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@@ -6,65 +6,59 @@ Original file is located at
 
 # app.py
 import pandas as pd
+import requests
+import io
 import itertools
 from collections import defaultdict
 import gradio as gr
-from supabase import create_client, Client
-import os
+import time
 
-# 🔧 CONFIGURAÇÕES GLOBAIS - SUPABASE
-SUPABASE_URL = os.environ.get("SUPABASE_URL")
-SUPABASE_KEY = os.environ.get("SUPABASE_KEY")
-supabase: Client = create_client(SUPABASE_URL, SUPABASE_KEY)
+# 🔧 CONFIGURAÇÕES GLOBAIS
+# Certifique-se de que este FILE_ID esteja acessível publicamente ou para "Qualquer pessoa com o link"
+FILE_ID = "1XvNz7DlWioT64uNdcfBSL8Ui2nRSi9gT"
+URL = f"https://drive.google.com/uc?export=download&id={FILE_ID}"
 
 # Variável global para armazenar o DataFrame
 df = None
 
 def carregar_planilha():
-    """Carrega e prepara os dados do Supabase para análise."""
+    """Carrega e prepara a planilha para análise."""
     global df
     try:
-        print("⏳ Carregando dados do Supabase...")
-        
-        # Busca todos os dados da tabela cotas
-        response = supabase.table("cotas").select("*").execute()
-        
-        # Converte para DataFrame
-        df = pd.DataFrame(response.data)
-        
-        if df.empty:
-            raise ValueError("Nenhum dado encontrado no Supabase")
+        print("⏳ Carregando planilha...")
+        response = requests.get(URL)
+        response.raise_for_status()
+        data = io.BytesIO(response.content)
+        df = pd.read_excel(data)
 
         # Padroniza nomes das colunas
         df.columns = df.columns.str.strip().str.lower().str.replace(" ", "_")
 
-        # Converte colunas numéricas - USANDO OS NOMES CORRETOS DO SEU SUPABASE
-        colunas_numericas = ['valor_credito', 'entrada', 'valor_parcela', 'saldo', 'parcelas']
+        # Converte colunas numéricas
+        colunas_numericas = ['valor_credito', 'valor_entrada', 'valor_parcela', 'saldo_devedor', 'qtd_parcelas']
         for coluna in colunas_numericas:
             if coluna in df.columns:
                 df[coluna] = pd.to_numeric(df[coluna], errors='coerce').fillna(0)
 
         # Verifica colunas essenciais
-        if 'categoria' not in df.columns or 'administradora_id' not in df.columns:
+        if 'tipo_do_bem' not in df.columns or 'administradora' not in df.columns:
             raise ValueError("Colunas essenciais não encontradas")
 
         # Remove duplicatas
         df.drop_duplicates(inplace=True)
 
-        print("✅ Dados carregados com sucesso do Supabase")
-        print(f"📊 Colunas disponíveis: {list(df.columns)}")
+        print("✅ Planilha carregada com sucesso")
         return True
 
     except Exception as e:
-        print(f"❌ Erro ao carregar dados do Supabase: {str(e)}")
+        print(f"❌ Erro ao carregar planilha: {str(e)}")
         return False
 
 def agrupar_por_administradora(dataframe):
     """Agrupa cotas por administradora."""
     grupos = defaultdict(list)
     for _, row in dataframe.iterrows():
-        # CORRIGIDO: usando administradora_id consistentemente
-        grupos[row['administradora_id']].append(row.to_dict())
+        grupos[row['administradora']].append(row.to_dict())
     return grupos
 
 def buscar_combinacoes(credito_desejado, entrada_desejada, parcela_desejada, administradoras=None):
@@ -73,18 +67,15 @@ def buscar_combinacoes(credito_desejado, entrada_desejada, parcela_desejada, adm
     if df is None:
         # Tenta carregar se ainda não foi carregado
         if not carregar_planilha():
-            return "❌ Erro: Dados não carregados. Por favor, tente novamente."
+            return "❌ Erro: Planilha não carregada. Por favor, tente novamente."
 
     # Filtra por tipo de bem e administradoras
-    df_filtrado = df[df['categoria'].str.lower() == 'imovel']
-    
+    df_filtrado = df[df['tipo_do_bem'].str.lower() == 'imovel']
     if administradoras:
         # Certifica-se de que administradoras é uma lista (Gradio retorna tupla)
         if isinstance(administradoras, tuple):
             administradoras = list(administradoras)
-        
-        # CORRIGIDO: usando administradora_id consistentemente
-        df_filtrado = df_filtrado[df_filtrado['administradora_id'].isin(administradoras)]
+        df_filtrado = df_filtrado[df_filtrado['administradora'].isin(administradoras)]
 
     if df_filtrado.empty:
         return "🚫 Nenhuma cota encontrada com os filtros aplicados. Tente ajustar os parâmetros."
@@ -101,15 +92,15 @@ def buscar_combinacoes(credito_desejado, entrada_desejada, parcela_desejada, adm
         for r in range(1, min(3, len(cotas)) + 1):  # Máximo 3 cotas por combinação
             for combinacao in itertools.combinations(cotas, r):
                 total_credito = sum(c['valor_credito'] for c in combinacao)
-                total_entrada_base = sum(c['entrada'] for c in combinacao)  # CORRIGIDO: 'entrada'
+                total_entrada_base = sum(c['valor_entrada'] for c in combinacao)
                 total_entrada = total_entrada_base + (total_credito * 0.085)  # aplica os 8,5% sobre o crédito
-                total_parcelas = sum(c['valor_parcela'] for c in combinacao)  # CORRIGIDO: 'valor_parcela'
+                total_parcelas = sum(c['valor_parcela'] for c in combinacao)
 
                 if (credito_min <= total_credito <= credito_max and
                     entrada_min <= total_entrada <= entrada_max and
                     parcela_min <= total_parcelas <= parcela_max):
 
-                    total_saldo = sum(c['saldo'] for c in combinacao)  # CORRIGIDO: 'saldo'
+                    total_saldo = sum(c['saldo_devedor'] for c in combinacao)
                     valor_final = round(total_entrada + total_saldo, 2)
                     diferenca = abs(valor_final - total_credito) # Diferença do valor final pelo crédito (para ordenação)
 
@@ -132,11 +123,11 @@ def formatar_resultados(resultados):
     for idx, (adm, combinacao, _) in enumerate(resultados[:15], 1):
         codigos = [str(c.get('codigo', 'N/A')) for c in combinacao]
         total_credito = sum(c['valor_credito'] for c in combinacao)
-        total_entrada_base = sum(c['entrada'] for c in combinacao)  # CORRIGIDO: 'entrada'
+        total_entrada_base = sum(c['valor_entrada'] for c in combinacao)
         total_entrada = total_entrada_base + (total_credito * 0.085)
-        total_saldo = sum(c['saldo'] for c in combinacao)  # CORRIGIDO: 'saldo'
-        total_parcelas = sum(c['valor_parcela'] for c in combinacao)  # CORRIGIDO: 'valor_parcela'
-        maior_prazo = max(int(c.get('parcelas', 0)) for c in combinacao)  # CORRIGIDO: 'parcelas'
+        total_saldo = sum(c['saldo_devedor'] for c in combinacao)
+        total_parcelas = sum(c['valor_parcela'] for c in combinacao)
+        maior_prazo = max(int(c.get('qtd_parcelas', 0)) for c in combinacao)
 
         valor_final = round(total_entrada + total_saldo, 2)
         credito_real = round(total_credito - total_entrada, 2)
@@ -161,7 +152,7 @@ def formatar_resultados(resultados):
 """
     return resposta
 
-# Carrega os dados uma vez quando o aplicativo inicia
+# Carrega a planilha uma vez quando o aplicativo inicia
 carregar_planilha()
 
 def ajustar_e_buscar(credito_desejado, entrada_desejada, parcela_desejada, administradoras):
@@ -171,11 +162,108 @@ def ajustar_e_buscar(credito_desejado, entrada_desejada, parcela_desejada, admin
 # Prepara a lista de administradoras para o Gradio
 def get_administradoras_options():
     if df is not None:
-        # CORRIGIDO: usando administradora_id consistentemente
-        adm_list = df[df['categoria'].str.lower() == 'imovel']['administradora_id'].unique()
+        adm_list = df[df['tipo_do_bem'].str.lower() == 'imovel']['administradora'].unique()
         return sorted(adm_list)
     return []
 
 # Criando a interface Gradio
 with gr.Blocks(title="Sistema de Busca de Consórcio Imóvel") as demo:
-    # ... (o restante do código da interface permanece igual)
+    gr.HTML("""
+    <link href="https://fonts.googleapis.com/css2?family=Poppins&display=swap" rel="stylesheet">
+    <style>
+        * {
+            font-family: 'Poppins', sans-serif !important;
+        }
+    
+        body {
+            background-color: #ff8f00 !important;
+            color: black !important;
+        }
+    
+        /* Inputs Numéricos: Crédito, Entrada, Parcela */
+        input[type="number"] {
+            background-color: white !important;
+            border: 2px solid #000 !important;
+            border-radius: 12px !important;
+            color: black !important;
+            padding: 10px !important;
+            font-weight: 500;
+        }
+    
+        /* Inputs de texto e áreas de texto (como a saída e código) */
+        input[type="text"], textarea {
+            background-color: white !important;
+            border: 2px solid black !important;
+            border-radius: 12px !important;
+            color: black !important;
+            padding: 10px !important;
+        }
+    
+        input::placeholder, textarea::placeholder {
+            color: #333 !important;
+            opacity: 0.7;
+        }
+    
+        .gr-checkbox label {
+            display: flex;
+            align-items: center;
+            gap: 8px;
+            font-weight: 600;
+        }
+    
+        input[type="checkbox"] {
+            accent-color: black !important;
+            width: 18px;
+            height: 18px;
+        }
+    
+        .gr-button {
+            font-weight: bold;
+            border-radius: 10px !important;
+            background-color: white !important;
+            color: black !important;
+            border: 2px solid black !important;
+        }
+    
+        .gr-button:hover {
+            background-color: #fff3e0 !important;
+            color: black !important;
+        }
+    
+        label {
+            font-weight: 600 !important;
+        }
+    </style>
+    """)
+
+
+    gr.Markdown("# 🏠 Busca de Combinações de Consórcio Imóvel")
+    gr.Markdown("Insira os valores desejados para crédito, entrada e parcela, e filtre por administradora.")
+
+    with gr.Row():
+        credito_input = gr.Number(label="Crédito Desejado (R$)", value=300000, step=1000)
+        entrada_input = gr.Number(label="Entrada Desejada (R$)", value=30000, step=1000)
+        parcela_input = gr.Number(label="Parcela Desejada (R$)", value=1500, step=100)
+
+    administradoras_multiselect = gr.CheckboxGroup(
+        label="Filtrar por Administradoras",
+        choices=get_administradoras_options(),
+        value=get_administradoras_options() # Seleciona todas por padrão
+    )
+
+    submit_btn = gr.Button("🔍 Buscar Combinações", variant="primary")
+
+    output_text = gr.Textbox(label="Resultados da Busca", lines=20, max_lines=40, interactive=False, placeholder="Os resultados aparecerão aqui...")
+
+    submit_btn.click(
+        fn=ajustar_e_buscar,
+        inputs=[credito_input, entrada_input, parcela_input, administradoras_multiselect],
+        outputs=output_text
+    )
+
+    gr.Markdown("---")
+    gr.Markdown("Desenvolvido para auxiliar na busca por cotas de consórcio ideais.")
+
+# Inicia o aplicativo Gradio
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch() # Você não precisa disso no Colab, mas sim no arquivo que você fará o deploy