Update app.py

app.py

@@ -1,75 +1,104 @@
-# app.py - VERSÃO COM TRATAMENTO DE ERRO MELHORADO
+# app.py - VERSÃO COM MARGEM ABSOLUTA FIXA
 import pandas as pd
 import requests
 import io
 import itertools
 from collections import defaultdict
 import gradio as gr
-import os
 
 # 🔧 CONFIGURAÇÕES GLOBAIS
 FILE_ID = "1XvNz7DlWioT64uNdcfBSL8Ui2nRSi9gT"
 URL = f"https://drive.google.com/uc?export=download&id={FILE_ID}"
 
+# Variáveis globais para armazenamento
 df = None
 df_imovel = None
 grupos_imovel = None
 planilha_carregada = False
 
 def carregar_planilha():
+    """Carrega e prepara a planilha para análise."""
     global df, df_imovel, grupos_imovel, planilha_carregada
+
     if planilha_carregada:
         return True
+
     try:
         print("⏳ Carregando planilha...")
-        response = requests.get(URL, timeout=10)
+        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(" ", "_")
+
+        # 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 'tipo_do_bem' not in df.columns or 'administradora' not in df.columns:
             raise ValueError("Colunas essenciais não encontradas")
+
         df.drop_duplicates(inplace=True)
+
+        # Pré‑processa imóvel
         df_imovel = df[df['tipo_do_bem'].str.lower() == 'imovel'].copy()
         grupos_imovel = agrupar_por_administradora(df_imovel)
+
         planilha_carregada = True
-        print(f"✅ Planilha carregada. Cotas: {len(df_imovel)}")
+        print("✅ Planilha carregada e pré-processada com sucesso")
+        print(f"✅ Total de cotas de imóvel: {len(df_imovel)}")
+        print(f"✅ Administradoras disponíveis: {list(grupos_imovel.keys())}")
         return True
+
     except Exception as 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():
         grupos[row['administradora']].append(row.to_dict())
     return grupos
 
+
 def formatar_moeda(valor):
     return f"R$ {valor:,.2f}".replace(",", "v").replace(".", ",").replace("v", ".")
 
+
 def calcular_tempo_parcelas(combinacao):
+    """Calcula o tempo de parcelas baseado nas cotas da combinação."""
     if not combinacao:
         return ""
+
     try:
         cotas_ordenadas = sorted(combinacao, key=lambda x: int(x.get('qtd_parcelas', 0)))
         prazos = sorted(set(int(c.get('qtd_parcelas', 0)) for c in combinacao))
+
         if not prazos or prazos[0] <= 0:
             return ""
+
         resultado = []
         prazo_anterior = 0
+
         for prazo_atual in prazos:
             cotas_ativas = [c for c in cotas_ordenadas if int(c.get('qtd_parcelas', 0)) >= prazo_anterior + 1]
             valor_parcela_total = sum(c.get('valor_parcela', 0) for c in cotas_ativas)
+
             inicio = prazo_anterior + 1
             fim = prazo_atual
+
             if inicio <= fim and valor_parcela_total > 0:
                 resultado.append(f"{inicio}x à {fim}x: {formatar_moeda(valor_parcela_total)}/mês")
+
             prazo_anterior = prazo_atual
+
         if prazos and prazo_anterior < max(prazos):
             cotas_ativas_finais = [c for c in cotas_ordenadas if int(c.get('qtd_parcelas', 0)) > prazo_anterior]
             if cotas_ativas_finais:
@@ -78,77 +107,126 @@ def calcular_tempo_parcelas(combinacao):
                 fim_final = max(prazos)
                 if valor_parcela_final > 0:
                     resultado.append(f"{inicio_final}x à {fim_final}x: {formatar_moeda(valor_parcela_final)}/mês")
+
         return "\\n".join(resultado) if resultado else ""
+
     except Exception as e:
+        print(f"❌ Erro ao calcular tempo de parcelas: {str(e)}")
         return ""
 
+
 def definir_margens_absolutas(credito_desejado, entrada_desejada, parcela_desejada):
-    margem_credito = 40000
-    margem_entrada = 10000
-    margem_parcela = 1000
+    """Define margens fixas em R$ para crédito, entrada e parcela."""
+    # Margens em R$ (ex.: 500.000 → 480.000–520.000)
+    margem_credito = 40_000
+    margem_entrada  = 10_000
+    margem_parcela  = 1_000
+
     credito_min = max(0, credito_desejado - margem_credito)
     credito_max = credito_desejado + margem_credito
+
     entrada_min = max(0, entrada_desejada - margem_entrada)
     entrada_max = entrada_desejada + margem_entrada
+
     parcela_min = max(0, parcela_desejada - margem_parcela)
     parcela_max = parcela_desejada + margem_parcela
+
     return credito_min, credito_max, entrada_min, entrada_max, parcela_min, parcela_max
 
+
 def filtrar_cotas_por_faixa(cotas, credito_min, credito_max):
+    """Filtra cotas que pelo menos têm chance de entrar na faixa de crédito."""
     return [c for c in cotas if c['valor_credito'] < credito_max * 2]
 
+
 def buscar_combinacoes_otimizado(credito_desejado, entrada_desejada, parcela_desejada, administradoras=None, max_combinacoes=15):
+    """Busca combinações de cotas dentro de margens fixas absolutas."""
     global df_imovel, grupos_imovel
+
     if not planilha_carregada:
         if not carregar_planilha():
-            return "❌ Erro: Planilha não carregada. Tente novamente mais tarde."
+            return "❌ Erro: Planilha não carregada. Por favor, tente novamente."
+
+    # Filtra administradoras
     if administradoras and len(administradoras) > 0:
         grupos_filtrados = {adm: cotas for adm, cotas in grupos_imovel.items() if adm in administradoras}
     else:
         grupos_filtrados = grupos_imovel
+
     if not grupos_filtrados:
-        return "🚫 Nenhuma cota encontrada com os filtros aplicados."
+        return "🚫 Nenhuma cota encontrada com os filtros aplicados. Tente ajustar os parâmetros."
+
+    print(f"🔍 Total de administradoras no filtro: {len(grupos_filtrados)}")
+
+    # Usa margens fixas em R$
     credito_min, credito_max, entrada_min, entrada_max, parcela_min, parcela_max = definir_margens_absolutas(
         credito_desejado, entrada_desejada, parcela_desejada
     )
+
+    print(f"💰 Valores desejados: Crédito: R$ {credito_desejado:,.2f}, Entrada: R$ {entrada_desejada:,.2f}, Parcela: R$ {parcela_desejada:,.2f}")
+    print(f"🔍 Margem de crédito: de R$ {credito_min:,.2f} até R$ {credito_max:,.2f}")
+
+    # Limites de busca
     max_cotas_combinacao = 15
-    max_combinacoes_por_adm = 4000
+    max_combinacoes_por_adm = 4000  # para evitar explosão de combinações [web:12][web:18]
+
     resultados = []
     total_combinacoes_testadas = 0
+
     for adm, cotas in grupos_filtrados.items():
+        print(f"🔍 Analisando administradora: {adm} ({len(cotas)} cotas)")
+
         cotas_filtradas = filtrar_cotas_por_faixa(cotas, credito_min, credito_max)
+
         for r in range(1, min(max_cotas_combinacao + 1, len(cotas_filtradas) + 1)):
             combinacoes_geradas = 0
             for combinacao in itertools.combinations(cotas_filtradas, r):
                 if combinacoes_geradas >= max_combinacoes_por_adm:
                     break
+
                 total_combinacoes_testadas += 1
                 combinacoes_geradas += 1
+
                 total_credito = sum(c['valor_credito'] for c in combinacao)
                 total_entrada_base = sum(c['valor_entrada'] for c in combinacao)
                 total_entrada = total_entrada_base + (total_credito * 0.085)
                 total_parcelas = sum(c['valor_parcela'] for c in combinacao)
+
+                # Verifica margens fixas
                 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_devedor'] for c in combinacao)
                     valor_final = round(total_entrada + total_saldo, 2)
                     diferenca = abs(valor_final - total_credito)
+
                     resultados.append((adm, combinacao, diferenca))
+
                     if len(resultados) >= max_combinacoes * 2:
                         break
+
             if len(resultados) >= max_combinacoes * 2:
                 break
+
         if len(resultados) >= max_combinacoes * 2:
             break
+
+    print(f"🔍 Total de combinações testadas: {total_combinacoes_testadas}")
+    print(f"🔍 Combinações válidas encontradas: {len(resultados)}")
+
     if not resultados:
-        return "🚫 Nenhuma combinação adequada encontrada."
-    resultados.sort(key=lambda x: x[2])
+        return "🚫 Nenhuma combinação adequada encontrada com os parâmetros fornecidos."
+
+    resultados.sort(key=lambda x: x[2])  # ordena pela menor diferença
     return formatar_resultados(resultados[:max_combinacoes])
 
+
 def formatar_resultados(resultados):
+    """Formata os resultados para exibição incluindo tempo de parcelas."""
     if not resultados:
-        return "🚫 Nenhuma combinação adequada encontrada."
+        return "🚫 Nenhuma combinação adequada encontrada com os parâmetros fornecidos."
+
     resposta = ""
     for idx, (adm, combinacao, _) in enumerate(resultados, 1):
         codigos = [str(c.get('codigo', 'N/A')) for c in combinacao]
@@ -158,12 +236,15 @@ def formatar_resultados(resultados):
         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)
         taxa_total = total_saldo - credito_real
         taxa_percentual = (taxa_total / credito_real) * 100 if credito_real > 0 else 0
         taxa_mensal = taxa_percentual / maior_prazo if maior_prazo > 0 else 0
+
         tempo_parcelas = calcular_tempo_parcelas(combinacao)
+
         resposta += f"""
 --- COMBINAÇÃO {idx} ---
 🏢 Administradora: {adm}
@@ -183,9 +264,11 @@ def formatar_resultados(resultados):
 """
     return resposta
 
-# Carrega a planilha (tenta, mas não para o app se falhar)
+
+# Carrega a planilha uma vez quando o aplicativo inicia
 carregar_planilha()
 
+
 def ajustar_e_buscar(credito_desejado, entrada_desejada, parcela_desejada, administradoras):
     return buscar_combinacoes_otimizado(
         float(credito_desejado or 0),
@@ -195,12 +278,14 @@ def ajustar_e_buscar(credito_desejado, entrada_desejada, parcela_desejada, admin
         max_combinacoes=15
     )
 
+
 def get_administradoras_options():
     if df is not None and planilha_carregada:
         adm_list = df[df['tipo_do_bem'].str.lower() == 'imovel']['administradora'].unique()
         return sorted(adm_list)
     return []
 
+
 # Interface Gradio
 with gr.Blocks(title="Sistema de Busca de Consórcio Imóvel") as demo:
     gr.HTML("""
@@ -225,26 +310,33 @@ with gr.Blocks(title="Sistema de Busca de Consórcio Imóvel") as demo:
         .gr-button:hover { background-color: #fff3e0 !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()
     )
+
     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.")
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch(api=True)
+    demo.launch()
+#