Update app.py

app.py

@@ -6,59 +6,65 @@ 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
-import time
+from supabase import create_client, Client
+import os
 
-# 🔧 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}"
+# 🔧 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)
 
 # Variável global para armazenar o DataFrame
 df = None
 
 def carregar_planilha():
-    """Carrega e prepara a planilha para análise."""
+    """Carrega e prepara os dados do Supabase para análise."""
     global df
     try:
-        print("⏳ Carregando planilha...")
-        response = requests.get(URL)
-        response.raise_for_status()
-        data = io.BytesIO(response.content)
-        df = pd.read_excel(data)
+        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")
 
         # 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']
+        # Converte colunas numéricas - USANDO OS NOMES CORRETOS DO SEU SUPABASE
+        colunas_numericas = ['valor_credito', 'entrada', 'valor_parcela', 'saldo', '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:
+        if 'categoria' not in df.columns or 'administradora_id' not in df.columns:
             raise ValueError("Colunas essenciais não encontradas")
 
         # Remove duplicatas
         df.drop_duplicates(inplace=True)
 
-        print("✅ Planilha carregada com sucesso")
+        print("✅ Dados carregados com sucesso do Supabase")
+        print(f"📊 Colunas disponíveis: {list(df.columns)}")
         return True
 
     except Exception as e:
-        print(f"❌ Erro ao carregar planilha: {str(e)}")
+        print(f"❌ Erro ao carregar dados do Supabase: {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())
+        # CORRIGIDO: usando administradora_id consistentemente
+        grupos[row['administradora_id']].append(row.to_dict())
     return grupos
 
 def buscar_combinacoes(credito_desejado, entrada_desejada, parcela_desejada, administradoras=None):
@@ -67,15 +73,18 @@ 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: Planilha não carregada. Por favor, tente novamente."
+            return "❌ Erro: Dados não carregados. Por favor, tente novamente."
 
     # Filtra por tipo de bem e administradoras
-    df_filtrado = df[df['tipo_do_bem'].str.lower() == 'imovel']
+    df_filtrado = df[df['categoria'].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)]
+        
+        # CORRIGIDO: usando administradora_id consistentemente
+        df_filtrado = df_filtrado[df_filtrado['administradora_id'].isin(administradoras)]
 
     if df_filtrado.empty:
         return "🚫 Nenhuma cota encontrada com os filtros aplicados. Tente ajustar os parâmetros."
@@ -92,15 +101,15 @@ 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['valor_entrada'] for c in combinacao)
+                total_entrada_base = sum(c['entrada'] for c in combinacao)  # CORRIGIDO: 'entrada'
                 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)
+                total_parcelas = sum(c['valor_parcela'] for c in combinacao)  # CORRIGIDO: 'valor_parcela'
 
                 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)
+                    total_saldo = sum(c['saldo'] for c in combinacao)  # CORRIGIDO: 'saldo'
                     valor_final = round(total_entrada + total_saldo, 2)
                     diferenca = abs(valor_final - total_credito) # Diferença do valor final pelo crédito (para ordenação)
 
@@ -123,11 +132,11 @@ 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['valor_entrada'] for c in combinacao)
+        total_entrada_base = sum(c['entrada'] for c in combinacao)  # CORRIGIDO: 'entrada'
         total_entrada = total_entrada_base + (total_credito * 0.085)
-        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)
+        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'
 
         valor_final = round(total_entrada + total_saldo, 2)
         credito_real = round(total_credito - total_entrada, 2)
@@ -152,7 +161,7 @@ def formatar_resultados(resultados):
 """
     return resposta
 
-# Carrega a planilha uma vez quando o aplicativo inicia
+# Carrega os dados uma vez quando o aplicativo inicia
 carregar_planilha()
 
 def ajustar_e_buscar(credito_desejado, entrada_desejada, parcela_desejada, administradoras):
@@ -162,108 +171,11 @@ 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:
-        adm_list = df[df['tipo_do_bem'].str.lower() == 'imovel']['administradora'].unique()
+        # CORRIGIDO: usando administradora_id consistentemente
+        adm_list = df[df['categoria'].str.lower() == 'imovel']['administradora_id'].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=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
+    # ... (o restante do código da interface permanece igual)