Update app.py

app.py

@@ -15,17 +15,17 @@ st.title('Analisis de comentarios sexistas en Twitter con Tweepy and HuggingFace
 st.markdown('Esta app utiliza tweepy para descargar get tweets de twitter en base a la información de de entrada y procesa los tweets usando transformers de HuggingFace para detectar comentarios sexsitas. El resultado y los tweets correspondientes se almacenan en un dataframe para mostrarlo que es lo que se ve como resultado')
 
 def run():
- with st.form(key=’Enter name’):
- search_words = st.text_input(‘Enter the name for which you want to know the sentiment’)
- number_of_tweets = st.number_input(‘Enter the number of latest tweets for which you want to know the sentiment(Maximum 50 tweets)’, 0,50,10)
- submit_button = st.form_submit_button(label=’Submit’)
+ with st.form(key='Introduzca nombre'):
+ search_words = st.text_input('Introduzca el termino para analizar')
+ number_of_tweets = st.number_input('Introduzca número de twweets a analizar. Máximo 50', 0,50,10)
+ submit_button = st.form_submit_button(label='Submit')
  if submit_button:
- tweets =tw.Cursor(api.search_tweets,q=search_words,lang=”en”).items(number_of_tweets)
+ tweets =tw.Cursor(api.search_tweets,q=search_words).items(number_of_tweets)
  tweet_list = [i.text for i in tweets]
  p = [i for i in classifier(tweet_list)]
  q=[p[i][‘label’] for i in range(len(p))]
- df = pd.DataFrame(list(zip(tweet_list, q)),columns =[‘Latest ‘+str(number_of_tweets)+’ Tweets’+’ on ‘+search_words, ‘sentiment’])
+ df = pd.DataFrame(list(zip(tweet_list, q)),columns =['Latest'+str(number_of_tweets)+'Tweets'+'on'+search_words, 'sentiment'])
  st.write(df)
 
-if __name__==’__main__’:
+if __name__=='__main__':
 run()