = equation_str.split('=', 1)
left_expr = sympify(left.strip(), locals=self._get_full_context())
right_expr = sympify(right.strip(), locals=self._get_full_context())
equation = Eq(left_expr, right_expr)
else:
# Ya es una comparación válida de SymPy
equation = sympify(equation_str, locals=self._get_full_context())
self.equations.append(equation)
return f"Ecuación {len(self.equations)}: {equation}"
except Exception as e:
raise ValueError(f"Error parseando ecuación '{equation_str}': {e}")
def solve_system(self, variables: Optional[List[str]] = None) -> Dict[str, Any]:
"""Resuelve el sistema de ecuaciones"""
if not self.equations:
raise ValueError("No hay ecuaciones en el sistema")
if variables is None:
# Obtener todas las variables libres
all_symbols = set()
for eq in self.equations:
all_symbols.update(eq.free_symbols)
variables = [str(s) for s in all_symbols]
# Convertir nombres a símbolos
symbol_vars = []
for var_name in variables:
if var_name in self.symbol_table:
symbol_vars.append(self.symbol_table[var_name])
else:
symbol_vars.append(Symbol(var_name))
# Resolver sistema
solutions = solve(self.equations, symbol_vars)
# Convertir resultado a diccionario con nombres de variables
if isinstance(solutions, dict):
result = {}
for symbol, value in solutions.items():
result[str(symbol)] = value
# Actualizar tabla de símbolos
self.symbol_table[str(symbol)] = value
return result
elif isinstance(solutions, list):
# Múltiples soluciones
return {"solutions": solutions}
else:
return {"result": solutions}
def assign_variable(self, name: str, value: Any):
"""Asigna un valor a una variable"""
self.symbol_table[name] = value
def get_variable(self, name: str) -> Optional[Any]:
"""Obtiene el valor de una variable"""
return self.symbol_table.get(name)
def clear_equations(self):
"""Limpia todas las ecuaciones"""
self.equations.clear()
def clear_variables(self):
"""Limpia todas las variables"""
self.symbol_table.clear()
def clear_all(self):
"""Limpia ecuaciones y variables"""
self.clear_equations()
self.clear_variables()
def set_symbolic_mode(self, symbolic_mode: bool = True,
show_numeric: bool = True,
keep_fractions: bool = True,
auto_simplify: bool = False):
"""Configura el modo de evaluación simbólica"""
self.symbolic_mode = symbolic_mode
self.show_numeric_approximation = show_numeric
self.keep_symbolic_fractions = keep_fractions
self.auto_simplify = auto_simplify
class EvaluationResult:
"""Resultado de evaluación con información contextual"""
def __init__(self,
result: Any,
result_type: str,
symbolic_result: Any = None,
numeric_result: Any = None,
error: Optional[str] = None,
info: Optional[str] = None,
parse_info: Optional[str] = None,
original_line: Optional[str] = None):
self.result = result
self.result_type = result_type
self.symbolic_result = symbolic_result or result
self.numeric_result = numeric_result
self.error = error
self.info = info
self.parse_info = parse_info
self.original_line = original_line
@property
def is_error(self) -> bool:
return self.result_type == "error"
@property
def is_interactive(self) -> bool:
"""Determina si el resultado requiere interactividad"""
return isinstance(self.result, (PlotResult, sympy.Matrix)) or \
(isinstance(self.result, list) and len(self.result) > 3)
def __str__(self):
if self.is_error:
return f"Error: {self.error}"
elif self.result is not None:
return str(self.result)
return ""