Update app.py

app.py

@@ -1,32 +1,24 @@
-
-"""Imovel.ipynb
-Automatically generated by Colab.
-Original file is located at
-    https://colab.research.google.com/drive/1DZAQZfrXvTy358Vg2qfUg_ge6b3kcgBy
-"""
-
-# app.py
+# -- coding: utf-8 --
+"""Robô de Cálculo para Consórcio de Imóveis - Versão Ajustada"""
 import pandas as pd
 import requests
 import io
 import itertools
 from collections import defaultdict
 import gradio as gr
-import time
 
 # 🔧 CONFIGURAÇÕES GLOBAIS
-# Certifique-se de que este FILE_ID esteja acessível publicamente ou para "Qualquer pessoa com o link"
-FILE_ID = "1XvNz7DlWioT64uNdcfBSL8Ui2nRSi9gT"
+FILE_ID = "1XvNz7DlWioT64uNdcfBSL8Ui2nRSi9gT"  # Substitua pelo ID correto da planilha de imóveis
 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 a planilha para análise."""
+    """Carrega e prepara a planilha para análise de consórcios de imóveis."""
     global df
     try:
-        print("⏳ Carregando planilha...")
+        print("⏳ Carregando planilha de imóveis...")
         response = requests.get(URL)
         response.raise_for_status()
         data = io.BytesIO(response.content)
@@ -35,230 +27,9 @@ def carregar_planilha():
         # Padroniza nomes das colunas
         df.columns = df.columns.str.strip().str.lower().str.replace(" ", "_")
 
-        # 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 '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("✅ Planilha carregada com sucesso")
-        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 buscar_combinacoes(credito_desejado, entrada_desejada, parcela_desejada, administradoras=None):
-    """Busca combinações de cotas dentro dos parâmetros especificados."""
-    # Garante que o DataFrame está carregado
-    if df is None:
-        # Tenta carregar se ainda não foi carregado
-        if not carregar_planilha():
-            return "❌ Erro: Planilha não carregada. Por favor, tente novamente."
-
-    # Filtra por tipo de bem e administradoras
-    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)
-        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."
-
-    # Define faixas de tolerância
-    credito_min, credito_max = credito_desejado * 0.93, credito_desejado * 1.07
-    entrada_min, entrada_max = entrada_desejada * 0.93, entrada_desejada * 1.07
-    parcela_min, parcela_max = parcela_desejada * 0.75, parcela_desejada * 1.25
-
-    grupos = agrupar_por_administradora(df_filtrado)
-    resultados = []
-
-    for adm, cotas in grupos.items():
-        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 = sum(c['valor_entrada'] for c in combinacao)
-                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_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)
-
-                    resultados.append((adm, combinacao, diferenca))
-
-    if not resultados:
-        return "🚫 Nenhuma combinação adequada encontrada com os parâmetros fornecidos."
+        # Padroniza os nomes das administradoras
+        if 'administradora' in df.columns:
+            df['administradora'] = df['administradora'].astype(str).str.strip().str.lower()
 
-    resultados.sort(key=lambda x: x[2]) # Ordena pela diferença
-
-    return formatar_resultados(resultados)
-
-def formatar_moeda(valor):
-    return f"R$ {valor:,.2f}".replace(",", "v").replace(".", ",").replace("v", ".")
-
-def formatar_resultados(resultados):
-    """Formata os resultados para exibição."""
-    resposta = ""
-    # Limita a 15 resultados para evitar saídas muito longas
-    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 = sum(c['valor_entrada'] for c in combinacao)
-        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
-
-        resposta += f"""
---- COMBINAÇÃO {idx} ---
-🏢 Administradora: {adm}
-🔢 Códigos: {', '.join(codigos)}
-💰 Crédito Total: {formatar_moeda(total_credito)}
-💵 Entrada (+comissão): {formatar_moeda(total_entrada)}
-📉 Saldo Devedor: {formatar_moeda(total_saldo)}
-💲 Parcela: {formatar_moeda(total_parcelas)}
-⏳ Prazo: {maior_prazo} meses
-🔚 Valor Final: {formatar_moeda(valor_final)}
-💠 Crédito Líquido: {formatar_moeda(credito_real)}
-📊 Taxa Total: {taxa_percentual:.2f}% ({formatar_moeda(taxa_total)})
-🗓️ Taxa Mensal: {taxa_mensal:.2f}%
-🗓️ Taxa Anual: {taxa_mensal * 12:.2f}%
-"""
-    return resposta
-
-# Carrega a planilha uma vez quando o aplicativo inicia
-carregar_planilha()
-
-# Prepara a lista de administradoras para o Gradio
-def get_administradoras_options():
-    if df is not None:
-        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:
-    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=buscar_combinacoes,
-        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
+        # Converte colunas numéricas
+        numeric_cols = ['valor_credito', 'valor_entrada', 'valor_parcela', 'saldo_deve