Update app.py

app.py

@@ -1,21 +1,13 @@
-"""Imovel.ipynb
-Automatically generated by Colab.
-Original file is located at
-    https://colab.research.google.com/drive/1DZAQZfrXvTy358Vg2qfUg_ge6b3kcgBy
-"""
-
-# app.py
 import pandas as pd
 import requests
 import io
-import numpy as np
-from itertools import combinations, islice
+import itertools
+from collections import defaultdict
 import gradio as gr
 import time
-import heapq
-from typing import List, Dict, Tuple
+import random
+
 # 🔧 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}"
 
@@ -27,7 +19,7 @@ def carregar_planilha():
     global df
     try:
         print("⏳ Carregando planilha...")
-        response = requests.get(URL)
+        response = requests.get(URL, timeout=30)
         response.raise_for_status()
         data = io.BytesIO(response.content)
         df = pd.read_excel(data)
@@ -42,8 +34,10 @@ def carregar_planilha():
                 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")
+        colunas_necessarias = ['tipo_do_bem', 'administradora', 'valor_credito', 'valor_entrada', 'valor_parcela']
+        for coluna in colunas_necessarias:
+            if coluna not in df.columns:
+                raise ValueError(f"Coluna essencial não encontrada: {coluna}")
 
         # Remove duplicatas
         df.drop_duplicates(inplace=True)
@@ -62,101 +56,90 @@ def agrupar_por_administradora(dataframe):
         grupos[row['administradora']].append(row.to_dict())
     return grupos
 
-def buscar_combinacoes_eficiente(credito_desejado, entrada_desejada, parcela_desejada, administradoras=None):
-    """Busca combinações de forma eficiente e garantida."""
-    if df is None:
-        if not carregar_planilha():
-            return "❌ Erro: Planilha não carregada."
-
-    # Filtra as cotas
-    df_filtrado = df[df['tipo_do_bem'].str.lower() == 'imovel']
-    if administradoras:
-        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."
-
-    # Tolerâncias amplas para garantir resultados
-    credito_min, credito_max = credito_desejado * 0.80, credito_desejado * 1.20
-    entrada_min, entrada_max = entrada_desejada * 0.75, entrada_desejada * 1.25
-    parcela_min, parcela_max = parcela_desejada * 0.50, parcela_desejada * 1.50
-
-    grupos = agrupar_por_administradora(df_filtrado)
-    resultados = []
-    
-    MIN_COTAS = 3
-    MAX_COTAS = 10
+def formatar_moeda(valor):
+    """Formata valor como moeda brasileira."""
+    try:
+        return f"R$ {valor:,.2f}".replace(",", "v").replace(".", ",").replace("v", ".")
+    except:
+        return f"R$ {valor}"
 
-    for adm, cotas in grupos.items():
-        if len(cotas) < MIN_COTAS:
-            continue
-            
-        # Ordena por valor de crédito (otimização)
-        cotas_ordenadas = sorted(cotas, key=lambda x: x['valor_credito'])
+def buscar_combinacoes_rapido(credito_desejado, entrada_desejada, parcela_desejada, administradoras=None):
+    """Busca combinações de forma rápida e eficiente."""
+    try:
+        if df is None:
+            if not carregar_planilha():
+                return "❌ Erro: Planilha não carregada."
+
+        # Filtra por tipo de bem
+        df_filtrado = df[df['tipo_do_bem'].str.lower() == 'imovel']
+        
+        if administradoras:
+            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."
+
+        # Tolerâncias amplas
+        credito_min, credito_max = credito_desejado * 0.85, credito_desejado * 1.15
+        entrada_min, entrada_max = entrada_desejada * 0.80, entrada_desejada * 1.20
+        parcela_min, parcela_max = parcela_desejada * 0.60, parcela_desejada * 1.40
+
+        grupos = agrupar_por_administradora(df_filtrado)
+        resultados = []
         
-        # Busca combinações de forma inteligente
-        for tamanho in range(MIN_COTAS, min(MAX_COTAS + 1, len(cotas_ordenadas) + 1)):
-            # Usa amostragem para evitar explosão combinatória
-            for i in range(0, len(cotas_ordenadas), max(1, len(cotas_ordenadas) // 10)):
-                for j in range(i + tamanho, min(i + 50, len(cotas_ordenadas))):
-                    combinacao = cotas_ordenadas[i:j]
-                    if len(combinacao) != tamanho:
+        MIN_COTAS = 3
+        MAX_COTAS = 10
+
+        for adm, cotas in grupos.items():
+            if len(cotas) < MIN_COTAS:
+                continue
+                
+            # Amostra aleatória para performance
+            if len(cotas) > 20:
+                cotas = random.sample(cotas, 20)
+                
+            # Busca combinações de 3 a 10 cotas
+            for r in range(MIN_COTAS, min(MAX_COTAS + 1, len(cotas) + 1)):
+                for combinacao in itertools.combinations(cotas, r):
+                    try:
+                        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)
+
+                        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) >= 50:  # Limite seguro
+                                break
+                    except KeyError as e:
+                        print(f"⚠️ Coluna não encontrada: {e}")
                         continue
                         
-                    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)
-                    
-                    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))
-                        
-                        # Limita resultados por administradora
-                        if len(resultados) >= 50:
-                            break
-                
                 if len(resultados) >= 50:
                     break
                     
             if len(resultados) >= 50:
                 break
 
-    if not resultados:
-        return "🚫 Nenhuma combinação adequada encontrada. Tente ampliar os filtros ou ajustar os valores."
-
-    # Ordena por melhor match
-    resultados.sort(key=lambda x: x[2])
-    
-    return formatar_resultados(resultados[:15])
+        if not resultados:
+            return "🚫 Nenhuma combinação adequada encontrada. Tente ajustar os valores."
 
-# Substitua a função de busca
-def ajustar_e_buscar(credito_desejado, entrada_desejada, parcela_desejada, administradoras):
-    try:
-        entrada_calculada = credito_desejado * 0.085 + entrada_desejada
-        
-        start_time = time.time()
-        resultado = buscar_combinacoes_eficiente(
-            credito_desejado, entrada_calculada, parcela_desejada, administradoras
-        )
-        
-        elapsed = time.time() - start_time
-        print(f"✅ Busca concluída em {elapsed:.2f} segundos")
-        
-        return resultado
+        resultados.sort(key=lambda x: x[2])
+        return formatar_resultados(resultados[:15])
         
     except Exception as e:
-        return f"❌ Erro durante a busca: {str(e)}"
+        return f"❌ Erro inesperado: {str(e)}"
 
-# Função de formatação atualizada
 def formatar_resultados(resultados):
     """Formata os resultados para exibição."""
     if not resultados or isinstance(resultados, str):
@@ -165,21 +148,22 @@ def formatar_resultados(resultados):
     resposta = f"🎯 **{len(resultados)} combinações encontradas**\n\n"
     
     for idx, (adm, combinacao, diferenca) in enumerate(resultados, 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 = 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)
-
-        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"""
+        try:
+            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 = 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)
+
+            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} ({len(combinacao)} COTAS) ---
 🏢 Administradora: {adm}
 🔢 Códigos: {', '.join(codigos)}
@@ -194,110 +178,59 @@ def formatar_resultados(resultados):
 🗓️ Taxa Mensal: {taxa_mensal:.2f}%
 📈 Taxa Anual: {taxa_mensal * 12:.2f}%
 """
+        except Exception as e:
+            print(f"⚠️ Erro ao formatar resultado: {e}")
+            continue
+            
     return resposta
 
-# Carrega a planilha uma vez quando o aplicativo inicia
-carregar_planilha()
-
 def ajustar_e_buscar(credito_desejado, entrada_desejada, parcela_desejada, administradoras):
-    entrada_calculada = credito_desejado * 0.085 + entrada_desejada
-    return buscar_combinacoes(credito_desejado, entrada_calculada, parcela_desejada, administradoras)
+    """Função principal ajustada para a interface."""
+    try:
+        if credito_desejado is None or entrada_desejada is None or parcela_desejada is None:
+            return "⚠️ Preencha todos os valores corretamente."
+            
+        entrada_calculada = credito_desejado * 0.085 + entrada_desejada
+        
+        resultado = buscar_combinacoes_rapido(
+            credito_desejado, entrada_calculada, parcela_desejada, administradoras
+        )
+        
+        return resultado
+        
+    except Exception as e:
+        return f"❌ Erro na busca: {str(e)}"
+
+# Carrega a planilha ao iniciar
+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>
-    """)
-
-
+    try:
+        if df is not None and 'administradora' in df.columns and 'tipo_do_bem' in df.columns:
+            adm_list = df[df['tipo_do_bem'].str.lower() == 'imovel']['administradora'].unique()
+            return sorted([adm for adm in adm_list if pd.notna(adm)])
+        return []
+    except:
+        return []
+
+# Interface Gradio simplificada
+with gr.Blocks(title="Sistema de Busca de Consórcio", theme=gr.themes.Default()) as demo:
     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$)", value=1500, step=100)
+        credito_input = gr.Number(label="Crédito Desejado (R$)", value=2000000, step=1000)
+        entrada_input = gr.Number(label="Entrada Desejada (R$)", value=300000, step=1000)
+        parcela_input = gr.Number(label="Parcela Desejada (R$)", value=20000, step=100)
 
     administradoras_multiselect = gr.CheckboxGroup(
         label="Filtrar por Administradoras",
         choices=get_administradoras_options(),
-        value=get_administradoras_options() # Seleciona todas por padrão
+        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...")
+    output_text = gr.Textbox(label="Resultados da Busca", lines=20, max_lines=40)
 
     submit_btn.click(
         fn=ajustar_e_buscar,
@@ -305,9 +238,6 @@ with gr.Blocks(title="Sistema de Busca de Consórcio Imóvel") as demo:
         outputs=output_text
     )
 
-    gr.Markdown("---")
-    gr.Markdown("Desenvolvido para auxiliar na busca por cotas de consórcio ideais.")
-
-# Inicia o aplicativo Gradio
+# Inicia o aplicativo
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch() # Você não precisa disso no Colab, mas sim no arquivo que você fará o deploy
+    demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860, share=False)