Tibia Analyzer — Web

Aplicación web construida con Streamlit para analizar y organizar las hunts de Tibia. Sube los JSON exportados desde el cliente del juego y obtén medias por zona, estadísticas, gestión de personajes e información del bestiario — todo en el navegador, con autenticación de usuarios.

Versión web de tibia-analyzer, desplegable gratis en Streamlit Community Cloud.

✨ Funcionalidades

• Subida de JSON (Upload JSON): importa las hunt sessions exportadas desde el cliente de Tibia.
• Medias por zona (Zone Averages): rentabilidad y rendimiento agregados por zona de caza.
• Estadísticas (Statistics): gráficos interactivos (Altair) sobre tu historial de hunts.
• Pendientes (Pending): seguimiento de hunts por revisar.
• Cuenta y personajes (Account): registro/login y gestión de tus personajes.
• Panel de administración (Admin / Debug): herramientas reservadas a rol admin.
• Bestiario: dificultad de criaturas a partir de data/monster_difficulty.csv.

🧱 Stack

Capa	Tecnología
Frontend / app	Streamlit 1.37 (navegación multipágina st.navigation)
Datos	pandas, ficheros JSON/CSV/JSONL en data/
Gráficos	Altair
Auth + backend	Supabase (supabase, gotrue), streamlit-authenticator
Scraping	requests + BeautifulSoup
Runtime	Python 3.11

📂 Estructura

streamlit_app.py        # entrypoint: navegación y guardas de rol
app_pages/              # páginas de la UI (Home, Account, Zone Averages, ...)
  sections/            # bloques reutilizables (personaje, equipo, wod, ...)
ta_core/               # núcleo: loader, normalizer, aggregator, bestiary, repository
  services/            # auth, backup, characters
utils/                 # helpers, auth_guard, sidebar
data/                  # datasets (dificultad de monstruos, store, hashes)
.streamlit/            # config y plantilla de secrets

🚀 Uso local

# 1. Python 3.11 + entorno virtual
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate   # Windows: .venv\Scripts\activate

# 2. Dependencias
pip install -r requirements.txt

# 3. Secrets de Supabase
cp .streamlit/secrets_toml.example .streamlit/secrets.toml   # y rellena tus claves

# 4. Arranca
streamlit run streamlit_app.py

Abre http://localhost:8501.

🌐 Despliegue en Streamlit Cloud

1. Asegúrate de tener el repo en GitHub.
2. En Streamlit Cloud crea una New app apuntando a este repo.
3. Main file path: streamlit_app.py.
4. Añade tus claves de Supabase en Secrets (mismo formato que secrets_toml.example).

📝 Notas

• El README anterior se conserva en README.old.md.
• Requiere un proyecto de Supabase para la autenticación y el almacenamiento de usuarios.