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1220 1221 1222 1223 1224 1225 1226 1227 1228 1229 1230 1231 1232 1233 1234 1235 1236 1237 1238 1239 1240 1241 1242 1243 1244 1245 1246 1247 1248 1249 1250 1251 1252 1253 1254 1255 1256 1257 1258 1259 1260 1261 1262 1263 1264 1265 1266 1267 1268 1269 1270 1271 1272 1273 1274 1275 1276 1277 1278 1279 1280 1281 1282 1283 1284 1285 1286 1287 1288 1289 1290 1291 1292 1293 1294 1295 1296 1297 1298 1299 1300 1301 1302 1303 1304 1305 1306 1307 1308 1309 1310 1311 1312 1313 1314 1315 1316 1317 1318 1319 1320 1321 1322 1323 1324 1325 1326 1327 1328 1329 1330 1331 1332 1333 1334 1335 1336 1337 1338 1339 1340 1341 1342 1343 1344 1345 1346 1347 1348 1349 1350 1351 1352 1353 1354 1355 1356 1357 1358 1359 1360 1361 1362 1363 1364 1365 1366 1367 1368 1369 1370 1371 1372 1373 1374 1375 1376 1377 1378 1379 1380 1381 1382 1383 1384 1385 1386 1387 1388 1389 1390 1391 1392 1393 1394 1395 1396 1397 1398 1399 1400 1401 1402 1403 1404 1405 1406 1407 1408 1409 1410 1411 1412 1413 1414 1415 1416 1417 1418 1419 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import datetime
import os
import httpx
import tempfile
class CrowDataPDF(FPDF):
def header(self):
self.set_fill_color(30, 41, 59)
self.rect(0, 0, 210, 32, 'F')
logo_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "logo.png")
if os.path.exists(logo_path):
self.image(logo_path, x=10, y=6, w=40)
self.set_font('helvetica', 'B', 22)
self.set_text_color(255, 255, 255)
self.set_y(6)
self.set_x(55)
self.cell(0, 10, 'CrowData Intelligence', new_x="LMARGIN", new_y="NEXT", align='L')
self.set_font('helvetica', '', 10)
self.set_text_color(203, 213, 225)
self.set_x(55)
self.cell(0, 5, 'Dossier de Inteligencia Consolidado - Confidencial', new_x="LMARGIN", new_y="NEXT", align='L')
self.set_fill_color(16, 185, 129)
self.rect(0, 31, 210, 1, 'F')
self.ln(12)
def footer(self):
self.set_y(-15)
self.set_font('helvetica', 'I', 8)
self.set_text_color(100, 116, 139)
fecha_gen = datetime.datetime.now().strftime("%d/%m/%Y %H:%M")
self.cell(0, 10, f'Pagina {self.page_no()} | Generado por CrowData el {fecha_gen}', align='C')
def clean_txt(val):
if val is None:
return ""
s = str(val)
s = s.replace("\u2013", "-").replace("\u2014", "-").replace("\u201c", '"').replace("\u201d", '"')
s = s.replace("\u2018", "'").replace("\u2019", "'").replace("\u2022", "*")
try:
return s.encode('latin-1', 'replace').decode('latin-1')
except Exception:
return s
def safe_float(val, default=0.0):
"""
Convierte valor a float de forma segura, manejando None, strings y errores.
Usado para prevenir ValueError en conversiones de montos.
"""
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
if val is None:
return default
if isinstance(val, (int, float)):
return float(val)
if isinstance(val, str):
# Limpiar formato de moneda/puntos/comas
clean_val = (val.replace('$', '')
.replace(',', '')
.replace('.', '')
.replace('k', '000')
.replace('K', '000')
.strip())
try:
return float(clean_val) if clean_val else default
except ValueError:
logger.warning(f"No se pudo convertir '{val}' a float, usando default {default}")
return default
logger.warning(f"Tipo inesperado para safe_float: {type(val)}, valor: {val}, usando default {default}")
return default
def safe_int(val, default=0):
"""Convierte valor a int de forma segura"""
try:
return int(safe_float(val, default))
except (ValueError, TypeError):
return default
def _section_header(pdf, title):
pdf.ln(4)
pdf.set_font('helvetica', 'B', 12)
pdf.set_text_color(30, 41, 59)
pdf.cell(0, 8, clean_txt(title), new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
pdf.set_fill_color(226, 232, 240)
pdf.rect(10, pdf.get_y(), 190, 0.3, 'F')
pdf.ln(3)
def _kv_line(pdf, label, value, label_w=50, font_size=9.5):
pdf.set_font('helvetica', 'B', font_size)
pdf.set_text_color(71, 85, 105)
pdf.cell(label_w, 6, clean_txt(label), new_x="RIGHT", new_y="TOP")
pdf.set_font('helvetica', '', font_size)
pdf.set_text_color(15, 23, 42)
pdf.cell(0, 6, clean_txt(str(value) if value else "-"), new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
def _item_bullet(pdf, text, font_size=9.5):
pdf.set_x(10)
pdf.set_font('helvetica', '', font_size)
pdf.set_text_color(15, 23, 42)
pdf.multi_cell(190, 5.5, clean_txt(text))
def _empty_notice(pdf, text):
pdf.set_font('helvetica', '', 9.5)
pdf.set_text_color(100, 116, 139)
pdf.cell(0, 6, clean_txt(text), new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
def _add_photo_to_pdf(pdf, foto_url: str, x: float = 150, y: float = 35, max_w: float = 45, max_h: float = 45):
"""Descarga y agrega foto de perfil al PDF. Silencioso en caso de error. Timeout reducido a 3s."""
if not foto_url:
return
try:
with httpx.Client(timeout=3, follow_redirects=True) as client: # Reducido de 10s a 3s
resp = client.get(foto_url, headers={"User-Agent": "Mozilla/5.0"})
if resp.status_code != 200:
return
content_type = resp.headers.get("content-type", "")
if "image" not in content_type and not foto_url.endswith((".jpg", ".jpeg", ".png", ".webp")):
return
with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".jpg", delete=False) as tmp:
tmp.write(resp.content)
tmp_path = tmp.name
try:
pdf.image(tmp_path, x=x, y=y, w=max_w, h=max_h)
finally:
os.unlink(tmp_path)
except Exception:
pass
pdf.ln(2)
def _get_nested(obj, *keys, default=None):
for k in keys:
if obj is None:
return default
if isinstance(obj, dict):
obj = obj.get(k)
else:
return default
return obj if obj is not None else default
def generate_report_pdf(data: dict, report_type: str = "persona") -> bytes:
pdf = CrowDataPDF()
pdf.set_auto_page_break(auto=True, margin=20)
pdf.add_page()
ident = data.get("identificacion", {})
rc = data.get("registro_civil", {})
fiscal = data.get("fiscal", {})
fin = data.get("financiero", {})
judicial = data.get("judicial", {})
patrimonial = data.get("patrimonial", {})
societario = data.get("societario", {})
prev = data.get("previsional", {})
salud = data.get("salud", {})
contacto = data.get("contacto", {})
meta = data.get("meta", {})
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
# SECTION 1: TITLE & IDENTIFICACION
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
if report_type == "persona":
nombre_informe = f"{ident.get('apellido', '')} {ident.get('nombres', '')}".strip()
elif report_type == "vehiculo":
veh = data.get("vehiculo", {})
nombre_informe = f"Vehículo {veh.get('dominio', '')} - {veh.get('marca', '')} {veh.get('modelo', '')} ({veh.get('anio', '')})".strip()
elif report_type == "propiedad":
nombre_informe = data.get("direccion", "Propiedad")
elif report_type == "grupo":
target = data.get("target", {})
target_ident = target.get("identificacion", {}) if target else {}
nombre_informe = f"Grupo Económico: {target_ident.get('apellido', '')} {target_ident.get('nombres', '')}".strip()
else:
nombre_informe = ident.get('razon_social', '') or ident.get('cuit', 'Empresa')
pdf.set_font('helvetica', 'B', 16)
pdf.set_text_color(30, 41, 59)
pdf.cell(0, 10, clean_txt(f"INFORME: {nombre_informe}"), new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
pdf.set_fill_color(226, 232, 240)
pdf.rect(10, pdf.get_y(), 190, 0.5, 'F')
pdf.ln(5)
if report_type == "persona":
_kv_line(pdf, "CUIT/CUIL:", ident.get('cuil'))
_kv_line(pdf, "DNI:", ident.get('dni'))
_kv_line(pdf, "Sexo:", ident.get('sexo'))
_kv_line(pdf, "Nacionalidad:", ident.get('nacionalidad'))
fecha_nac = ident.get('fecha_nacimiento')
if fecha_nac:
try:
parts = str(fecha_nac).split('-')
if len(parts) == 3:
fn = datetime.date(int(parts[0]), int(parts[1]), int(parts[2]))
today = datetime.date.today()
edad = today.year - fn.year - ((today.month, today.day) < (fn.month, fn.day))
fecha_fmt = fn.strftime('%d/%m/%Y')
_kv_line(pdf, "Fecha Nacimiento:", f"{fecha_fmt} ({edad} anios)")
else:
_kv_line(pdf, "Fecha Nacimiento:", str(fecha_nac))
except Exception:
_kv_line(pdf, "Fecha Nacimiento:", str(fecha_nac))
fallecido = rc.get("fallecido", False) or bool(ident.get('fecha_defuncion'))
if fallecido:
fecha_def = rc.get("fecha_defuncion") or ident.get('fecha_defuncion') or "Fallecido"
pdf.set_font('helvetica', 'B', 10)
pdf.set_text_color(71, 85, 105)
pdf.cell(50, 7, "Estado Vital:", new_x="RIGHT", new_y="TOP")
pdf.set_font('helvetica', '', 10)
pdf.set_text_color(185, 28, 28)
pdf.cell(0, 7, clean_txt(f"FALLECIDO ({fecha_def})"), new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
lugar_def = rc.get("lugar_defuncion")
if lugar_def:
_kv_line(pdf, "Lugar Defuncion:", str(lugar_def))
else:
_kv_line(pdf, "Estado Vital:", "Activo / Vivo")
_kv_line(pdf, "Validacion RENAPER:", "Verificado" if ident.get('validado_renaper') else "No verificado")
foto_url = ident.get('foto_perfil')
if foto_url:
_add_photo_to_pdf(pdf, foto_url, x=155, y=40, max_w=40, max_h=40)
pdf.set_font('helvetica', 'I', 7)
pdf.set_text_color(100, 116, 139)
pdf.set_xy(155, 82)
pdf.cell(40, 4, clean_txt(f"Foto: {ident.get('foto_perfil_fuente', 'N/A')}"), align='C')
pdf.set_xy(10, pdf.get_y() + 5)
elif report_type == "vehiculo":
veh = data.get("vehiculo", {})
_kv_line(pdf, "Dominio:", veh.get('dominio'))
_kv_line(pdf, "Marca / Modelo:", f"{veh.get('marca', '')} {veh.get('modelo', '')}")
_kv_line(pdf, "Año:", str(veh.get('anio', '')))
_kv_line(pdf, "Tipo:", veh.get('tipo'))
radicacion_parts = [veh.get('registro'), veh.get('localidad'), veh.get('provincia')]
_kv_line(pdf, "Radicacion:", " — ".join(p for p in radicacion_parts if p))
_kv_line(pdf, "VTV:", veh.get('validez_vtv') or 'Sin datos')
_kv_line(pdf, "Seguro:", 'SI' if veh.get('tiene_seguro') else 'NO')
_kv_line(pdf, "Estado:", veh.get('estado') or 'Sin datos')
# Titular
titular = data.get("titular") or {}
if titular:
pdf.ln(2)
pdf.set_font('helvetica', 'B', 10)
pdf.set_text_color(71, 85, 105)
pdf.cell(0, 6, "TITULAR REGISTRADO:", new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
nombre_titular = f"{titular.get('apellido', '')} {titular.get('nombres', '')}".strip() or 'Protegido'
_kv_line(pdf, "Nombre:", nombre_titular)
_kv_line(pdf, "CUIL:", titular.get('cuil'))
# Prendas
prendas = data.get("prendas", [])
if prendas:
_section_header(pdf, "GRAVAMENES Y PRENDAS")
for pr in prendas:
_item_bullet(pdf, f"Entidad: {pr.get('entidad', '-')} | Fecha: {pr.get('fecha', '-')} | {pr.get('descripcion', 'Prenda registrada')}")
else:
_section_header(pdf, "GRAVAMENES Y PRENDAS")
_empty_notice(pdf, "Sin prendas o gravamenes registrados sobre el vehiculo.")
# Denuncias de robo
denuncias = data.get("denuncias_robo", [])
if denuncias:
_section_header(pdf, "DENUNCIAS DE ROBO")
for den in denuncias:
_item_bullet(pdf, f"Fecha: {den.get('fecha', '-')} | {den.get('descripcion', 'Denuncia registrada')}")
else:
_section_header(pdf, "DENUNCIAS DE ROBO")
_empty_notice(pdf, "Sin denuncias de robo registradas.")
# Infracciones del vehiculo
inf_veh = data.get("infracciones", [])
if inf_veh:
_section_header(pdf, "INFRACCIONES DE TRANSITO")
for inf in inf_veh:
monto_inf = inf.get('monto') or 0
_item_bullet(pdf, f"Acta: {inf.get('acta', '-')} | Fecha: {inf.get('fecha', '-')} | Motivo: {inf.get('motivo', '-')} | Monto: ${safe_float(monto_inf):,.0f} | {inf.get('jurisdiccion', '')}")
else:
_section_header(pdf, "INFRACCIONES DE TRANSITO")
_empty_notice(pdf, "Sin infracciones de transito registradas.")
# Indicadores de riesgo
riesgos = data.get("riesgo", [])
_section_header(pdf, "INDICADORES DE RIESGO")
if riesgos:
for r in riesgos:
_item_bullet(pdf, f"[{r.get('nivel', 'INFO').upper()}] {r.get('descripcion', '')} - {r.get('hallazgo', '')}")
else:
_empty_notice(pdf, "Sin indicadores de riesgo detectados.")
elif report_type == "propiedad":
_kv_line(pdf, "Direccion:", data.get('direccion'))
cat = data.get("datos_catastrales") or {}
if cat:
_kv_line(pdf, "Partida:", cat.get('partida'))
_kv_line(pdf, "Nomenclatura:", cat.get('nomenclatura'))
_kv_line(pdf, "Partido:", cat.get('partido_nombre'))
_kv_line(pdf, "Tipo Inmueble:", cat.get('tipo_inmueble'))
sup = cat.get('superficie_m2')
if sup:
_kv_line(pdf, "Superficie:", f"{sup:,.0f} m2")
vf = cat.get('valuacion_fiscal')
if vf:
_kv_line(pdf, "Valuacion Fiscal (ARBA):", f"${safe_float(vf):,.0f}")
bi = cat.get('base_imponible')
if bi:
_kv_line(pdf, "Base Imponible:", f"${safe_float(bi):,.0f}")
ve = data.get("valor_estimado")
if ve:
_kv_line(pdf, "Valor Mercado Estimado:", f"${safe_float(ve):,.0f}")
geo = data.get("geolocalizacion") or {}
if geo.get('lat') and geo.get('lng'):
_kv_line(pdf, "Geolocalizacion:", f"Lat: {geo.get('lat')} | Lng: {geo.get('lng')}")
# Titulares
titulares = data.get("titulares_detectados", [])
if titulares:
_section_header(pdf, "PROPIETARIOS / TITULARES DETECTADOS")
for t in titulares:
nombre_t = f"{t.get('apellido', '')} {t.get('nombres', '')}".strip() or 'Titular detectado'
cuil_t = t.get('cuil', '')
cuil_str = f" | CUIL: {cuil_t}" if cuil_t else ''
cruzado = ' [Posible Propietario]' if t.get('cruzado_con_busqueda') else ''
_item_bullet(pdf, f"{nombre_t}{cuil_str}{cruzado}")
# Boletín
bo_prop = data.get("historial_boletin", [])
if bo_prop:
_section_header(pdf, "PUBLICACIONES EN BOLETIN OFICIAL")
for pub in bo_prop[:10]:
texto = pub.get('snippet') or pub.get('texto') or pub.get('titulo') or ''
if len(texto) > 200:
texto = texto[:200] + "..."
pdf.set_font('helvetica', 'B', 9)
pdf.set_text_color(15, 23, 42)
pdf.cell(0, 5, clean_txt(f"{pub.get('fecha', 'S/F')} - {pub.get('tipo', pub.get('seccion', 'BO'))}"), new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
pdf.set_font('helvetica', '', 8.5)
pdf.multi_cell(190, 4, clean_txt(f" {texto}"))
pdf.ln(2)
# Deudas ARBA
deudas = data.get("deudas_impositivas") or {}
if deudas.get('con_deuda'):
_section_header(pdf, "DEUDAS IMPOSITIVAS (ARBA)")
monto_d = deudas.get('monto_total', 0)
_kv_line(pdf, "Monto Total Adeudado:", f"${safe_float(monto_d):,.0f}")
for per in (deudas.get('periodos_adeudados') or [])[:10]:
if isinstance(per, dict):
_item_bullet(pdf, f"Periodo: {per.get('periodo', '')} | Monto: ${safe_float(per.get('monto', 0)):,.0f}")
# Riesgos
riesgos_prop = data.get("riesgo", [])
_section_header(pdf, "INDICADORES DE RIESGO")
if riesgos_prop:
for r in riesgos_prop:
_item_bullet(pdf, f"[{r.get('nivel', 'INFO').upper()}] {r.get('descripcion', '')} - {r.get('hallazgo', '')}")
else:
_empty_notice(pdf, "Sin indicadores de riesgo detectados para este inmueble.")
else:
_kv_line(pdf, "CUIT Empresa:", ident.get('cuit'))
_kv_line(pdf, "Tipo Societario:", ident.get('tipo_societario'))
_kv_line(pdf, "Fecha Constitucion:", ident.get('fecha_constitucion'))
_kv_line(pdf, "Nombre Fantasia:", ident.get('nombre_fantasia'))
igj = data.get("igj", {})
if igj and igj.get("numero_inscripcion"):
_kv_line(pdf, "Nro Inscripcion IGJ:", igj.get("numero_inscripcion"))
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
# GRUPO: RESUMEN DEL GRUPO ECONOMICO
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
if report_type == "grupo":
empresas = data.get("empresas_vinculadas", [])
vehiculos = data.get("vehiculos_vinculados", [])
riesgos_con = data.get("riesgo_consolidado", [])
patrimonio = data.get("total_patrimonio_estimado")
_section_header(pdf, "RESUMEN DEL GRUPO ECONOMICO")
_kv_line(pdf, "Empresas integradas:", str(len(empresas)))
_kv_line(pdf, "Vehiculos registrados:", str(len(vehiculos)))
if patrimonio:
_kv_line(pdf, "Patrimonio estimado:", f"${safe_float(patrimonio):,.0f}")
if empresas:
_section_header(pdf, "SOCIEDADES / EMPRESAS VINCULADAS")
for emp in empresas:
emp_id = emp.get("identificacion", {}) if isinstance(emp, dict) else {}
razon = emp_id.get("razon_social", "") if isinstance(emp_id, dict) else ""
cuit_e = emp_id.get("cuit", "") if isinstance(emp_id, dict) else ""
tipo = emp_id.get("tipo_societario", "") if isinstance(emp_id, dict) else ""
score_e = emp.get("score", {}) if isinstance(emp, dict) else {}
nivel_e = score_e.get("nivel", "") if isinstance(score_e, dict) else ""
_item_bullet(pdf, f"{razon} ({cuit_e}) - {tipo} - Score: {nivel_e}")
if vehiculos:
_section_header(pdf, "VEHICULOS DEL GRUPO")
for vh in vehiculos:
vh_data = vh.get("vehiculo", {}) if isinstance(vh, dict) else {}
dominio = vh_data.get("dominio", "") if isinstance(vh_data, dict) else ""
marca = vh_data.get("marca", "") if isinstance(vh_data, dict) else ""
modelo = vh_data.get("modelo", "") if isinstance(vh_data, dict) else ""
anio = vh_data.get("anio", "") if isinstance(vh_data, dict) else ""
_item_bullet(pdf, f"{dominio} - {marca} {modelo} ({anio})")
if riesgos_con:
_section_header(pdf, "RIESGO CONSOLIDADO DEL GRUPO")
for r in riesgos_con:
nivel_r = r.get("nivel", "INFO") if isinstance(r, dict) else "INFO"
desc = r.get("descripcion", "") if isinstance(r, dict) else str(r)
_item_bullet(pdf, f"[{nivel_r.upper()}] {desc}")
pdf.ln(5)
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
# SECTION 2: SCORE CREDITICIO
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
score_obj = data.get("score")
if score_obj:
_section_header(pdf, "SCORE CREDITICIO CROWDATA")
score_val = score_obj.get("valor", 60)
nivel = score_obj.get("nivel", "Bueno")
if nivel == "Excelente":
r, g, b = 34, 197, 94
elif nivel == "Bueno":
r, g, b = 59, 130, 246
elif nivel == "Regular":
r, g, b = 245, 158, 11
elif nivel == "Malo":
r, g, b = 239, 68, 68
else:
r, g, b = 185, 28, 28
pdf.set_font('helvetica', 'B', 10)
pdf.set_text_color(71, 85, 105)
pdf.cell(80, 7, "Valor:", new_x="RIGHT", new_y="TOP")
pdf.set_font('helvetica', 'B', 14)
pdf.set_text_color(r, g, b)
pdf.cell(40, 7, clean_txt(f"{score_val} / 100"), new_x="RIGHT", new_y="TOP")
pdf.set_font('helvetica', 'B', 10)
pdf.cell(0, 7, clean_txt(f"Nivel: {nivel.upper()}"), new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
pdf.set_fill_color(226, 232, 240)
pdf.rect(10, pdf.get_y() + 1, 190, 4, 'F')
pdf.set_fill_color(r, g, b)
bar_w = max(1, int(190 * (score_val / 100)))
pdf.rect(10, pdf.get_y() + 1, bar_w, 4, 'F')
pdf.ln(7)
historial = score_obj.get("historial", [])
if historial:
pdf.set_font('helvetica', 'B', 8)
pdf.set_text_color(100, 116, 139)
hist_items = []
for h in historial[-6:]:
hist_items.append(f"{h.get('fecha', '')}: {h.get('valor', 0)}")
pdf.cell(0, 5, clean_txt("Historial (12M): " + " | ".join(hist_items)), new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
factores = score_obj.get("factores", [])
if factores:
pdf.ln(2)
pdf.set_font('helvetica', 'B', 9)
pdf.set_text_color(71, 85, 105)
pdf.cell(0, 5, "Factores del Score:", new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
pdf.set_font('helvetica', '', 8.5)
for f in factores[:8]:
if isinstance(f, dict):
impacto = f.get("impacto", 0)
desc = f.get('descripcion', f.get('factor', ''))
signo = "+" if impacto >= 0 else ""
color = (22, 101, 52) if impacto >= 0 else (185, 28, 28)
pdf.set_text_color(*color)
pdf.cell(0, 4.5, clean_txt(f" {signo}{impacto}: {desc}"), new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
else:
pdf.set_text_color(100, 116, 139)
pdf.cell(0, 4.5, clean_txt(f" {f}"), new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
pdf.set_text_color(15, 23, 42)
pdf.ln(3)
else:
_empty_notice(pdf, "Sin factores de score disponibles.")
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
# SECTION 3: REGISTRO CIVIL (persona)
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
if report_type == "persona":
estado_civil = rc.get("estado_civil")
conyuge = rc.get("conyuge_nombre")
fecha_mat = rc.get("fecha_matrimonio")
if estado_civil or conyuge or fecha_mat:
_section_header(pdf, "REGISTRO CIVIL")
if estado_civil:
_kv_line(pdf, "Estado Civil:", estado_civil)
if conyuge:
_kv_line(pdf, "Conyuge:", conyuge)
if fecha_mat:
_kv_line(pdf, "Fecha Matrimonio:", fecha_mat)
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
# SECTION 4: INDICADORES DE RIESGO
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
riesgos = data.get("riesgo", [])
_section_header(pdf, "INDICADORES DE RIESGO DETECTADOS")
if riesgos:
for r in riesgos:
nivel_r = r.get('nivel', 'INFO').upper()
desc_r = r.get('descripcion', '')
hallazgo_r = r.get('hallazgo', '')
pdf.set_font('helvetica', 'B', 9)
pdf.set_text_color(153, 27, 27)
pdf.multi_cell(190, 5.5, clean_txt(f"[{nivel_r}] {desc_r} ({hallazgo_r})"))
pdf.ln(1)
else:
_empty_notice(pdf, "Sin indicadores de riesgo detectados.")
pdf.ln(2)
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
# SECTION 5: PEP / UIF
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
peps = data.get("peps", [])
_section_header(pdf, "PERSONA EXPUESTA POLITICAMENTE (PEP / UIF)")
if peps:
for p in peps:
cargo = p.get('cargo', 'Funcionario')
jurisdiccion = p.get('jurisdiccion', 'Nacional')
fecha_p = p.get('fecha_presentacion', 'Reciente')
pdf.set_font('helvetica', '', 9.5)
pdf.set_text_color(15, 23, 42)
pdf.multi_cell(190, 5.5, clean_txt(f"Cargo: {cargo} | Jurisdiccion: {jurisdiccion} | DDJJ: {fecha_p}"))
pdf.ln(1)
else:
_empty_notice(pdf, "No registra como Persona Expuesta Politicamente (PEP) en los registros oficiales.")
pdf.ln(2)
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
# SECTION 6: DOMICILIOS
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
domicilios = contacto.get("domicilios", []) or data.get("historial_domicilios", [])
if report_type == "empresa" and data.get("igj", {}).get("domicilio_legal"):
igj_dom = data["igj"]["domicilio_legal"]
if igj_dom:
domicilios = [igj_dom] + domicilios
_section_header(pdf, "DOMICILIOS REGISTRADOS")
if domicilios:
for d in domicilios:
piso_dpto = ""
if d.get("piso") or d.get("dpto"):
piso_dpto = f" Piso {d.get('piso', '')} Dpto {d.get('dpto', '')}"
full_dom = f"{d.get('calle', '')} {d.get('numero', '')}{piso_dpto}, {d.get('localidad', '')}, {d.get('provincia', '')} (CP: {d.get('cp', '')})"
tipo = f"[{d.get('tipo', 'Otros').upper()}]"
_item_bullet(pdf, f"{tipo} {full_dom}")
else:
_empty_notice(pdf, "Sin domicilios registrados.")
pdf.ln(2)
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
# SECTION 7: MAPA DE UBICACION
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
_section_header(pdf, "MAPA DE UBICACION")
if domicilios:
for d in domicilios:
prov = d.get('provincia', '')
loc = d.get('localidad', '')
cp = d.get('cp', '')
calle = d.get('calle', '')
num = d.get('numero', '')
texto = f"{calle} {num}"
if loc:
texto += f" - {loc}"
if prov:
texto += f", {prov}"
if cp:
texto += f" (CP: {cp})"
_item_bullet(pdf, texto)
else:
_empty_notice(pdf, "Sin datos de ubicacion disponibles.")
pdf.ln(2)
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
# SECTION 8: CONTACTO Y REDES (persona)
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
if report_type == "persona":
telefonos = data.get("telefonos", [])
redes = data.get("redes_sociales", [])
pagina_web = ident.get("pagina_web")
email_contacto = ident.get("email_contacto")
linkedin = ident.get("linkedin")
if telefonos or redes or pagina_web or email_contacto or linkedin:
_section_header(pdf, "CONTACTO Y REDES OSINT")
if pagina_web:
_item_bullet(pdf, f"Web: {pagina_web}")
if email_contacto:
_item_bullet(pdf, f"Email: {email_contacto}")
if linkedin:
_item_bullet(pdf, f"LinkedIn: {linkedin}")
if telefonos:
_item_bullet(pdf, f"Telefonos detectados: {', '.join(str(t) for t in telefonos)}")
for r in redes:
_item_bullet(pdf, f"{r.get('plataforma', 'Social')}: {r.get('usuario', '')} ({r.get('url', '')})")
foto = ident.get("foto_perfil")
if foto:
_item_bullet(pdf, f"Foto de perfil detectada: {foto}")
else:
_section_header(pdf, "CONTACTO Y REDES OSINT")
_empty_notice(pdf, "Sin datos de contacto o redes sociales detectados.")
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
# SECTION 9: SITUACION FISCAL (AFIP)
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
_section_header(pdf, "SITUACION FISCAL (AFIP)")
if fiscal:
_kv_line(pdf, "Estado AFIP:", fiscal.get("estado_afip"))
_kv_line(pdf, "Condicion IVA:", fiscal.get("condicion_iva"))
_kv_line(pdf, "Inicio Actividad:", fiscal.get("fecha_inicio_actividad"))
mono = fiscal.get("monotributo")
if isinstance(mono, dict) and mono.get("categoria"):
mono_str = f"Categoria {mono.get('categoria')}"
if mono.get("actividad_principal"):
mono_str += f" - {mono.get('actividad_principal')}"
if mono.get("fecha_alta"):
mono_str += f" (Alta: {mono.get('fecha_alta')})"
_kv_line(pdf, "Monotributo:", mono_str)
actividades = fiscal.get("actividades", [])
if actividades:
pdf.set_font('helvetica', 'B', 9.5)
pdf.set_text_color(71, 85, 105)
pdf.cell(0, 6, "Actividades Economicas Declaradas:", new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
pdf.set_font('helvetica', '', 9)
pdf.set_text_color(15, 23, 42)
for act in actividades:
principal = "[PRINCIPAL]" if act.get("es_principal") else ""
_item_bullet(pdf, f"CLAE {act.get('codigo_clae', '')} - {act.get('descripcion', '')} {principal}", 9)
else:
_empty_notice(pdf, "Sin datos fiscales disponibles.")
pdf.ln(2)
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
# SECTION 10: SITUACION FINANCIERA (BCRA)
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
_section_header(pdf, "SITUACION FINANCIERA (BCRA)")
if fin:
sit_val = fin.get("bcra_situacion_actual")
sit_actual = sit_val if sit_val is not None else 1
labels_sit = {1: "Normal", 2: "Seguimiento especial", 3: "Con problemas",
4: "Alto riesgo", 5: "Irrecuperable", 6: "Irrecuperable por disp. tecnica"}
pdf.set_font('helvetica', 'B', 9.5)
pdf.set_text_color(71, 85, 105)
pdf.cell(50, 6, "Situacion Actual BCRA:", new_x="RIGHT", new_y="TOP")
pdf.set_font('helvetica', '', 9.5)
if sit_actual >= 3:
pdf.set_text_color(185, 28, 28)
else:
pdf.set_text_color(15, 23, 42)
pdf.cell(0, 6, clean_txt(f"{sit_actual} - {labels_sit.get(sit_actual, 'Normal')}"), new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
total_deuda = fin.get("total_deuda_miles")
dias_max = fin.get("dias_atraso_max")
if total_deuda is not None or dias_max is not None:
deuda_str = f"${safe_float(total_deuda):,.0f}k" if total_deuda else "-"
dias_str = f" | Max. dias atraso: {dias_max}" if dias_max else ""
_kv_line(pdf, "Deuda Total:", f"{deuda_str}{dias_str}")
cheques = fin.get("cheques_rechazados", [])
pdf.set_font('helvetica', 'B', 9.5)
pdf.set_text_color(71, 85, 105)
pdf.cell(50, 6, "Cheques Rechazados:", new_x="RIGHT", new_y="TOP")
pdf.set_font('helvetica', '', 9.5)
if cheques:
pdf.set_text_color(185, 28, 28)
pdf.cell(0, 6, clean_txt(f"SI - {len(cheques)} cheque(s) rechazado(s)"), new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
pdf.set_font('helvetica', '', 8.5)
pdf.set_text_color(15, 23, 42)
for chq in cheques:
monto_chq = chq.get('monto') or 0
nro = chq.get('nro_cheque') or ''
nro_str = f" | Nro: {nro}" if nro else ""
estado_multa = chq.get('estado_multa') or ''
multa_str = f" | Multa: {estado_multa}" if estado_multa else ""
en_rev = " (En revisión)" if chq.get('en_revision') else ""
proc_jud = " (Judicializado)" if chq.get('proceso_judicial') else ""
estado_str = f"{chq.get('estado') or 'Rechazado'}{en_rev}{proc_jud}"
# NUEVOS CAMPOS AGREGADOS
denom_jur = chq.get('denom_juridica') or ''
denom_str = f" | {denom_jur}" if denom_jur else ""
cta_tipo = " (Cta.Personal)" if chq.get('cta_personal') else " (Cta.Empresarial)" if chq.get('cta_personal') is not None else ""
_item_bullet(pdf, f"Fecha: {chq.get('fecha')} | Banco: {chq.get('banco')} | Monto: ${safe_float(monto_chq):,.2f} | Estado: {estado_str}{nro_str}{multa_str}{denom_str}{cta_tipo}", 8.5)
else:
pdf.set_text_color(15, 23, 42)
pdf.cell(0, 6, "NO registra cheques rechazados en el ultimo anio", new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
historial = fin.get("bcra_historial", [])
if historial:
pdf.ln(2)
pdf.set_font('helvetica', 'B', 9.5)
pdf.set_text_color(71, 85, 105)
pdf.cell(0, 6, "Historial de Entidades y Deudas:", new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
pdf.set_font('helvetica', '', 9)
pdf.set_text_color(15, 23, 42)
for h in historial[:12]:
monto_deuda = h.get('monto_deuda') or 0
denominacion = h.get('denominacion') or ''
dias_atraso = h.get('dias_atraso')
denom_str = f" ({denominacion})" if denominacion else ""
dias_str = f" | Dias atraso: {dias_atraso}" if dias_atraso else ""
sit_jur = h.get('situacion_juridica') or ''
jur_str = f" | Juridica: {sit_jur}" if sit_jur else ""
en_rev = " | En Revisión" if h.get('en_revision') else ""
proc_jud = " | Judicializado" if h.get('proceso_judicial') else ""
# NUEVOS CAMPOS AGREGADOS
refin_str = " | Refinanciada" if h.get('refinanciaciones') else ""
recateg_str = " | Recategorizada" if h.get('recategorizacion') else ""
irrec_disp_str = " | Irrec.Disp.Téc." if h.get('irrec_disp_tecnica') else ""
_item_bullet(pdf, f"Periodo: {h.get('periodo')} | Entidad: {h.get('entidad')}{denom_str} | Sit. {h.get('situacion')} | Deuda: ${safe_float(monto_deuda):,.0f}k{dias_str}{jur_str}{refin_str}{recateg_str}{irrec_disp_str}{en_rev}{proc_jud}", 9)
else:
_empty_notice(pdf, "Sin datos financieros BCRA disponibles.")
pdf.ln(2)
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
# SECTION 11: SOCIEDADES, CNV & MATRICULAS
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
cnv_registros = data.get("cnv_registros", [])
if societario and societario.get("cnv_registros"):
cnv_registros = cnv_registros + societario.get("cnv_registros")
matriculas = societario.get("matriculas_profesionales", []) if societario else []
_section_header(pdf, "REGISTROS SOCIETARIOS, CNV Y PROFESIONALES")
has_societario = bool(cnv_registros or matriculas)
if has_societario:
if cnv_registros:
pdf.set_font('helvetica', 'B', 9.5)
pdf.set_text_color(71, 85, 105)
pdf.cell(0, 6, "Registros Comision Nacional de Valores (CNV):", new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
pdf.set_font('helvetica', '', 9)
pdf.set_text_color(15, 23, 42)
for cnv in cnv_registros:
_item_bullet(pdf, f"{cnv.get('razon_social') or 'CNV'} | Cat: {cnv.get('categoria')} | Matricula: {cnv.get('matricula')} | Estado: {cnv.get('estado')}", 9)
pdf.ln(2)
if matriculas:
pdf.set_font('helvetica', 'B', 9.5)
pdf.set_text_color(71, 85, 105)
pdf.cell(0, 6, "Matriculas Profesionales:", new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
pdf.set_font('helvetica', '', 9)
pdf.set_text_color(15, 23, 42)
for mat in matriculas:
_item_bullet(pdf, f"Consejo: {mat.get('consejo')} | Matricula: {mat.get('matricula')} | Estado: {mat.get('estado') or 'Activo'}", 9)
else:
_empty_notice(pdf, "Sin registros societarios, CNV ni matriculas profesionales.")
igj_socios = data.get("igj", {}).get("socios_directivos", [])
if report_type == "empresa" and igj_socios:
pdf.ln(2)
pdf.set_font('helvetica', 'B', 12)
pdf.set_text_color(30, 41, 59)
pdf.cell(0, 8, "SOCIOS Y DIRECTIVOS (IGJ)", new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
pdf.set_fill_color(226, 232, 240)
pdf.rect(10, pdf.get_y(), 190, 0.3, 'F')
pdf.ln(3)
for s in igj_socios:
_item_bullet(pdf, f"{s.get('nombre')} | CUIL: {s.get('cuil')} | Rol/Cargo: {s.get('rol') or 'Socio'}")
igj_data = data.get("igj", {})
objeto_social = igj_data.get("objeto_social")
if objeto_social:
_item_bullet(pdf, f"Objeto Social: {str(objeto_social)[:120]}")
balances = igj_data.get("balances", [])
if balances:
for b in balances[:3]:
periodo = b.get("periodo", "") if isinstance(b, dict) else ""
resultado = b.get("resultado", "") if isinstance(b, dict) else ""
_item_bullet(pdf, f"Balance {periodo}: {resultado}")
pagina_web = ident.get("pagina_web")
email_contacto = ident.get("email_contacto")
linkedin = ident.get("linkedin")
if pagina_web or email_contacto or linkedin:
contact_parts = []
if pagina_web:
contact_parts.append(f"Web: {pagina_web}")
if email_contacto:
contact_parts.append(f"Email: {email_contacto}")
if linkedin:
contact_parts.append(f"LinkedIn: {linkedin}")
_item_bullet(pdf, f"Contacto: {' | '.join(contact_parts)}")
pdf.ln(2)
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
# SECTION 12: BILLETERAS VIRTUALES / FINTECHS
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
if report_type == "persona":
bv = data.get("billeteras_virtuales", {})
if bv and (bv.get("detalle", []) or bv.get("total_deuda_fintech", 0) > 0):
_section_header(pdf, "BILLETERAS VIRTUALES / FINTECHS")
total = bv.get("total_deuda_fintech", 0)
wallets = bv.get("cantidad_wallets_con_deuda", 0)
_kv_line(pdf, "Deuda total fintechs:", f"${total:,.0f}")
_kv_line(pdf, "Billeteras con deuda:", str(wallets))
fintech_count = bv.get("cantidad_fintech_detectadas", 0)
if fintech_count:
_kv_line(pdf, "Fintechs detectadas:", str(fintech_count))
pdf.ln(2)
for item in bv.get("detalle", []):
marca = item.get("marca", item.get("entidad_bcra", "?"))
situacion = item.get("situacion", 1)
monto = item.get("monto", 0) or 0
desc = item.get("situacion_desc", "")
rubro = item.get("rubro", "")
pdf.set_font('helvetica', 'B', 9.5)
pdf.set_text_color(180, 83, 9)
pdf.multi_cell(190, 5.5, clean_txt(f"{marca} ({rubro}) - Sit. {situacion}: {desc}"))
pdf.set_font('helvetica', '', 9)
pdf.set_text_color(15, 23, 42)
pdf.cell(0, 5, clean_txt(f" Monto: ${monto:,.0f} | Periodo: {item.get('periodo', '?')}"), new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
pdf.ln(2)
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
# SECTION 13: ANTECEDENTES JUDICIALES (PJN + JUBA)
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
_section_header(pdf, "ANTECEDENTES JUDICIALES (PJN, MEV Y JUBA)")
causas = judicial.get("causas", []) if judicial else []
if causas:
for c in causas:
exp = c.get('expediente') or 'S/N'
caratula = c.get('caratula_completa') or c.get('caratula') or 'Sin caratula'
fuero = c.get('fuero') or 'Ordinario'
estado = c.get('estado') or 'Tramitacion'
fecha = c.get('fecha') or 'Reciente'
juzgado = c.get('juzgado') or 'Juzgado de turno'
voces = c.get('voces') or ''
magistrados = c.get('magistrados') or ''
tipo_fallo = c.get('tipo_fallo') or ''
pdf.set_font('helvetica', 'B', 9.5)
pdf.set_text_color(15, 23, 42)
pdf.cell(0, 5, clean_txt(f"Exp: {exp} - {fecha} (Estado: {estado})"), new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
pdf.set_font('helvetica', '', 9)
lineas = [f" Caratula: {caratula}", f" Fuero: {fuero} | Juzgado: {juzgado}"]
if voces:
lineas.append(f" Voces: {voces}")
if magistrados:
lineas.append(f" Magistrados: {magistrados}")
if tipo_fallo:
lineas.append(f" Tipo Fallo: {tipo_fallo}")
pdf.multi_cell(190, 4.5, clean_txt("\n".join(lineas)))
pdf.ln(2.5)
else:
_empty_notice(pdf, "Sin causas judiciales federales, comerciales ni provinciales (JUBA) detectadas.")
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
# SECTION 14: PATRIMONIO (VEHICULOS E INMUEBLES)
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
vehiculos = patrimonial.get("vehiculos", []) if patrimonial else []
inmuebles = patrimonial.get("inmuebles", []) if patrimonial else []
if vehiculos or inmuebles:
_section_header(pdf, "REGISTROS PATRIMONIALES (VEHICULOS E INMUEBLES)")
if vehiculos:
pdf.set_font('helvetica', 'B', 9.5)
pdf.set_text_color(71, 85, 105)
pdf.cell(0, 6, "Vehiculos Registrados (DNRPA / ARBA Automotores):", new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
pdf.set_font('helvetica', '', 9)
pdf.set_text_color(15, 23, 42)
for v in vehiculos:
detalle_v = f"Dominio: {v.get('dominio')} | {v.get('marca', '')} {v.get('modelo', '')} ({v.get('anio', '')}) | Radicacion: {v.get('radicacion', '') or v.get('provincia', '')}"
vtv = v.get('validez_vtv')
seguro = "Seguro OK" if v.get('tiene_seguro') else "Sin Seguro"
estado = v.get('estado')
extras = " | ".join(filter(None, [f"VTV: {vtv}" if vtv else None, seguro, estado]))
if extras:
detalle_v += f"\n {extras}"
pdf.multi_cell(190, 5.5, clean_txt(f"{detalle_v}"))
pdf.ln(2)
if inmuebles:
pdf.set_font('helvetica', 'B', 9.5)
pdf.set_text_color(71, 85, 105)
pdf.cell(0, 6, "Bienes Inmuebles Registrados (ARBA Catastro / Boletin):", new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
pdf.set_font('helvetica', '', 9)
pdf.set_text_color(15, 23, 42)
for inm in inmuebles:
partida = f"Partida: {inm.get('nro_partida') or 'N/A'}"
matricula = f"Matricula: {inm.get('matricula') or '-'}"
superficie = f"Sup: {inm.get('superficie') or '-'}"
desc = inm.get('descripcion') or 'Inmueble'
prov = inm.get('provincia') or 'Bs.As.'
fuente = inm.get('fuente') or 'ARBA'
val_val = inm.get('valuacion_fiscal')
try:
val_str = f"${int(val_val):,}".replace(",", ".") if val_val else "-"
except Exception:
val_str = "-"
val_fiscal = f"Valuacion: {val_str}"
_item_bullet(pdf, f"[{fuente}] {partida} | {matricula} | {desc} ({prov}) | {superficie} | {val_fiscal}", 9)
deuda_patentes = patrimonial.get("deuda_patentes", []) if patrimonial else []
if deuda_patentes:
pdf.set_font('helvetica', 'B', 9.5)
pdf.set_text_color(71, 85, 105)
pdf.cell(0, 6, "Deuda de Patentes Vehiculares (AGIP):", new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
pdf.set_font('helvetica', '', 9)
pdf.set_text_color(15, 23, 42)
for dp in deuda_patentes[:10]:
anio = dp.get("anio", "") if isinstance(dp, dict) else ""
cuota = dp.get("cuota", "") if isinstance(dp, dict) else ""
concepto = dp.get("concepto", "") if isinstance(dp, dict) else ""
importe = dp.get("importe", "") if isinstance(dp, dict) else ""
_item_bullet(pdf, f"{anio} {cuota} | {concepto} | {importe}", 9)
else:
_section_header(pdf, "REGISTROS PATRIMONIALES (VEHICULOS E INMUEBLES)")
_empty_notice(pdf, "Sin registros patrimoniales de vehiculos ni inmuebles.")
pdf.ln(2)
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
# SECTION 15: CONTRATOS ESTATALES (COMPR.AR)
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
_section_header(pdf, "REGISTROS EN CONTRATACIONES DEL ESTADO (COMPR.AR)")
compras = data.get("compras_estatales", [])
if compras:
for comp in compras:
registro = comp.get('registro') or ''
reg_str = f" | Registro: {registro}" if registro else ""
_item_bullet(pdf, f"Proveedor: {comp.get('razon_social') or '-'} | CUIT: {comp.get('cuit_proveedor', '')} | Inscripcion: {comp.get('estado_inscripcion', '')} | Rubro: {comp.get('rubro_principal', '')}{reg_str}")
adjudicaciones = comp.get('adjudicaciones', [])
contratos = comp.get('contratos', [])
if adjudicaciones:
pdf.set_font('helvetica', '', 8)
for adj in adjudicaciones[:5]:
desc = adj.get('descripcion_proceso') or adj.get('objeto') or '-'
monto = adj.get('monto') or adj.get('monto_total') or ''
monto_str = f" | Monto: ${safe_float(monto):,.0f}" if monto else ""
org = adj.get('organismo') or adj.get('entidad') or ''
org_str = f" | Org: {org}" if org else ""
_item_bullet(pdf, f" Adjudicacion: {desc[:80]}{monto_str}{org_str}", 8)
if contratos:
pdf.set_font('helvetica', '', 8)
for ct in contratos[:5]:
desc = ct.get('descripcion_proceso') or ct.get('objeto') or '-'
monto = ct.get('monto') or ct.get('monto_total') or ''
monto_str = f" | Monto: ${safe_float(monto):,.0f}" if monto else ""
fecha_c = ct.get('fecha') or ct.get('fecha_fin') or ''
fecha_str = f" | Fecha: {fecha_c}" if fecha_c else ""
_item_bullet(pdf, f" Contrato: {desc[:80]}{monto_str}{fecha_str}", 8)
pdf.ln(1)
else:
_empty_notice(pdf, "No registra inscripciones ni contratos vigentes como proveedor del Estado en COMPR.AR.")
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
# SECTION 16: PREVISIONAL & SALUD (ANSES / RUIDO)
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
if report_type == "persona":
_section_header(pdf, "PREVISIONAL Y OBRA SOCIAL (ANSES / RUIDO / SSSALUD)")
if prev and (prev.get("tiene_aportes") is not None or prev.get("ultimo_empleador") or prev.get("obra_social")):
_kv_line(pdf, "Aportes al dia:", "SI" if prev.get('tiene_aportes') else "NO")
_kv_line(pdf, "Tipo Beneficiario:", prev.get('tipo_beneficiario'))
_kv_line(pdf, "Ultimo Empleador:", prev.get('ultimo_empleador'))
_kv_line(pdf, "Obra Social (ANSES):", prev.get('obra_social'))
fecha_alta_os = prev.get('fecha_alta_obra_social')
if fecha_alta_os:
_kv_line(pdf, "Alta OS:", fecha_alta_os)
estado_padron = prev.get('estado_padron')
if estado_padron:
_kv_line(pdf, "Estado Padron ANSES:", estado_padron)
else:
estado_padron = prev.get('estado_padron') if prev else None
if estado_padron:
_kv_line(pdf, "Estado Padron ANSES:", estado_padron)
else:
_empty_notice(pdf, "Sin datos previsionales activos en ANSES.")
beneficios = prev.get("beneficios_sociales", []) if prev else []
if beneficios:
_kv_line(pdf, "Beneficios Sociales:", ', '.join(str(b) for b in beneficios[:5]))
jubilaciones = prev.get("jubilaciones_pensiones", []) if prev else []
if jubilaciones:
_kv_line(pdf, "Jubilaciones/Pensiones:", ', '.join(str(j) for j in jubilaciones[:5]))
proximo_cobro = prev.get("fecha_proximo_cobro") if prev else None
lugar_cobro = prev.get("lugar_cobro") if prev else None
if proximo_cobro or lugar_cobro:
cobro_parts = []
if proximo_cobro:
cobro_parts.append(f"Proximo cobro: {proximo_cobro}")
if lugar_cobro:
cobro_parts.append(f"Lugar: {lugar_cobro}")
_kv_line(pdf, "Cobro:", ' | '.join(cobro_parts))
if salud and (salud.get("cobertura_activa") or (isinstance(salud.get("detalles"), dict) and salud["detalles"].get("nombre_obra_social"))):
obrasocial = salud.get("detalles", {}).get("nombre_obra_social") or "Obra Social Activa"
_kv_line(pdf, "Cobertura Medica SSSalud:", f"SI | {obrasocial}")
else:
_kv_line(pdf, "Cobertura Medica SSSalud:", "Sin cobertura de salud activa.")
historial_coberturas = _get_nested(salud, "detalles", "historial_coberturas", default=[])
if historial_coberturas:
pdf.set_font('helvetica', 'B', 9.5)
pdf.set_text_color(71, 85, 105)
pdf.cell(0, 6, "Historial de Coberturas:", new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
pdf.set_font('helvetica', '', 9)
pdf.set_text_color(15, 23, 42)
for hc in historial_coberturas:
if isinstance(hc, dict):
fecha_h = hc.get('fecha', '')
nombre_h = hc.get('nombre_obra_social', '') or hc.get('nombre', '')
estado_h = hc.get('estado', '')
parts = [p for p in [fecha_h, nombre_h, estado_h] if p]
_item_bullet(pdf, " | ".join(parts), 9)
else:
_item_bullet(pdf, str(hc), 9)
seccion_electoral = ident.get("seccion_electoral")
lugar_votacion = ident.get("lugar_votacion")
mesa_votacion = ident.get("mesa_votacion")
if seccion_electoral or lugar_votacion or mesa_votacion:
pdf.ln(2)
pdf.set_font('helvetica', 'B', 9)
pdf.set_text_color(71, 85, 105)
pdf.cell(0, 5, "PADRON ELECTORAL:", new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
_kv_line(pdf, "Seccion:", seccion_electoral or "-")
_kv_line(pdf, "Lugar de votacion:", lugar_votacion or "-")
_kv_line(pdf, "Mesa:", mesa_votacion or "-")
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
# SECTION 17: DEUDORES ALIMENTARIOS (siempre mostrar)
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
_section_header(pdf, "DEUDORES ALIMENTARIOS MOROSOS (DAM)")
deudores = data.get("deudores_alimentarios")
if deudores and isinstance(deudores, dict):
resultado = deudores.get("resultado") or ""
if resultado and resultado != "NO_REGISTRADO":
nombre_dam = deudores.get("nombre_completo") or "-"
dni_dam = deudores.get("dni") or "-"
_kv_line(pdf, "Nombre:", nombre_dam)
_kv_line(pdf, "DNI:", dni_dam)
_kv_line(pdf, "Resultado:", resultado)
else:
_empty_notice(pdf, "Resultado: NO_REGISTRADO - No se registra como deudor alimentario moroso.")
else:
_empty_notice(pdf, "Sin datos de deudores alimentarios morosos.")
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
# SECTION 18: BOLETIN OFICIAL
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
_section_header(pdf, "PUBLICACIONES EN BOLETINES OFICIALES")
boletines = data.get("boletin_oficial", [])
if boletines:
for pub in boletines[:15]:
fecha = pub.get('fecha') or 'S/F'
secc = pub.get('seccion') or 'BORA'
tipo = pub.get('tipo') or ''
texto = pub.get('texto') or ''
if len(texto) > 250:
texto = texto[:250] + "..."
pdf.set_font('helvetica', 'B', 9)
pdf.set_text_color(15, 23, 42)
header = f"{fecha} - Secc: {secc}"
if tipo:
header += f" - {tipo}"
pdf.cell(0, 5, clean_txt(header), new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
pdf.set_font('helvetica', '', 8.5)
pdf.multi_cell(190, 4, clean_txt(f" {texto}"))
pdf.ln(2)
else:
_empty_notice(pdf, "Sin publicaciones en Boletin Oficial Nacional ni Provinciales detectadas.")
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
# SECTION 19: INFRACCIONES DE TRANSITO
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
infracciones = data.get("infracciones_transito", [])
if report_type == "persona":
_section_header(pdf, "INFRACCIONES DE TRANSITO (SINAI / ANSV)")
if infracciones:
for inf in infracciones:
monto_inf = inf.get('monto') or 0
dominio = inf.get('dominio') or ''
dom_str = f" | Dominio: {dominio}" if dominio else ""
nro_causa = inf.get('nro_causa') or ''
causa_str = f" | Causa: {nro_causa}" if nro_causa else ""
venc = inf.get('vencimiento') or ''
venc_str = f" | Vence: {venc}" if venc else ""
_item_bullet(pdf, f"Acta: {inf.get('acta') or 'S/N'} | Fecha: {inf.get('fecha', '-')} | "
f"Motivo: {inf.get('motivo', '-')} | Monto: ${safe_float(monto_inf):,.0f} | "
f"Estado: {inf.get('estado', '-')} | Jurisdiccion: {inf.get('jurisdiccion', '-')}{dom_str}{causa_str}{venc_str}")
else:
_empty_notice(pdf, "Sin infracciones de transito registradas en ANSV / SINAI.")
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
# SECTION 20: MARCAS E INPI
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
marcas = data.get("marcas_inpi", [])
_section_header(pdf, "MARCAS Y PATENTES REGISTRADAS (INPI)")
if marcas:
for m in marcas:
acta = m.get('acta') or ''
acta_str = f" | Acta: {acta}" if acta else ""
titulares = m.get('titulares') or ''
tit_str = f" | Titulares: {titulares[:50]}" if titulares else ""
tipo_marca = m.get('tipo_marca') or ''
tipo_str = f" | Tipo: {tipo_marca}" if tipo_marca else ""
nro_res = m.get('numero_resolucion') or ''
res_str = f" | Resol.: {nro_res}" if nro_res else ""
_item_bullet(pdf, f"{m.get('denominacion', '-')} | Clase: {m.get('clase', '-')} | "
f"Estado: {m.get('estado', '-')} | Vencimiento: {m.get('fecha_vencimiento', '-')}{acta_str}{tipo_str}{res_str}{tit_str}")
else:
_empty_notice(pdf, "Sin marcas o patentes registradas en INPI.")
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
# SECTION 21: INHIBICIONES Y EMBARGOS
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
inhibiciones = (
patrimonial.get("inhibiciones", []) or
(judicial.get("inhibiciones_embargos", []) if judicial else []) or
[]
)
_section_header(pdf, "INHIBICIONES Y EMBARGOS")
if inhibiciones:
for inh in inhibiciones:
if isinstance(inh, dict):
tipo = inh.get('tipo', 'INHIBICION')
fecha = inh.get('fecha', '')
organismo = inh.get('organismo', 'Juzgado')
descripcion = inh.get('descripcion', '')
else:
tipo = getattr(inh, 'tipo', 'INHIBICION')
fecha = getattr(inh, 'fecha', '')
organismo = getattr(inh, 'organismo', 'Juzgado')
descripcion = getattr(inh, 'descripcion', '')
pdf.set_font('helvetica', 'B', 9.5)
pdf.set_text_color(153, 27, 27)
pdf.multi_cell(190, 5, clean_txt(f"[{str(tipo).upper()}] - {fecha or 'Fecha no disponible'} - {organismo}"))
if descripcion:
pdf.set_font('helvetica', '', 9)
pdf.set_text_color(15, 23, 42)
pdf.multi_cell(190, 5, clean_txt(f" {descripcion}"))
pdf.ln(2)
else:
_empty_notice(pdf, "Sin inhibiciones ni embargos activos detectados.")
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
# SECTION 21b: ANTECEDENTES PENALES
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
if report_type == "persona":
ant_penales = data.get("antecedentes_penales", [])
_section_header(pdf, "ANTECEDENTES PENALES")
if ant_penales:
for ap in ant_penales:
tipo = ap.get('tipo', 'Antecedente') if isinstance(ap, dict) else 'Antecedente'
fecha = ap.get('fecha', '') if isinstance(ap, dict) else ''
delito = ap.get('delito', '') if isinstance(ap, dict) else ''
estado = ap.get('estado', '') if isinstance(ap, dict) else ''
desc = ap.get('descripcion', ap.get('detalle', '')) if isinstance(ap, dict) else ''
organismo = ap.get('organismo', '') if isinstance(ap, dict) else ''
pdf.set_font('helvetica', 'B', 9.5)
pdf.set_text_color(153, 27, 27)
pdf.multi_cell(190, 5, clean_txt(f"[{str(tipo).upper()}] - {fecha or 'Sin fecha'} - {organismo or ''}"))
if delito:
pdf.set_font('helvetica', '', 9)
pdf.set_text_color(15, 23, 42)
pdf.cell(0, 5, clean_txt(f" Delito: {delito}"), new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
if desc:
pdf.set_font('helvetica', '', 9)
pdf.set_text_color(15, 23, 42)
pdf.multi_cell(190, 5, clean_txt(f" {desc}"))
if estado:
pdf.set_font('helvetica', 'I', 8.5)
pdf.set_text_color(100, 116, 139)
pdf.cell(0, 5, clean_txt(f" Estado: {estado}"), new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
pdf.ln(2)
else:
_empty_notice(pdf, "Sin antecedentes penales detectados en los registros consultados.")
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
# SECTION 21c: CONCURSOS Y QUIEBRAS
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
concursos = (societario.get("concursos", []) if societario else [])
quiebras = (societario.get("quiebras", []) if societario else [])
all_cq = concursos + quiebras
_section_header(pdf, "CONCURSOS Y QUIEBRAS")
if all_cq:
for cq in all_cq:
if isinstance(cq, dict):
tipo = cq.get('tipo', 'Concurso')
fecha = cq.get('fecha', '')
empresa = cq.get('empresa', '')
cuit_emp = cq.get('cuit_empresa', '')
desc = cq.get('descripcion', cq.get('detalle', ''))
else:
tipo = getattr(cq, 'tipo', 'Concurso')
fecha = getattr(cq, 'fecha', '')
empresa = getattr(cq, 'empresa', '')
cuit_emp = getattr(cq, 'cuit_empresa', '')
desc = getattr(cq, 'descripcion', getattr(cq, 'detalle', ''))
pdf.set_font('helvetica', 'B', 9.5)
pdf.set_text_color(146, 64, 14)
pdf.multi_cell(190, 5, clean_txt(f"[{str(tipo).upper()}] - {fecha or 'Sin fecha'}"))
if empresa:
pdf.set_font('helvetica', '', 9)
pdf.set_text_color(15, 23, 42)
emp_str = f" Empresa: {empresa}"
if cuit_emp:
emp_str += f" (CUIT: {cuit_emp})"
pdf.cell(0, 5, clean_txt(emp_str), new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
if desc:
pdf.set_font('helvetica', '', 9)
pdf.set_text_color(15, 23, 42)
pdf.multi_cell(190, 5, clean_txt(f" {desc}"))
pdf.ln(2)
else:
_empty_notice(pdf, "Sin concursos ni quiebras registrados.")
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
# SECTION 21d: PARTICIPACIONES SOCIETARIAS (IGJ) - persona
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
if report_type == "persona":
part = societario.get("participaciones", []) if societario else []
if not part:
part = data.get("participaciones", [])
_section_header(pdf, "PARTICIPACIONES SOCIETARIAS (IGJ)")
if part:
for p in part:
if isinstance(p, dict):
empresa_p = p.get('empresa', '')
rol = p.get('rol', 'Socio')
cuit_p = p.get('cuit', '')
porcentaje = p.get('porcentaje', '')
fecha_ins = p.get('fecha_inscripcion', '')
detalles = p.get('detalles', p.get('descripcion', ''))
else:
empresa_p = getattr(p, 'empresa', '')
rol = getattr(p, 'rol', 'Socio')
cuit_p = getattr(p, 'cuit', '')
porcentaje = getattr(p, 'porcentaje', '')
fecha_ins = getattr(p, 'fecha_inscripcion', '')
detalles = getattr(p, 'detalles', getattr(p, 'descripcion', ''))
pdf.set_font('helvetica', 'B', 9.5)
pdf.set_text_color(30, 64, 175)
parts = [f"[{str(rol).upper()}]"]
if empresa_p:
parts.append(empresa_p)
if cuit_p:
parts.append(f"CUIT: {cuit_p}")
pdf.multi_cell(190, 5, clean_txt(" | ".join(parts)))
if porcentaje:
pdf.set_font('helvetica', '', 9)
pdf.set_text_color(15, 23, 42)
pdf.cell(0, 5, clean_txt(f" Participacion: {porcentaje}"), new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
if fecha_ins:
pdf.set_font('helvetica', '', 9)
pdf.set_text_color(15, 23, 42)
pdf.cell(0, 5, clean_txt(f" Inscripto: {fecha_ins}"), new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
if detalles:
pdf.set_font('helvetica', '', 9)
pdf.set_text_color(15, 23, 42)
pdf.multi_cell(190, 5, clean_txt(f" {detalles}"))
pdf.ln(2)
else:
_empty_notice(pdf, "Sin participaciones societarias detectadas en IGJ.")
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
# SECTION 22: MAPA DE RELACIONES
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
vinculos = data.get("vinculos", []) if report_type == "persona" else []
_section_header(pdf, "MAPA DE RELACIONES")
if vinculos:
pdf.set_font('helvetica', 'B', 8.5)
pdf.set_text_color(71, 85, 105)
pdf.cell(65, 5, "Nombre", new_x="RIGHT", new_y="TOP")
pdf.cell(45, 5, "CUIT/CUIL", new_x="RIGHT", new_y="TOP")
pdf.cell(35, 5, "Tipo de Vinculo", new_x="RIGHT", new_y="TOP")
pdf.cell(0, 5, "Detalle", new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
pdf.set_fill_color(226, 232, 240)
pdf.rect(10, pdf.get_y(), 190, 0.3, 'F')
pdf.ln(2)
pdf.set_font('helvetica', '', 8.5)
pdf.set_text_color(15, 23, 42)
for v in vinculos[:10]:
if isinstance(v, dict):
nombre_v = v.get('nombre', '')
cuit_v = v.get('cuit', '')
tipo_v = v.get('tipo', '')
detalle_v = v.get('detalle', '')
else:
nombre_v = getattr(v, 'nombre', '')
cuit_v = getattr(v, 'cuit', '')
tipo_v = getattr(v, 'tipo', '')
detalle_v = getattr(v, 'detalle', '')
pdf.cell(65, 5, clean_txt(str(nombre_v)[:30]), new_x="RIGHT", new_y="TOP")
pdf.cell(45, 5, clean_txt(str(cuit_v)), new_x="RIGHT", new_y="TOP")
pdf.cell(35, 5, clean_txt(str(tipo_v)[:18]), new_x="RIGHT", new_y="TOP")
pdf.cell(0, 5, clean_txt(str(detalle_v)[:30]), new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
else:
_empty_notice(pdf, "Sin vinculos detectados.")
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
# SECTION 23: FORMACION ACADEMICA (persona)
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
if report_type == "persona":
academico = data.get("academico", {})
titulos = academico.get("titulos", []) if academico else []
certificaciones = academico.get("certificaciones", []) if academico else []
if titulos or certificaciones:
_section_header(pdf, "FORMACION ACADEMICA")
for t in titulos:
titulo = t.get('titulo', '') if isinstance(t, dict) else getattr(t, 'titulo', '')
inst = t.get('institucion', '') if isinstance(t, dict) else getattr(t, 'institucion', '')
anio = t.get('anio_graduacion', '') if isinstance(t, dict) else getattr(t, 'anio_graduacion', '')
nivel = t.get('nivel', 'Grado') if isinstance(t, dict) else getattr(t, 'nivel', 'Grado')
_item_bullet(pdf, f"[{nivel}] {titulo} | {inst or '-'} | Graduacion: {anio or '-'}")
for c in certificaciones:
nombre = c.get('nombre', '') if isinstance(c, dict) else str(c)
_item_bullet(pdf, f"Certificacion: {nombre}")
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
# SECTION 24: LINEA DE TIEMPO
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
timeline = data.get("timeline", [])
if timeline:
_section_header(pdf, "LINEA DE TIEMPO")
cat_colors = {
"fiscal": (34, 197, 94), "financiero": (59, 130, 246),
"judicial": (239, 68, 68), "previsional": (245, 158, 11),
"patrimonial": (168, 85, 247), "general": (100, 116, 139),
}
for ev in timeline[:25]:
fecha = ev.get("fecha", "")
titulo = ev.get("titulo", "")
desc = ev.get("descripcion", "")
cat = ev.get("categoria", "general")
r, g, b = cat_colors.get(cat, (100, 116, 139))
pdf.set_font('helvetica', 'B', 9)
pdf.set_text_color(r, g, b)
pdf.cell(0, 5, clean_txt(f"[{fecha}] {titulo}"), new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
if desc:
pdf.set_font('helvetica', '', 8)
pdf.set_text_color(100, 116, 139)
pdf.cell(0, 4, clean_txt(f" {desc[:160]}"), new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
pdf.ln(1.5)
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
# SECTION 25: HISTORIAL WEB (ARCHIVE.ORG)
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
web_hist_obj = data.get("web_historial")
if web_hist_obj:
_section_header(pdf, "HISTORIAL WEB (ARCHIVE.ORG)")
wh_url = web_hist_obj.get("url_consultada", "")
wh_total = web_hist_obj.get("total_snapshots", 0)
wh_snap = web_hist_obj.get("snapshot_mas_cercano") or {}
wh_historial = web_hist_obj.get("historial", [])
if wh_url:
pdf.set_font('helvetica', 'B', 9)
pdf.set_text_color(59, 130, 246)
url_short = wh_url[:70] + "..." if len(wh_url) > 70 else wh_url
pdf.cell(0, 5, clean_txt(f"URL: {url_short}"), new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
if wh_total:
snap_date = wh_snap.get("timestamp", "") if isinstance(wh_snap, dict) else ""
_kv_line(pdf, "Total capturas:", str(wh_total))
if snap_date:
_kv_line(pdf, "Ultima captura:", snap_date)
pdf.ln(2)
for wh in wh_historial[:10]:
ts = wh.get("timestamp", "") or wh.get("fecha", "")
status = wh.get("status", "")
tipo = wh.get("tipo", "")
url_w = wh.get("url_wayback", "")
detail = f" {ts} | {tipo} | {status}"
if url_w:
detail += f" | {url_w[:60]}"
pdf.set_font('helvetica', '', 8)
pdf.set_text_color(100, 116, 139)
pdf.cell(0, 4, clean_txt(detail), new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
pdf.ln(3)
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
# SECTION 26: BITACORA DE FUENTES CONSULTADAS
# ═══════════════════════════════════════════════════════════
sources = meta.get("sources", []) if meta else []
empty_sources = meta.get("empty_sources", []) if meta else []
generated_at = meta.get("generated_at", "") if meta else ""
pdf.add_page()
_section_header(pdf, "BITACORA DE FUENTES CONSULTADAS")
n_ok = len(sources)
n_fail = len(meta.get("failures", []) if meta else [])
n_empty = len(empty_sources)
pdf.set_font('helvetica', '', 9)
pdf.set_text_color(71, 85, 105)
pdf.cell(0, 6, clean_txt(f"Resumen: {n_ok} fuentes con datos | {n_fail} fallidas | {n_empty} sin datos para este CUIT"), new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
pdf.ln(3)
all_sources = [
("ARCA / AFIP", "Situacion fiscal, IVA, Monotributo, Actividades"),
("BCRA", "Situacion crediticia, historial, cheques rechazados"),
("Boletin Oficial", "Publicaciones oficiales nacionales y edictos"),
("Timeline BORA", "Historial de sociedades del Boletin Oficial"),
("Boletines Provinciales", "Boletines de 24 jurisdicciones provinciales"),
("IGJ", "Sociedades, directivos y sede social registrada"),
("Poder Judicial (PJN)", "Causas judiciales federales y comerciales"),
("JUBA (SCBA)", "Causas en Justicia de la Provincia de Buenos Aires"),
("Poder Judicial Provincial", "Causas judiciales provinciales"),
("DNRPA", "Vehiculos registrados a nombre de la persona"),
("SINAI / ANSV", "Infracciones de transito nacionales y PBA"),
("INPI", "Marcas y patentes comerciales registradas"),
("ANSES", "Aportes previsionales, obra social y beneficios"),
("Redes Sociales OSINT", "Perfiles publicos en LinkedIn, Google, Instagram, etc."),
("Telefonia OSINT", "Telefonos vinculados a nombre o CUIT"),
("RENAPER", "Validacion de identidad y datos del DNI"),
("RENAPER Facial", "Estado biometrico del documento nacional"),
("Colegios Profesionales", "Matriculas habilitadas en consejos profesionales"),
("SSSalud / RUIDO", "Cobertura de salud activa y obra social"),
("COMPR.AR", "Inscripcion como proveedor del Estado Nacional"),
("Padron Electoral", "Datos del padron electoral y domicilio electoral"),
("SGARHU / SIU", "Titulos universitarios oficiales registrados"),
("SISCOP / Reg. Civil", "Deteccion de fallecimiento y estado del DNI"),
("ARBA Automotores", "Deuda de patente de vehiculos en ARBA"),
("ARBA Catastro / AGIP", "Inmuebles e impositivas en PBA y CABA"),
("CNV", "Registro de agentes y fondos en Comision de Valores"),
("UIF / PEPs", "Personas Expuestas Politicamente - lista UIF"),
("Name Search OSINT", "Busqueda de nombre en fuentes de datos abiertas"),
("Infracciones", "Infracciones de transito"),
("Inhibiciones / Embargos", "Inhibiciones y embargos judiciales"),
("Billeteras Virtuales / Fintechs", "Deudas en billeteras virtuales y fintechs"),
("Google Images", "Busqueda de fotos de perfil por nombre"),
("Antecedentes Penales", "Antecedentes penales de fuente publica"),
("Concursos y Quiebras", "Concursos preventivos y quiebras"),
("Participaciones IGJ", "Participaciones societarias en sociedades"),
]
failures = meta.get("failures", []) if meta else []
for i, (src_name, src_desc) in enumerate(all_sources):
is_used = src_name in sources
is_failed = src_name in failures
is_empty = src_name in empty_sources
if is_failed:
fill = (254, 242, 242)
prefix = "[FALLO]"
color = (185, 28, 28)
desc_text = f"{src_desc} - FALLO LA CONSULTA (Requiere revision)"
elif is_used:
fill = (245, 250, 245)
prefix = "[x]"
color = (22, 101, 52)
desc_text = src_desc
elif is_empty:
fill = (255, 251, 235)
prefix = "[ ]"
color = (146, 64, 14)
desc_text = f"{src_desc} - Sin datos para este CUIT"
else:
fill = (248, 248, 248)
prefix = "[ ]"
color = (100, 116, 139)
desc_text = src_desc
pdf.set_fill_color(*fill)
pdf.rect(10, pdf.get_y(), 190, 7, 'F')
pdf.set_text_color(*color)
pdf.set_font('helvetica', 'B' if (is_used or is_failed) else '', 8.5)
pdf.cell(12, 6, prefix, new_x="RIGHT", new_y="TOP")
pdf.set_font('helvetica', 'B', 8.5)
pdf.set_text_color(15, 23, 42)
pdf.cell(50, 6, clean_txt(src_name), new_x="RIGHT", new_y="TOP")
pdf.set_font('helvetica', '', 8)
if is_failed:
pdf.set_text_color(185, 28, 28)
elif is_empty:
pdf.set_text_color(146, 64, 14)
else:
pdf.set_text_color(71, 85, 105)
pdf.cell(0, 6, clean_txt(desc_text), new_x="LMARGIN", new_y="NEXT")
pdf.ln(5)
pdf.set_font('helvetica', 'I', 8)
pdf.set_text_color(100, 116, 139)
pdf.multi_cell(190, 4.5, clean_txt(
"Este informe fue generado automaticamente por CrowData Intelligence consultando fuentes "
"publicas y abiertas del Estado Argentino. Los datos presentados tienen caracter informativo "
"y deben ser verificados ante cada organismo competente. CrowData no se responsabiliza "
"por inexactitudes en las fuentes oficiales.\n"
f"Generado el: {generated_at or datetime.datetime.now().strftime('%d/%m/%Y %H:%M')} - "
"CrowData (c) 2025 - Todos los derechos reservados."
))
return pdf.output()
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