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app.py

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 import os
 import subprocess
-import sys
 import pandas as pd
-import time
+import datetime
+import folium
 from fpdf import FPDF
 import gradio as gr
 import plotly.express as px
 from playwright.sync_api import sync_playwright
+import time
 
-# --- CONFIGURACIÓN DE ENTORNO ---
-def setup():
-    try:
-        subprocess.run(["playwright", "install", "chromium"], check=True)
-    except: pass
+# --- CONFIGURACIÓN ---
+try:
+    subprocess.run(["playwright", "install", "chromium"], check=True)
+except: pass
 
-setup()
+# --- GENERADOR DE PDF DETALLADO ---
+def generar_pdf_completo(zona, df):
+    pdf = FPDF()
+    pdf.add_page()
+    pdf.set_font("Arial", 'B', 16)
+    pdf.cell(0, 10, f"REPORTE TRAMITIA PRO - {zona.upper()}", ln=True, align='C')
+    pdf.set_font("Arial", '', 10)
+    pdf.cell(0, 10, f"Fecha: {datetime.datetime.now().strftime('%d/%m/%Y')}", ln=True, align='C')
+    pdf.ln(5)
 
-# --- MOTOR HÍBRIDO TRAMITIA ---
-def scrapper_portal(context, url, portal_name, area_usuario):
-    resultados = []
-    page = context.new_page()
-    try:
-        page.goto(url, wait_until="domcontentloaded", timeout=45000)
-        page.mouse.wheel(0, 2000) # Scroll para activar carga
-        time.sleep(3)
-        
-        # Selector universal de tarjetas de inmuebles
-        cards = page.query_selector_all("article, [class*='Card'], [class*='listing'], .property-item")
-        
-        for card in cards[:8]: # Analizamos los primeros 8 de cada portal
-            try:
-                texto = card.inner_text().replace('.', '').replace('$', '')
-                nums = [int(s) for s in texto.split() if s.isdigit() and len(s) >= 6]
-                
-                if nums:
-                    precio = max(nums)
-                    link = card.query_selector("a")
-                    href = link.get_attribute("href") if link else "#"
-                    url_final = href if "http" in href else f"https://www.{portal_name.lower().replace(' ', '')}.com.co{href}"
-                    
-                    resultados.append({
-                        "Portal": portal_name,
-                        "Precio": precio,
-                        "Precio_M2": precio / area_usuario,
-                        "URL": url_final
-                    })
-            except: continue
-    except Exception as e:
-        print(f"Error en {portal_name}: {e}")
-    finally:
-        page.close()
-    return resultados
+    # Tabla de datos en el PDF
+    pdf.set_font("Arial", 'B', 9)
+    pdf.set_fill_color(200, 220, 255)
+    pdf.cell(30, 8, "Portal", 1, 0, 'C', True)
+    pdf.cell(40, 8, "Precio", 1, 0, 'C', True)
+    pdf.cell(20, 8, "Hab", 1, 0, 'C', True)
+    pdf.cell(20, 8, "Banos", 1, 0, 'C', True)
+    pdf.cell(20, 8, "Park", 1, 0, 'C', True)
+    pdf.cell(40, 8, "Valor M2", 1, 1, 'C', True)
+
+    pdf.set_font("Arial", '', 8)
+    for _, r in df.iterrows():
+        pdf.cell(30, 8, str(r['Portal']), 1)
+        pdf.cell(40, 8, f"${r['Precio']:,.0f}", 1)
+        pdf.cell(20, 8, str(r['Habitaciones']), 1)
+        pdf.cell(20, 8, str(r['Banos']), 1)
+        pdf.cell(20, 8, str(r['Garajes']), 1)
+        pdf.cell(40, 8, f"${r['Precio_M2']:,.0f}", 1, 1)
 
-def analizar_mercado(zona, area, tipo):
+    path_pdf = "Reporte_TramitIA_Detallado.pdf"
+    pdf.output(path_pdf)
+    return path_pdf
+
+# --- MOTOR DE EXTRACCIÓN ---
+def analizar_mercado(zona, area, tipo, hab, banos, park, edad):
     busqueda = zona.lower().replace(" ", "-")
     all_data = []
     
     with sync_playwright() as p:
         browser = p.chromium.launch(headless=True)
-        context = browser.new_context(user_agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36")
+        context = browser.new_context(user_agent="Mozilla/5.0")
+        page = context.new_page()
         
-        # Definición de rutas por portal
-        portales = [
-            {"nombre": "Finca Raiz", "url_base": f"https://www.fincaraiz.com.co/{tipo.lower()}/arriendo/{busqueda}"},
-            {"nombre": "Metrocuadrado", "url_base": f"https://www.metrocuadrado.com/{tipo.lower()}/arriendo/bogota/{busqueda}/"}
-        ]
+        # Filtros aplicados a la URL (Finca Raíz ejemplo)
+        url = f"https://www.fincaraiz.com.co/{tipo.lower()}/arriendo/{busqueda}?habitaciones={hab}&banos={banos}"
         
-        for p_info in portales:
-            all_data += scrapper_portal(context, p_info["url_base"], p_info["nombre"], area)
+        try:
+            page.goto(url, wait_until="domcontentloaded", timeout=60000)
+            page.wait_for_selector("article", timeout=20000)
+            cards = page.query_selector_all("article")[:5]
             
+            for card in cards:
+                texto = card.inner_text().replace('.', '').replace('$', '')
+                nums = [int(s) for s in texto.split() if s.isdigit() and len(s) >= 6]
+                if nums:
+                    precio = max(nums)
+                    all_data.append({
+                        "Portal": "Finca Raiz",
+                        "Precio": precio,
+                        "Habitaciones": hab,
+                        "Banos": banos,
+                        "Garajes": park,
+                        "Antiguedad": edad,
+                        "Precio_M2": precio / area,
+                        "URL": "https://fincaraiz.com.co"
+                    })
+        except: pass
         browser.close()
 
     if not all_data:
-        return "❌ No se detectaron anuncios. Prueba con una zona más amplia (ej: 'Norte de Bogota').", None, None, None
+        return "No se hallaron datos con esos filtros.", None, None, None, None
 
     df = pd.DataFrame(all_data)
     
-    # --- GRÁFICA COMPARATIVA ---
-    fig = px.bar(df, x="Portal", y="Precio_M2", color="Portal", 
-                 title=f"Comparativa Valor M2 en {zona}",
-                 labels={"Precio_M2": "Valor M2 (COP)"},
-                 hover_data=["Precio"], template="plotly_dark")
+    # Mapa
+    m = folium.Map(location=[4.66, -74.11], zoom_start=14) # Coordenadas base Modelia/Bogotá
+    folium.Marker([4.66, -74.11], popup=f"Análisis en {zona}").add_to(m)
+    map_path = "mapa_tramitia.html"
+    m.save(map_path)
 
-    # --- GENERADOR DE PDF ---
-    pdf = FPDF()
-    pdf.add_page()
-    pdf.set_font("Arial", 'B', 16)
-    pdf.cell(0, 10, f"REPORTE TRAMITIA PRO: {zona.upper()}", ln=True, align='C')
-    pdf.set_font("Arial", '', 10)
-    pdf.ln(10)
-    for i, r in df.iterrows():
-        pdf.cell(0, 8, f"{i+1}. [{r['Portal']}] Precio: ${r['Precio']:,.0f} - M2: ${r['Precio_M2']:,.0f}", ln=True)
-    
-    reporte_path = "Analisis_TramitIA.pdf"
-    pdf.output(reporte_path)
+    # Gráfica
+    fig = px.bar(df, x="Precio", y="Precio_M2", color="Precio", title="Relación Precio vs Valor M2")
     
-    resumen = f"### ✅ Éxito: {len(df)} Inmuebles encontrados.\nPortal más económico: **{df.loc[df['Precio_M2'].idxmin(), 'Portal']}**"
+    # PDF
+    pdf_path = generar_pdf_completo(zona, df)
     
-    return resumen, df, reporte_path, fig
+    # El mapa se lee como texto HTML para Gradio
+    with open(map_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+        map_html = f.read()
 
-# --- INTERFAZ GRADIO ---
-with gr.Blocks(theme=gr.themes.Default(primary_hue="blue")) as demo:
-    gr.Markdown("# 🤖 TramitIA Pro: Buscador Multi-Portal")
+    return f"✅ Análisis listo para {zona}", df, pdf_path, fig, map_html
+
+# --- INTERFAZ ---
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+    gr.Markdown("# 🤖 TramitIA Pro: Panel de Consultoría")
+    
     with gr.Row():
         with gr.Column(scale=1):
-            zona = gr.Textbox(label="Zona (Ej: Cedritos Bogotá)", placeholder="Barrio + Ciudad")
-            area = gr.Number(label="Área M2 del cliente", value=60)
-            tipo = gr.Dropdown(["Apartamento", "Casa", "Oficina"], label="Tipo de Inmueble", value="Apartamento")
-            btn = gr.Button("ESCANEAR MERCADO", variant="primary")
+            zona = gr.Textbox(label="Barrio y Ciudad", value="Modelia Bogota")
+            area = gr.Number(label="Área M2", value=70)
+            tipo = gr.Dropdown(["Apartamento", "Casa"], label="Tipo", value="Apartamento")
+            with gr.Row():
+                hab = gr.Number(label="Habitaciones", value=3)
+                ban = gr.Number(label="Baños", value=2)
+            with gr.Row():
+                gar = gr.Number(label="Garajes", value=1)
+                ant = gr.Dropdown(["Nuevo", "1-5 años", "5-10 años", "Más de 10"], label="Antigüedad", value="5-10 años")
+            btn = gr.Button("EJECUTAR ANÁLISIS INTEGRAL", variant="primary")
+
         with gr.Column(scale=2):
             msg = gr.Markdown()
-            plot = gr.Plot()
             with gr.Tabs():
-                with gr.TabItem("Tabla de Datos"):
+                with gr.TabItem("Mapa de Ubicación"):
+                    mapa_component = gr.HTML() # Aquí se renderiza el mapa
+                with gr.TabItem("Gráfica de Mercado"):
+                    plot = gr.Plot()
+                with gr.TabItem("Tabla y Reporte"):
                     table = gr.Dataframe()
-                with gr.TabItem("Descargar PDF"):
-                    file = gr.File()
+                    file = gr.File(label="Descargar PDF Detallado")
 
-    btn.click(analizar_mercado, [zona, area, tipo], [msg, table, file, plot])
+    btn.click(analizar_mercado, [zona, area, tipo, hab, ban, gar, ant], [msg, table, file, plot, mapa_component])
 
 demo.launch()