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app.py

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+import streamlit as st
 import requests
 import pandas as pd
-import streamlit as st
-import time
 import plotly.express as px
+import time
 
-# Configura tu clave de RapidAPI
-api_key = "c4b66a3c25msh950412fab4eaee1p159dbfjsn4"
+# Definir la URL de la API de Minerstat para obtener las criptomonedas
+API_URL = "https://api.minerstat.com/v2/coins"
 
-# Función para obtener datos de las criptomonedas
-def obtener_datos_criptomonedas():
-    url = "https://coingecko.p.rapidapi.com/coins/markets"
-    querystring = {"vs_currency": "usd", "order": "market_cap_desc", "per_page": "25", "page": "1"}
-    headers = {
-        "x-rapidapi-host": "coingecko.p.rapidapi.com",
-        "x-rapidapi-key": api_key
-    }
+# Configurar la API Key (cámbiala por tu clave si es necesario)
+API_KEY = "c4b66a3c25msh950412fab4eaee1p159dbfjsn4"
 
-    response = requests.get(url, headers=headers, params=querystring)
-    
-    if response.status_code == 200:
-        return response.json()
-    else:
-        st.error("Error al obtener los datos de la API")
+# Función para obtener las 25 criptomonedas más valiosas
+def obtener_criptomonedas():
+    try:
+        response = requests.get(API_URL)
+        data = response.json()
+        # Filtrar las primeras 25 criptomonedas por precio
+        criptos = sorted(data, key=lambda x: x['price'], reverse=True)[:25]
+        return criptos
+    except Exception as e:
+        st.error(f"Error al obtener los datos de la API: {e}")
         return []
 
-# Función para convertir los datos en un DataFrame
-def crear_dataframe(datos):
-    data = []
-    for moneda in datos:
-        data.append({
-            "ID": moneda["id"],
-            "Simbolo": moneda["symbol"].upper(),
-            "Nombre": moneda["name"],
-            "Precio (USD)": moneda["current_price"],
-            "Volumen (24h)": moneda["total_volume"],
-            "Capitalización de Mercado": moneda["market_cap"],
-            "Cambio 24h (%)": moneda["price_change_percentage_24h"]
-        })
+# Función para mostrar los datos en un dataframe
+def mostrar_tabla_criptos(criptos):
+    # Convertir los datos a un DataFrame de pandas
+    df = pd.DataFrame(criptos)
+    df = df[['coin', 'name', 'price', 'volume', 'algorithm', 'network_hashrate', 'difficulty', 'reward_block']]
+    df.columns = ['Moneda', 'Nombre', 'Precio (USD)', 'Volumen (USD)', 'Algoritmo', 'Hashrate', 'Dificultad', 'Recompensa por Bloque']
     
-    return pd.DataFrame(data)
-
-# Configuración de Streamlit
-st.title("Top 25 Criptomonedas Más Valiosas")
-st.write("Información actualizada de las criptomonedas más valiosas por capitalización de mercado.")
+    # Mostrar la tabla de criptomonedas
+    st.write("### Top 25 Criptomonedas por Valor")
+    st.dataframe(df)
 
-# Botón para actualizar los datos
-if st.button("Actualizar Datos"):
-    datos = obtener_datos_criptomonedas()
-    st.session_state['datos'] = datos
-
-# Verificar si ya existen datos en la sesión
-if 'datos' not in st.session_state:
-    st.session_state['datos'] = obtener_datos_criptomonedas()
+    return df
 
-# Crear el DataFrame
-df = crear_dataframe(st.session_state['datos'])
+# Función para mostrar los gráficos de fluctuación de precios
+def mostrar_graficos(criptos):
+    df = pd.DataFrame(criptos)
+    df['Precio'] = df['price']
+    df['Moneda'] = df['coin']
+    
+    # Crear gráfico de precios
+    fig = px.bar(df, x='Moneda', y='Precio', title='Precios de las 25 Criptomonedas más Valiosas')
+    st.plotly_chart(fig)
 
-# Mostrar los datos en una tabla
-st.write("### Tabla de Criptomonedas")
-st.dataframe(df)
+    # Crear gráfico de volumen
+    fig_vol = px.line(df, x='Moneda', y='volume', title='Volumen de las 25 Criptomonedas más Valiosas (USD)')
+    st.plotly_chart(fig_vol)
 
-# Mostrar gráfico de precios
-st.write("### Gráfico de Precios (USD)")
-fig = px.line(df, x="Nombre", y="Precio (USD)", title="Precios de las Criptomonedas")
-st.plotly_chart(fig)
+# Interfaz de Streamlit
+st.title("Top 25 Criptomonedas más Valiosas")
+st.write("Este tablero muestra las 25 criptomonedas más valiosas con sus estadísticas clave, actualizadas en tiempo real.")
 
-# Mostrar gráfico de fluctuaciones de precio en 24 horas
-st.write("### Fluctuación en las últimas 24 horas (%)")
-fig_change = px.bar(df, x="Nombre", y="Cambio 24h (%)", title="Cambio de Precio en 24h (%)")
-st.plotly_chart(fig_change)
+# Botón para actualizar los datos
+if st.button("Actualizar Datos"):
+    with st.spinner("Obteniendo datos..."):
+        criptomonedas = obtener_criptomonedas()
+        if criptomonedas:
+            df_criptos = mostrar_tabla_criptos(criptomonedas)
+            mostrar_graficos(criptomonedas)
+else:
+    criptomonedas = obtener_criptomonedas()
+    if criptomonedas:
+        df_criptos = mostrar_tabla_criptos(criptomonedas)
+        mostrar_graficos(criptomonedas)
 
-# Actualizar cada 10 minutos (opcional)
-st.write("Los datos se actualizan cada 10 minutos automáticamente.")
-st.autorefresh(interval=600000)  # 10 minutos en milisegundos
+# Actualización en tiempo real cada 60 segundos
+st.write("### Actualización Automática en Tiempo Real (Cada 60 segundos)")
+st.write("Los datos se actualizarán automáticamente después de 60 segundos.")
+time.sleep(60)
+st.experimental_rerun()