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 import os
 import subprocess
+import sys
 import pandas as pd
 import datetime
 import folium
-from fpdf import FPDF
-import gradio as gr
+import qrcode
 import random
 import time
-import qrcode
-from playwright.sync_api import sync_playwright
+from fpdf import FPDF
+import gradio as gr
+import plotly.express as px
+
+# --- AUTO-INSTALACIÓN ---
+try:
+    import playwright
+except ImportError:
+    subprocess.run([sys.executable, "-m", "pip", "install", "playwright pandas fpdf qrcode folium plotly"])
 
-# --- CONFIGURACIÓN DE ENTORNO ---
 try:
     subprocess.run(["playwright", "install", "chromium"], check=True)
 except:
     pass
 
+from playwright.sync_api import sync_playwright
+
 # --- SISTEMA DE CACHÉ ---
 cache_tramitia = {}
 
-def obtener_de_cache(zona, tipo):
-    clave = f"{zona}_{tipo}".lower()
-    if clave in cache_tramitia:
-        datos, pdf, timestamp = cache_tramitia[clave]
-        if datetime.datetime.now() - timestamp < datetime.timedelta(hours=24):
-            return datos, pdf
-    return None, None
-
-# --- GENERADOR DE PDF CON QR ---
-def generar_pdf_profesional(zona, area, df):
+# --- GENERADOR DE PDF ---
+def generar_pdf_tramitia(zona, area, df):
     pdf = FPDF()
     pdf.add_page()
-    
-    # Encabezado
-    pdf.set_font("Arial", 'B', 18)
-    pdf.set_text_color(30, 64, 175)
-    pdf.cell(0, 15, "TRAMITIA PRO - INFORME DE VALORACIÓN DETALLADA", ln=True, align='C')
-    pdf.set_font("Arial", '', 10)
-    pdf.set_text_color(0, 0, 0)
-    pdf.cell(0, 5, f"Fecha de emisión: {datetime.datetime.now().strftime('%d/%m/%Y %H:%M')}", ln=True, align='C')
-    pdf.ln(10)
-
-    # Resumen
-    pdf.set_fill_color(243, 244, 246)
-    pdf.set_font("Arial", 'B', 11)
-    pdf.cell(0, 10, f" UBICACIÓN: {zona.upper()} | ÁREA OBJETIVO: {area} m2", ln=True, fill=True)
+    pdf.set_font("Arial", 'B', 16)
+    pdf.cell(0, 15, f"TRAMITIA PRO: REPORTE {zona.upper()}", ln=True, align='C')
     pdf.ln(5)
-
-    # Detalle de Referencias
+    
     for i, r in df.iterrows():
-        if pdf.get_y() > 230: pdf.add_page() # Salto de página
-        
-        # Generar QR
         qr = qrcode.make(r['URL'])
         qr_path = f"qr_{i}.png"
         qr.save(qr_path)
-
-        pdf.set_font("Arial", 'B', 10)
-        pdf.cell(0, 8, f"REF {i+1}: {r['Tipo']} - {r['Precio_M2']:,.0f}/m2", ln=True)
         
+        pdf.set_font("Arial", 'B', 10)
+        pdf.cell(0, 10, f"{i+1}. {r['Tipo']} - ${r['Precio']:,.0f}", ln=True)
         pdf.set_font("Arial", '', 9)
-        info = (f"Precio: ${r['Precio']:,.0f} | Baños: {r['Baños']} | Garajes: {r['Garajes']} | "
-                f"Antigüedad: {r['Antigüedad']} | Conjunto: {r['Conjunto']}")
-        pdf.multi_cell(150, 6, info)
-        
-        # Posicionar QR a la derecha
-        pdf.image(qr_path, x=165, y=pdf.get_y()-12, w=25)
-        pdf.ln(12)
+        pdf.multi_cell(140, 6, f"Baños: {r['Baños']} | Garajes: {r['Garajes']} | Antigüedad: {r['Antigüedad']}")
+        pdf.image(qr_path, x=160, y=pdf.get_y()-12, w=25)
+        pdf.ln(10)
         if os.path.exists(qr_path): os.remove(qr_path)
+        
+    path = "Reporte_TramitIA.pdf"
+    pdf.output(path)
+    return path
 
-    pdf_path = f"Reporte_TramitIA_{int(time.time())}.pdf"
-    pdf.output(pdf_path)
-    return pdf_path
-
-# --- DEEP SCRAPER (Entra a cada anuncio) ---
-def extraer_detalle_anuncio(context, url):
+# --- DEEP SCRAPER ---
+def extraer_detalle(context, url):
     page = context.new_page()
     detalle = {"Baños": "N/A", "Garajes": "0", "Antigüedad": "N/A", "Conjunto": "No"}
     try:
-        page.goto(url, wait_until="domcontentloaded", timeout=30000)
-        # Buscamos en la ficha técnica del anuncio
-        contenido = page.inner_text("body")
-        
-        # Lógica de búsqueda de palabras clave en el interior
-        if "baño" in contenido.lower():
-            try: detalle["Baños"] = [s for s in contenido.split() if s.isdigit() and int(s) < 10][0]
-            except: pass
-            
-        if "garaje" in contenido.lower() or "parqueadero" in contenido.lower():
-            detalle["Garajes"] = "1" # Valor base si se menciona
-            
-        if "año" in contenido.lower():
-            detalle["Antigüedad"] = "1-10 años"
-            
-        if "conjunto" in contenido.lower() or "vigilancia" in contenido.lower():
-            detalle["Conjunto"] = "Sí"
-            
+        page.goto(url, wait_until="domcontentloaded", timeout=20000)
+        texto = page.inner_text("body").lower()
+        if "baño" in texto: detalle["Baños"] = "2+" # Simplificado para velocidad
+        if "garaje" in texto or "parqueadero" in texto: detalle["Garajes"] = "1+"
+        if "año" in texto: detalle["Antigüedad"] = "Usado"
+        if "conjunto" in texto: detalle["Conjunto"] = "Sí"
     except: pass
     page.close()
     return detalle
 
-def ejecutar_analisis_profundo(zona, area, tipo):
-    # Verificar Caché
-    datos_cache, pdf_cache = obtener_de_cache(zona, tipo)
-    if datos_cache is not None:
-        return "⚡ Resultados recuperados del caché (24h).", datos_cache, pdf_cache
+def analizar_completo(zona, area, tipo):
+    # Lógica de Caché
+    clave = f"{zona}_{tipo}".lower()
+    if clave in cache_tramitia:
+        return cache_tramitia[clave]
 
+    resultados = []
     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)")
+        context = browser.new_context(user_agent="Mozilla/5.0")
         page = context.new_page()
         
-        zona_url = zona.lower().replace(" ", "-")
-        resultados = []
-
         for modo in ["arriendo", "venta"]:
-            url_busqueda = f"https://www.fincaraiz.com.co/{tipo.lower()}/{modo}/{zona_url}"
+            url = f"https://www.fincaraiz.com.co/{tipo.lower()}/{modo}/{zona.lower().replace(' ', '-')}"
             try:
-                page.goto(url_busqueda, wait_until="domcontentloaded", timeout=40000)
-                page.wait_for_selector("article", timeout=10000)
-                cards = page.query_selector_all("article")[:3] # 3 de cada uno para no saturar
-                
+                page.goto(url, wait_until="domcontentloaded", timeout=30000)
+                cards = page.query_selector_all("article")[:3]
                 for card in cards:
                     link = "https://www.fincaraiz.com.co" + card.query_selector("a").get_attribute("href")
-                    # Entrar al detalle
-                    detalle = extraer_detalle_anuncio(context, link)
-                    
-                    texto_card = card.inner_text().replace('.', '').replace('$', '')
-                    precio = max([int(s) for s in texto_card.split() if s.isdigit() and len(s) >= 6] or [0])
-                    
-                    if precio > 0:
+                    det = extraer_detalle(context, link)
+                    t_card = card.inner_text().replace('.', '').replace('$', '')
+                    precios = [int(s) for s in t_card.split() if s.isdigit() and len(s) >= 6]
+                    if precios:
+                        precio = max(precios)
                         resultados.append({
                             "Tipo": modo.capitalize(),
                             "Precio": precio,
                             "Precio_M2": precio / area,
-                            **detalle,
-                            "URL": link
+                            **det, "URL": link
                         })
             except: continue
-        
         browser.close()
 
     if not resultados:
-        return "❌ No se encontraron inmuebles en esta zona.", None, None
+        return "No hay datos", None, None, None
 
     df = pd.DataFrame(resultados)
-    pdf_final = generar_pdf_profesional(zona, area, df)
     
-    # Guardar en Caché
-    cache_tramitia[f"{zona}_{tipo}".lower()] = (df, pdf_final, datetime.datetime.now())
+    # --- GENERAR GRÁFICA ---
+    fig = px.bar(df, x="Tipo", y="Precio_M2", color="Tipo", 
+                 title="Comparativa Valor M2: Arriendo vs Venta",
+                 labels={"Precio_M2": "Precio por M2 (COP)"},
+                 template="plotly_white")
+    
+    pdf_path = generar_pdf_tramitia(zona, area, df)
+    resumen = f"### Análisis para {zona}\nComparativa de {len(df)} inmuebles detallados."
     
-    return f"✅ Análisis profundo completado. Se visitaron {len(df)} anuncios individualmente.", df, pdf_final
+    cache_tramitia[clave] = (resumen, df, pdf_path, fig)
+    return resumen, df, pdf_path, fig
 
 # --- INTERFAZ ---
 with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
-    gr.HTML("<h1 style='text-align:center; color:#1e40af;'>🤖 TramitIA Pro: Deep Intelligence</h1>")
+    gr.HTML("<h1 style='text-align:center'>🤖 TramitIA Pro</h1>")
     with gr.Row():
         with gr.Column(scale=1):
-            z = gr.Textbox(label="Barrio y Ciudad", placeholder="Ej: Rosales Bogota")
-            a = gr.Number(label="Área (m2)", value=80)
-            t = gr.Dropdown(["Apartamento", "Casa"], label="Tipo", value="Apartamento")
-            btn = gr.Button("GENERAR REPORTE PROFESIONAL", variant="primary")
+            z_in = gr.Textbox(label="Zona/Barrio")
+            a_in = gr.Number(label="Área M2", value=70)
+            t_in = gr.Dropdown(["Apartamento", "Casa"], label="Tipo", value="Apartamento")
+            btn = gr.Button("EJECUTAR ANÁLISIS VISUAL", variant="primary")
         with gr.Column(scale=2):
             msg = gr.Markdown()
-            out_df = gr.Dataframe(label="Ficha Técnica de Referencias")
-            out_pdf = gr.File(label="Descargar Informe PDF")
+            plot = gr.Plot(label="Gráfica de Mercado")
+            with gr.Tabs():
+                with gr.TabItem("Referencias"):
+                    table = gr.Dataframe()
+                with gr.TabItem("PDF"):
+                    file = gr.File()
 
-    btn.click(ejecutar_analisis_profundo, [z, a, t], [msg, out_df, out_pdf])
+    btn.click(analizar_completo, [z_in, a_in, t_in], [msg, table, file, plot])
 
-demo.launch()
+demo.launch(ssr_mode=False)