import sys
import os
import subprocess
import pandas as pd
import datetime
import re
from fpdf import FPDF
import gradio as gr
from playwright.sync_api import sync_playwright
import time
import random
import requests
from PIL import Image
import io
import traceback

# Silenciador de consola
def silenciador_errores_basura(unraisable):
    if unraisable.exc_type == ValueError and "Invalid file descriptor: -1" in str(unraisable.exc_value): pass
    else: sys.__unraisablehook__(unraisable)
sys.unraisablehook = silenciador_errores_basura

try: subprocess.run(["playwright", "install", "chromium"], check=True)
except: pass
try: from fake_useragent import UserAgent
except ImportError:
    subprocess.run(["pip", "install", "fake-useragent"], check=True)
    from fake_useragent import UserAgent

# --- URL DEL GOBIERNO ---
URL_LOGO_GOBIERNO = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/c/c3/Escudo_de_Colombia.svg/250px-Escudo_de_Colombia.svg.png"

def descargar_recurso(url, nombre_archivo):
    try:
        headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)"}
        r = requests.get(url, timeout=10, headers=headers)
        if r.status_code == 200:
            with open(nombre_archivo, 'wb') as f: f.write(r.content)
            return nombre_archivo
    except: pass
    return None

def preparar_entorno_pdf():
    if not os.path.exists("logo_gob.png"):
        descargar_recurso(URL_LOGO_GOBIERNO, "logo_gob.png")

# --- FUNCIONES DE SOPORTE ---
def sanear_texto(texto):
    if not isinstance(texto, str): return ""
    return texto.encode('latin-1', 'ignore').decode('latin-1').strip()

def descargar_imagen(url, idx):
    if not url or len(url) < 5 or url.startswith("data:"): return None
    try:
        headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0", "Accept": "image/*", "Referer": "https://www.fincaraiz.com.co/"}
        r = requests.get(url, timeout=8, headers=headers)
        if r.status_code == 200:
            img = Image.open(io.BytesIO(r.content))
            if img.mode != 'RGB': img = img.convert('RGB')
            path = f"temp_img_{idx}.jpg"
            img.save(path, format="JPEG")
            return path
    except: return None
    return None

def construir_urls_final(operacion, barrio, ciudad, tipo, hab, ban, park, antiguedad, m2_min, m2_max, ascensor, piscina):
    mapa_ant = {"Menos de 1 año": "de-0-a-1-anos", "1 a 8 años": "de-1-a-8-anos", "9 a 15 años": "de-9-a-15-anos", "16 a 30 años": "de-16-a-30-anos", "Más de 30 años": "mas-de-30-anos"}
    slug_ant = mapa_ant.get(antiguedad, "de-1-a-8-anos")
    slug_park = f"{int(park)}-parqueadero" if int(park) == 1 else f"{int(park)}-parqueaderos"
    b_slug = barrio.lower().strip().replace(" ", "-")
    c_slug = ciudad.lower().strip().replace(" ", "-")
    op_slug = operacion.lower().strip()
    tipo_slug = tipo.lower().strip()
    tipo_fr = "casas-y-apartamentos-y-apartaestudios" if tipo_slug in ["apartamento", "casa"] else tipo_slug + "s"
    
    url_fr_base = f"https://www.fincaraiz.com.co/{op_slug}/{tipo_fr}/{b_slug}/{c_slug}/{int(hab)}-o-mas-habitaciones/{int(ban)}-o-mas-banos/{slug_park}/{slug_ant}/m2-desde-{int(m2_min)}/m2-hasta-{int(m2_max)}"
    if ascensor: url_fr_base += "/con-ascensor"
    if piscina: url_fr_base += "/con-piscina"
    url_mc = f"https://www.metrocuadrado.com/{tipo_slug}-casa-oficina/{op_slug}/{c_slug}/{b_slug}/{int(ban)}-banos-{int(hab)}-habitaciones/?search=form"
    return url_fr_base, url_mc

def extraer_precio(texto, operacion):
    patron = r'\$\s?(\d{1,3}(?:[.,]\d{3})*)'
    coincidencias = re.findall(patron, texto)
    if coincidencias:
        precios = [int(p.replace('.', '').replace(',', '')) for p in coincidencias]
        precios_validos = [p for p in precios if (600000 <= p <= 40000000 if operacion == "Arriendo" else p >= 40000000)]
        if precios_validos: return precios_validos[0]
    return 0

def extraer_ubicacion(texto):
    lineas = [l.strip() for l in texto.split('\n') if len(l.strip()) > 4]
    for linea in lineas:
        if "$" in linea or re.search(r'(?i)(hab|baño|m2|m²)', linea): continue
        if "," in linea or " en " in linea.lower():
            limpio = re.sub(r'(?i)(apartamento|casa|bodega|lote|oficina)\s+en\s+(arriendo|venta)\s+(en\s+)?', '', linea)
            return limpio[:60].strip()
    for linea in lineas[1:4]:
        if "$" not in linea and not re.search(r'\d', linea): return linea[:60]
    return "Ubicacion en la zona"

def es_inmueble_valido(href, portal):
    if not href or "javascript" in href or "blog" in href or "proyectos" in href: return False
    if portal == "FR":
        if re.search(r'/\d{7,10}$', href) or "arriendo-en" in href or "venta-en" in href: return True
    elif portal == "MC":
        if "/inmueble/" in href or "-id-" in href: return True
    return False

# --- CLASE PDF MANUAL SAE ACTUALIZADA ---
class PDF_SAE(FPDF):
    def header(self):
        if os.path.exists("logo_gob.png"):
            try: self.image("logo_gob.png", x=15, y=8, h=16) 
            except: pass
        if os.path.exists("logo_sae.png"):
            try: self.image("logo_sae.png", x=155, y=8, w=40) 
            except: pass
        elif os.path.exists("logo_sae.jpg"):
            try: self.image("logo_sae.jpg", x=155, y=8, w=40) 
            except: pass
        self.ln(25) 

    def footer(self):
        self.set_y(-25)
        try:
            self.set_font('Arial', '', 7)
            self.set_text_color(137, 137, 137)
            texto_pie = "Direccion General: Carrera 7 # 32-42 Centro Comercial San Martin Local 107 / PBX: 7431444\nLinea Gratuita Nacional: 01 8000 111612 - atencionalciudadano@saesas.gov.co - www.saesas.gov.co"
            self.multi_cell(0, 3, sanear_texto(texto_pie), align='C')
        except: pass
        self.set_y(-15)
        self.set_font('Arial', 'I', 8)
        self.cell(0, 10, f'Pagina {self.page_no()}', 0, 0, 'C')

# --- MOTOR PRINCIPAL ---
def motor_tramitia_visual(operacion, barrio, ciudad, area, m2_min, m2_max, tipo, hab, ban, park, antiguedad, ascensor, piscina):
    resultados = []; log_visible = ""; urls_vistas = set() 
    
    try:
        url_fr, url_mc = construir_urls_final(operacion, barrio, ciudad, tipo, hab, ban, park, antiguedad, m2_min, m2_max, ascensor, piscina)
        log_visible = f"✅ INICIANDO EXTRACCIÓN:\nFR: {url_fr}\nMC: {url_mc}\n\n"
        ua = UserAgent()

        with sync_playwright() as p:
            browser = p.chromium.launch(headless=True, args=['--disable-blink-features=AutomationControlled', '--no-sandbox'])
            context = browser.new_context(viewport={'width': 1366, 'height': 768}, user_agent=ua.random)

            # FINCA RAÍZ
            try:
                page = context.new_page(); page.goto(url_fr, wait_until="domcontentloaded", timeout=60000)
                try: page.wait_for_load_state("networkidle", timeout=10000)
                except: pass
                for _ in range(4): page.mouse.wheel(0, 1000); page.wait_for_timeout(2000)
                elementos = page.query_selector_all("a"); cont_fr = 0
                for el in elementos:
                    if cont_fr >= 12: break
                    try:
                        href = el.get_attribute("href")
                        if not es_inmueble_valido(href, "FR"): continue
                        full_url = f"https://www.fincaraiz.com.co{href}" if href.startswith("/") else href
                        if full_url in urls_vistas: continue 
                        card = el.evaluate_handle("el => el.closest('article') || el.closest('[class*=\"card\"]') || el.parentElement.parentElement")
                        if not card: continue
                        txt = card.inner_text(); precio = extraer_precio(txt, operacion)
                        if precio > 0:
                            img_url = ""
                            img_el = card.query_selector("img")
                            if img_el:
                                img_url = img_el.get_attribute("src") or img_el.get_attribute("data-src") or ""
                                if img_url.startswith("/"): img_url = "https://www.fincaraiz.com.co" + img_url
                            resultados.append({"Portal": "Finca Raiz", "Precio": precio, "Precio_M2": precio / area, "Ubicacion": extraer_ubicacion(txt), "Descripcion": txt.replace('\n', ' | ')[:120] + "...", "URL": full_url, "Imagen": img_url})
                            urls_vistas.add(full_url); cont_fr += 1
                    except: continue
                page.close(); log_visible += f"✅ FR: {cont_fr} inmuebles.\n"
            except Exception as e: log_visible += f"⚠️ Error FR.\n"

            # METROCUADRADO
            try:
                page = context.new_page(); page.goto(url_mc, wait_until="domcontentloaded", timeout=60000)
                try: page.wait_for_load_state("networkidle", timeout=10000)
                except: pass
                for _ in range(4): page.mouse.wheel(0, 1000); page.wait_for_timeout(2000)
                elementos = page.query_selector_all("a"); cont_mc = 0
                for el in elementos:
                    if cont_mc >= 12: break
                    try:
                        href = el.get_attribute("href")
                        if not es_inmueble_valido(href, "MC"): continue
                        full_url = f"https://www.metrocuadrado.com{href}" if href.startswith("/") else href
                        if full_url in urls_vistas: continue
                        card = el.evaluate_handle("el => el.closest('li') || el.closest('[class*=\"card\"]') || el.closest('[class*=\"property\"]') || el.parentElement.parentElement.parentElement")
                        if not card: continue
                        txt = card.inner_text(); precio = extraer_precio(txt, operacion)
                        if precio > 0:
                            img_url = ""
                            img_el = card.query_selector("img")
                            if img_el:
                                img_url = img_el.get_attribute("src") or img_el.get_attribute("data-src") or ""
                                if img_url.startswith("/"): img_url = "https://www.metrocuadrado.com" + img_url
                            resultados.append({"Portal": "Metrocuadrado", "Precio": precio, "Precio_M2": precio / area, "Ubicacion": extraer_ubicacion(txt), "Descripcion": txt.replace('\n', ' | ')[:120] + "...", "URL": full_url, "Imagen": img_url})
                            urls_vistas.add(full_url); cont_mc += 1
                    except: continue
                page.close(); log_visible += f"✅ MC: {cont_mc} inmuebles.\n"
            except Exception as e: log_visible += f"⚠️ Error MC.\n"
            browser.close()

        if not resultados: return f"{log_visible}\n❌ NO HAY DATOS.", pd.DataFrame(), None, "---"

        df_final_completo = pd.DataFrame(resultados)
        df_fr = df_final_completo[df_final_completo['Portal'] == 'Finca Raiz'].head(6)
        df_mc = df_final_completo[df_final_completo['Portal'] == 'Metrocuadrado'].head(6)
        df_final = pd.concat([df_fr, df_mc]).reset_index(drop=True)

        if df_final.empty: return f"{log_visible}\n❌ DATOS VACÍOS.", pd.DataFrame(), None, "---"

        # --- CÁLCULOS TÉCNICOS Y RANGOS DE NEGOCIACIÓN ---
        mediana_m2 = df_final['Precio_M2'].median()
        promedio_m2 = df_final['Precio_M2'].mean()
        
        minimo_zona = df_final['Precio'].min()
        maximo_zona = df_final['Precio'].max()

        mediana_total = mediana_m2 * area
        
        # Bandas de negociación (Aplicadas sobre la Mediana del mercado)
        valor_maximo_neg = mediana_total * 0.95 # Techo (Castigo 5%)
        valor_optimo_neg = mediana_total * 0.92 # Centro (Castigo 8%)
        valor_minimo_neg = mediana_total * 0.90 # Piso (Castigo 10%)

        # --- GENERACIÓN DEL PDF ---
        preparar_entorno_pdf()
        
        pdf_path = f"Estudio_Mercado_SAE_{int(time.time())}.pdf"
        pdf = PDF_SAE()
        
        COLOR_ROSADO = (254, 25, 120)
        COLOR_GRIS = (137, 137, 137)
        COLOR_NEGRO = (0, 0, 0)
        COLOR_VERDE = (0, 128, 0)
        COLOR_ROJO = (200, 0, 0)
        
        # PÁGINA 1
        pdf.add_page()
        pdf.set_font("Arial", 'B', 18); pdf.set_text_color(*COLOR_ROSADO)
        pdf.cell(0, 15, sanear_texto("ESTUDIO DE MERCADO INMOBILIARIO"), ln=True, align='C')
        pdf.set_font("Arial", 'B', 14); pdf.set_text_color(*COLOR_GRIS)
        pdf.cell(0, 8, sanear_texto(f"METODOLOGIA COMPARATIVA DE MERCADO"), ln=True, align='C')
        pdf.line(20, 65, 190, 65)
        pdf.ln(15)

        pdf.set_font("Arial", 'B', 12); pdf.set_text_color(*COLOR_ROSADO)
        pdf.cell(0, 10, sanear_texto("1. DATOS DEL INMUEBLE SUJETO"), ln=True)
        pdf.set_font("Arial", '', 11); pdf.set_text_color(*COLOR_NEGRO)
        pdf.cell(0, 6, sanear_texto(f"- Operacion: {operacion.capitalize()}"), ln=True)
        pdf.cell(0, 6, sanear_texto(f"- Tipo de Inmueble: {tipo.capitalize()}"), ln=True)
        pdf.cell(0, 6, sanear_texto(f"- Ubicacion: Barrio {barrio.title()}, {ciudad.title()}"), ln=True)
        pdf.cell(0, 6, sanear_texto(f"- Area: {area} m2"), ln=True)
        pdf.cell(0, 6, sanear_texto(f"- Caracteristicas: {hab} Hab, {ban} Banos, {park} Parqueaderos"), ln=True)
        pdf.ln(10)

        pdf.set_font("Arial", 'B', 12); pdf.set_text_color(*COLOR_ROSADO)
        pdf.cell(0, 10, sanear_texto("2. METODOLOGIA Y COMERCIALIZACION"), ln=True)
        pdf.set_font("Arial", '', 11); pdf.set_text_color(*COLOR_NEGRO)
        pdf.multi_cell(0, 5, sanear_texto("Estudio deducido mediante la comparacion sistematica de ofertas recientes de inmuebles similares en la zona. Para aislar los precios especulativos de oferta en internet y llegar al valor real de transaccion, se aplican bandas de negociacion sobre la mediana del mercado (Techo del -5%, Optimo del -8% y Piso del -10%)."))
        
        # PÁGINA 2: CONCLUSIONES Y BANDAS DE NEGOCIACIÓN
        pdf.add_page()
        pdf.set_font("Arial", 'B', 12); pdf.set_fill_color(*COLOR_ROSADO); pdf.set_text_color(255, 255, 255)
        pdf.cell(0, 10, sanear_texto(" 3. RESULTADOS ESTADISTICOS Y RANGOS"), ln=True, fill=True)
        pdf.set_text_color(*COLOR_NEGRO); pdf.ln(5); pdf.set_font("Arial", '', 11)
        
        ancho_col = 80
        pdf.cell(ancho_col, 8, sanear_texto("Total Testigos Analizados:"), border=1)
        pdf.cell(50, 8, sanear_texto(f"{len(df_final)}"), border=1, ln=True, align='C')
        
        pdf.cell(ancho_col, 8, sanear_texto("Oferta mas economica de la zona:"), border=1)
        pdf.cell(50, 8, sanear_texto(f"${minimo_zona:,.0f}"), border=1, ln=True, align='C')
        
        pdf.cell(ancho_col, 8, sanear_texto("Oferta mas costosa de la zona:"), border=1)
        pdf.cell(50, 8, sanear_texto(f"${maximo_zona:,.0f}"), border=1, ln=True, align='C')
        
        pdf.set_font("Arial", 'B', 11)
        pdf.cell(ancho_col, 8, sanear_texto("Mediana Bruta (Sin Descuentos):"), border=1)
        pdf.cell(50, 8, sanear_texto(f"${mediana_total:,.0f}"), border=1, ln=True, align='C')
        pdf.ln(10)

        # BLOQUE DE RANGOS DE NEGOCIACIÓN
        pdf.set_font("Arial", 'B', 14); pdf.set_text_color(*COLOR_ROSADO)
        pdf.cell(0, 10, sanear_texto("RANGOS DE NEGOCIACION AUTORIZADOS (CIERRE):"), ln=True)
        
        pdf.set_font("Arial", 'B', 12); pdf.set_text_color(*COLOR_GRIS)
        pdf.cell(0, 8, sanear_texto(f"TECHO MAXIMO ESPERADO (Castigo 5%): ${valor_maximo_neg:,.0f} COP"), ln=True)
        
        pdf.set_font("Arial", 'B', 16); pdf.set_text_color(*COLOR_VERDE)
        pdf.cell(0, 12, sanear_texto(f"VALOR OPTIMO SUGERIDO (Castigo 8%): ${valor_optimo_neg:,.0f} COP"), ln=True)
        
        pdf.set_font("Arial", 'B', 12); pdf.set_text_color(*COLOR_ROJO)
        pdf.cell(0, 8, sanear_texto(f"PISO MINIMO ACEPTABLE (Castigo 10%): ${valor_minimo_neg:,.0f} COP"), ln=True)
        
        pdf.set_text_color(*COLOR_GRIS); pdf.ln(15); pdf.set_font("Arial", '', 8)
        pdf.multi_cell(0, 4, sanear_texto("Directriz Comercial: Ninguna propuesta por debajo del piso minimo aceptable debe ser tramitada sin revision especial del comite de avalúos."))

        # PÁGINA 3+: ANEXOS
        pdf.add_page()
        pdf.set_font("Arial", 'B', 12); pdf.set_fill_color(*COLOR_GRIS); pdf.set_text_color(255, 255, 255)
        pdf.cell(0, 10, sanear_texto(" 4. ANEXO TECNICO: TESTIGOS COMPARABLES"), ln=True, fill=True)
        pdf.set_text_color(*COLOR_NEGRO); pdf.ln(5)

        for idx, r in df_final.iterrows():
            if pdf.get_y() > 240: pdf.add_page()
            y_start = pdf.get_y(); img_path = descargar_imagen(r['Imagen'], idx); text_x = 10
            if img_path and os.path.exists(img_path):
                try: pdf.image(img_path, x=10, y=y_start, w=45, h=30); text_x = 60
                except: pass
            pdf.set_xy(text_x, y_start); pdf.set_font("Arial", 'B', 11)
            pdf.cell(0, 6, f"${r['Precio']:,.0f} COP", ln=True)
            pdf.set_x(text_x); pdf.set_font("Arial", 'B', 8); pdf.set_text_color(*COLOR_ROSADO)
            pdf.cell(0, 4, f"Ubicacion: {sanear_texto(r['Ubicacion'])} | Fuente: {sanear_texto(r['Portal'])}", ln=True)
            pdf.set_x(text_x); pdf.set_font("Arial", '', 8); pdf.set_text_color(*COLOR_NEGRO)
            pdf.multi_cell(0, 4, sanear_texto(r['Descripcion']))
            pdf.set_x(text_x); pdf.set_font("Arial", '', 8); pdf.set_text_color(0, 102, 204)
            pdf.cell(0, 4, ">> Ver publicacion original", link=r['URL'], ln=True)
            pdf.set_text_color(*COLOR_NEGRO); y_end = pdf.get_y(); pdf.set_y(max(y_start + 35, y_end + 5))
            pdf.set_draw_color(200, 200, 200); pdf.line(10, pdf.get_y(), 200, pdf.get_y()); pdf.ln(4)
            if img_path and os.path.exists(img_path):
                try: os.remove(img_path)
                except: pass

        pdf.output(pdf_path)
        
        # --- CÁLCULOS INTERFAZ ---
        resumen = (
            f"🏢 **DIRECTRIZ DE NEGOCIACIÓN SAE**\n"
            f"📈 **Techo Máximo (-5%):** ${valor_maximo_neg:,.0f}\n"
            f"✅ **VALOR ÓPTIMO SUGERIDO (-8%):** ${valor_optimo_neg:,.0f}\n"
            f"🛑 **Piso Mínimo Aceptable (-10%):** ${valor_minimo_neg:,.0f}\n\n"
            f"📊 *Ofertas del Mercado: Min ${minimo_zona:,.0f} | Max ${maximo_zona:,.0f}*"
        )
        
        df_mostrar = df_final[['Portal', 'Precio', 'Precio_M2', 'Ubicacion', 'Descripcion', 'URL']].copy()
        df_mostrar['Precio'] = df_mostrar['Precio'].apply(lambda x: f"${x:,.0f}")
        df_mostrar['Precio_M2'] = df_mostrar['Precio_M2'].apply(lambda x: f"${x:,.0f}")
        
        return f"{log_visible}\n✅ Reporte con Bandas Generado.", df_mostrar, pdf_path, resumen

    except Exception as error_fatal:
        traza = traceback.format_exc()
        return f"❌ ERROR GRAVE DEL SISTEMA:\n{str(error_fatal)}", pd.DataFrame(), None, "⚠️ Falló la ejecución"

# --- INTERFAZ GRÁFICA ---
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("## 🏢 TramitIA Pro: Analizador Inmobiliario (Bandas SAE)")
    
    with gr.Row():
        with gr.Column(scale=1):
            op = gr.Radio(["Arriendo", "Venta"], label="Tipo de Operación", value="Arriendo")
            c = gr.Textbox(label="Ciudad", value="Barranquilla")
            b = gr.Textbox(label="Barrio (Ej: La Concepcion)", value="La Concepcion")
            with gr.Row():
                t = gr.Dropdown(["Apartamento", "Casa", "Bodega", "Lote", "Oficina"], label="Tipo de Inmueble", value="Apartamento")
                a = gr.Number(label="Área M2 a tasar", value=70)
            with gr.Row():
                m2_min = gr.Number(label="Filtro Mercado M2 Mínimo", value=10)
                m2_max = gr.Number(label="Filtro Mercado M2 Máximo", value=200)
            with gr.Row():
                ascensor = gr.Checkbox(label="Con Ascensor")
                piscina = gr.Checkbox(label="Con Piscina")
            with gr.Row():
                h = gr.Number(label="Habitaciones", value=3); ban = gr.Number(label="Baños", value=2); p = gr.Number(label="Parqueaderos", value=1)
            e = gr.Dropdown(["Menos de 1 año", "1 a 8 años", "9 a 15 años", "16 a 30 años", "Más de 30 años"], label="Antigüedad", value="1 a 8 años")
            btn = gr.Button("GENERAR REPORTE NORMATIVO", variant="primary")
            
        with gr.Column(scale=2):
            res_fin = gr.Markdown("### 💰 Directriz de Negociación...")
            with gr.Tabs():
                with gr.TabItem("Descargar Estudio Técnico (PDF)"): out_pdf = gr.File()
                with gr.TabItem("Matriz de Datos"): out_df = gr.Dataframe()
                with gr.TabItem("Log de Sistema"): msg = gr.Textbox(lines=10)

    btn.click(motor_tramitia_visual, [op, b, c, a, m2_min, m2_max, t, h, ban, p, e, ascensor, piscina], [msg, out_df, out_pdf, res_fin])

demo.launch(theme=gr.themes.Soft())