Update MOD_V_TCOND_Z4_008C.py

MOD_V_TCOND_Z4_008C.py

@@ -7,6 +7,8 @@ import seaborn as sns
 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
 import statsmodels.api as sm
 import matplotlib.pyplot as plt
+from fpdf import FPDF
+import os
 
 df_model = pd.read_excel('dados/MOD_V_TCOND_Z4_008C/MOD_V_TCOND_Z4_008C.xlsx')
 
@@ -78,6 +80,67 @@ def load_inputs():
     
     return [ANO_2020, ANO_2021, ANO_2022, ANO_2023, ANO_2024, ANO_2025, RH, INFRA, ATPRIV]
 
+def gerar_pdf_relatorio(ano_2020, ano_2021, ano_2022, ano_2023, ano_2024, ano_2025, rh, infra, atpriv,
+                        val_imovel, lim_inf, perc_inf, lim_sup, perc_sup, grafico_path):
+    
+    # Prevenção: verificar se o usuário já clicou em "Calcular"
+    if not val_imovel:
+        raise gr.Error("Por favor, clique em 'Calcular Valor' antes de gerar o PDF!")
+
+    # Mapear os anos selecionados
+    anos_dict = {
+        "2020": ano_2020, "2021": ano_2021, "2022": ano_2022, 
+        "2023": ano_2023, "2024": ano_2024, "2025": ano_2025
+    }
+    anos_selecionados =[ano for ano, selecionado in anos_dict.items() if selecionado]
+    anos_str = ", ".join(anos_selecionados) if anos_selecionados else "Nenhum"
+
+    pdf = FPDF()
+    pdf.add_page()
+    
+    # Cabeçalho
+    pdf.set_font("helvetica", style="B", size=16)
+    pdf.cell(0, 10, "Relatório de Avaliação - MOD_V_TCOND_Z4_008C", ln=True, align='C')
+    pdf.ln(5)
+    
+    # 1. Seção de Inputs
+    pdf.set_fill_color(240, 240, 240)
+    pdf.set_font("helvetica", style="B", size=12)
+    pdf.cell(0, 10, " 1. Parâmetros de Entrada", ln=True, fill=True)
+    
+    pdf.set_font("helvetica", size=11)
+    pdf.cell(0, 8, f"   Área de Terreno Privativa: {atpriv}", ln=True)
+    pdf.cell(0, 8, f"   Região Homogênea (RH): {rh}", ln=True)
+    pdf.cell(0, 8, f"   Infraestrutura: {infra}", ln=True)
+    pdf.cell(0, 8, f"   Anos de Referência: {anos_str}", ln=True)
+    pdf.ln(5)
+    
+    # 2. Seção de Resultados
+    pdf.set_font("helvetica", style="B", size=12)
+    pdf.cell(0, 10, " 2. Resultados da Inferência", ln=True, fill=True)
+    
+    pdf.set_font("helvetica", size=11)
+    pdf.cell(0, 8, f"   Valor do imóvel: {val_imovel}", ln=True)
+    pdf.cell(0, 8, f"   Limite Inferior do IC: {lim_inf} ({perc_inf})", ln=True)
+    pdf.cell(0, 8, f"   Limite Superior do IC: {lim_sup} ({perc_sup})", ln=True)
+    pdf.ln(10)
+    
+    # 3. Adicionar o Gráfico salvo
+    if grafico_path and os.path.exists(grafico_path):
+        pdf.set_font("helvetica", style="B", size=12)
+        pdf.cell(0, 10, " 3. Gráfico de Dispersão (Observados vs Previstos)", ln=True)
+        pdf.ln(5)
+        # Insere a imagem centralizada (x=15, largura=180mm)
+        pdf.image(grafico_path, x=15, w=180)
+        
+    # Salvar PDF no disco
+    pdf_filename = "Relatorio_Avaliacao_Z4_008C.pdf"
+    pdf.output(pdf_filename)
+    
+    # Retorna uma atualização para o Gradio mostrando o botão de download
+    return gr.update(value=pdf_filename, visible=True)
+
+    
 title = 'MOD_V_TCOND_Z4_008C (Terrenos em Condomínio)'
 
 # Texto do cabeçalho