import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np

# --- Configurações da Aplicação ---
st.set_page_config(
    page_title="Avaliador Imobiliário Simplificado - NBR 14.653-2 (Protótipo)",
    page_icon="🏠",
    layout="centered",
)

# --- Disclaimer ---
st.warning(
    """
    **ATENÇÃO:** Este é um protótipo simplificado de um avaliador imobiliário, 
    desenvolvido para fins demonstrativos e baseado em uma interpretação conceitual 
    da norma **NBR 14.653-2 (Avaliação de Imóveis Urbanos)**.

    **Não se trata de uma avaliação imobiliária oficial ou pericial.**
    Os valores e a metodologia de cálculo aqui apresentados são **ilustrativos** 
    e não utilizam dados reais de mercado nem consideram todas as complexidades 
    e requisitos estatísticos rigorosos da norma ABNT NBR 14.653-2.

    **Consulte sempre um profissional de engenharia de avaliações ou arquiteto(a) 
    especializado(a) para avaliações imobiliárias formais.**
    """
)

st.title("🏠 Avaliador Imobiliário - NBR 14.653-2 (Protótipo)")
st.markdown(
    "Este aplicativo estima o valor de um imóvel urbano com base em características chave, "
    "aplicando um modelo simplificado inspirado nos princípios da ABNT NBR 14.653-2."
)

# --- Modelo Simplificado de Avaliação (Hardcoded para Demonstração) ---
# Em um cenário real, estes coeficientes seriam derivados de uma análise de regressão
# com dados reais de mercado, conforme as diretrizes da NBR 14.653-2.

BASE_PRICE_PER_SQM = 5000  # R$ por m²
QUARTOS_VALUE = 50000      # R$ por quarto
VAGAS_VALUE = 30000        # R$ por vaga de garagem
AGE_DEPRECIATION_PER_YEAR = 1000 # R$ de depreciação por ano de idade
LOCALIZACAO_MULTIPLIERS = {
    'A - Excelente': 1.2,
    'B - Boa': 1.0,
    'C - Regular': 0.8,
    'D - Ruim': 0.6,
}
# Coeficiente linear (intercept) - Ajuste base
INTERCEPT = 150000

def estimate_property_value(area_util, quartos, vagas, idade, localizacao_str):
    """
    Estima o valor do imóvel usando um modelo linear simplificado.
    """
    localizacao_multiplier = LOCALIZACAO_MULTIPLIERS.get(localizacao_str, 1.0)

    # Cálculo base
    base_value = (
        (BASE_PRICE_PER_SQM * area_util) + 
        (QUARTOS_VALUE * quartos) + 
        (VAGAS_VALUE * vagas) - 
        (AGE_DEPRECIATION_PER_YEAR * idade)
    )
    
    # Aplica o fator de localização e intercept
    final_value = (base_value * localizacao_multiplier) + INTERCEPT
    
    # Garante que o valor não seja negativo
    return max(0, final_value)

# --- Interface do Usuário ---
st.header("Características do Imóvel")

with st.form("property_form"):
    area_util = st.slider("Área Útil (m²)", min_value=30, max_value=500, value=100, step=5)
    quartos = st.slider("Número de Quartos", min_value=1, max_value=5, value=2, step=1)
    vagas = st.slider("Número de Vagas de Garagem", min_value=0, max_value=4, value=1, step=1)
    idade = st.slider("Idade do Imóvel (anos)", min_value=0, max_value=70, value=10, step=1)
    localizacao = st.selectbox(
        "Fator de Localização",
        options=list(LOCALIZACAO_MULTIPLIERS.keys()),
        index=1, # 'B - Boa'
        help="Classificação subjetiva da localização: A (Excelente) a D (Ruim)."
    )

    submitted = st.form_submit_button("Avaliar Imóvel")

    if submitted:
        if area_util <= 0:
            st.error("A Área Útil deve ser maior que zero.")
        else:
            estimated_value = estimate_property_value(area_util, quartos, vagas, idade, localizacao)
            
            st.subheader("Resultado da Avaliação Simplificada")
            st.metric("Valor Estimado", f"R$ {estimated_value:,.2f}".replace(",", "X").replace(".", ",").replace("X", "."))
            
            st.info(
                "Este valor é uma estimativa baseada no modelo demonstrativo. "
                "Para uma avaliação precisa e conforme a NBR 14.653-2, um trabalho técnico é indispensável."
            )

st.markdown("---")
st.markdown("Desenvolvido para demonstração do Gemini CLI.")