Update app.py

app.py

@@ -8,7 +8,6 @@ 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
@@ -61,20 +60,48 @@ def descargar_imagen(url, idx):
     except: return None
     return None
 
+# --- CONSTRUCTOR DE URLS INTELIGENTE (ACTUALIZADO) ---
 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"
+    residenciales = ["apartamento", "casa", "apartaestudio"]
+    
+    # 1. Ajuste de Estructura de Filtros según Inmueble
+    if tipo_slug in residenciales:
+        tipo_fr = "casas-y-apartamentos-y-apartaestudios"
+        filtros_fr = f"/{int(hab)}-o-mas-habitaciones/{int(ban)}-o-mas-banos/{slug_park}/{slug_ant}"
+        filtros_mc = f"/{int(ban)}-banos-{int(hab)}-habitaciones"
+    else:
+        # Es Comercial o Terreno (Bodega, Local, Oficina, Lote, Finca)
+        if tipo_slug == "local": tipo_fr = "locales"
+        elif tipo_slug == "edificio": tipo_fr = "edificios"
+        else: tipo_fr = tipo_slug + "s"
+        
+        # Lotes y Fincas no llevan ni baños, ni cuartos, ni antigüedad ni parqueaderos en la ruta
+        if tipo_slug in ["lote", "finca"]:
+            filtros_fr = ""
+            filtros_mc = ""
+        else:
+            # Oficinas, Bodegas, Locales sí llevan parqueaderos y antigüedad, pero NO cuartos ni baños
+            filtros_fr = f"/{slug_park}/{slug_ant}"
+            filtros_mc = ""
+
+    # 2. Generación Final de Rutas
+    url_fr_base = f"https://www.fincaraiz.com.co/{op_slug}/{tipo_fr}/{b_slug}/{c_slug}{filtros_fr}/m2-desde-{int(m2_min)}/m2-hasta-{int(m2_max)}"
+    
+    # Excepciones lógicas de amenidades
+    if ascensor and tipo_slug not in ["lote", "finca"]: url_fr_base += "/con-ascensor"
+    if piscina and tipo_slug in residenciales + ["finca"]: url_fr_base += "/con-piscina"
+    
+    url_mc = f"https://www.metrocuadrado.com/{tipo_slug}/{op_slug}/{c_slug}/{b_slug}{filtros_mc}/?search=form"
+    
     return url_fr_base, url_mc
 
 def extraer_precio(texto, operacion):
@@ -91,7 +118,7 @@ def extraer_ubicacion(texto):
     for linea in lineas:
         if "$" in linea or re.search(r'(?i)(hab|baño|m2|m²)', linea): continue
         if "," in linea or " en " in linea.lower():
-            limpio = re.sub(r'(?i)(apartamento|casa|bodega|lote|oficina)\s+en\s+(arriendo|venta)\s+(en\s+)?', '', linea)
+            limpio = re.sub(r'(?i)(apartamento|casa|bodega|lote|oficina|local|consultorio|finca|edificio)\s+en\s+(arriendo|venta)\s+(en\s+)?', '', linea)
             return limpio[:60].strip()
     for linea in lineas[1:4]:
         if "$" not in linea and not re.search(r'\d', linea): return linea[:60]
@@ -159,7 +186,7 @@ def motor_tramitia_visual(operacion, barrio, ciudad, area, m2_min, m2_max, tipo,
             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)
 
-            # 1. EXTRACCIÓN PRINCIPAL (FR)
+            # 1. EXTRACCIÓN (FR)
             try:
                 page = context.new_page(); page.goto(url_fr, wait_until="domcontentloaded", timeout=60000)
                 for _ in range(3): page.mouse.wheel(0, 1000); page.wait_for_timeout(2000)
@@ -185,12 +212,12 @@ def motor_tramitia_visual(operacion, barrio, ciudad, area, m2_min, m2_max, tipo,
                 page.close(); log_visible += f"✅ FR: {cont_fr} inmuebles.\n"
             except Exception as e: log_visible += f"⚠️ Error FR.\n"
 
-            # 2. EXTRACCIÓN PRINCIPAL (MC)
+            # 2. EXTRACCIÓN (MC)
             try:
                 page = context.new_page(); page.goto(url_mc, wait_until="domcontentloaded", timeout=60000)
                 for _ in range(3): page.mouse.wheel(0, 1000); page.wait_for_timeout(2000)
                 elementos = page.query_selector_all("a"); cont_mc = 0
-                for el in elementos:
+                for el in elements:
                     if cont_mc >= 12: break
                     try:
                         href = el.get_attribute("href")
@@ -211,41 +238,29 @@ def motor_tramitia_visual(operacion, barrio, ciudad, area, m2_min, m2_max, tipo,
                 page.close(); log_visible += f"✅ MC: {cont_mc} inmuebles.\n"
             except Exception as e: log_visible += f"⚠️ Error MC.\n"
 
-            # 3. EXTRACCIÓN INVERSA SILENCIOSA (MÓDULO FINANCIERO MEJORADO)
+            # 3. MÓDULO FINANCIERO
             log_visible += f"\n🔄 Ejecutando Módulo Financiero (Buscando {op_inversa} para Cap Rate)...\n"
             try:
                 page = context.new_page(); page.goto(url_inversa, wait_until="domcontentloaded", timeout=45000)
-                try: page.wait_for_load_state("networkidle", timeout=5000)
-                except: pass
-                
-                # Hacemos scroll para asegurar que carguen los elementos
                 for _ in range(3): page.mouse.wheel(0, 1000); page.wait_for_timeout(1500)
-                
                 elementos = page.query_selector_all("a")
                 for el in elementos:
-                    if len(precios_inversos) >= 8: break # Con atrapar 8 datos es suficiente para una mediana robusta
+                    if len(precios_inversos) >= 8: break
                     try:
                         href = el.get_attribute("href")
                         if not es_inmueble_valido(href, "FR"): continue
-                        
-                        # Usamos el mismo radar preciso de la búsqueda principal
                         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, op_inversa)
-                        
-                        if precio > 0:
-                            precios_inversos.append(precio)
+                        txt = card.inner_text(); precio = extraer_precio(txt, op_inversa)
+                        if precio > 0: precios_inversos.append(precio)
                     except: continue
                 page.close()
-                log_visible += f"✅ Módulo Financiero: Capturados {len(precios_inversos)} valores de {op_inversa} en la zona.\n"
-            except Exception as ex: 
-                log_visible += f"⚠️ Módulo Financiero falló: {ex}\n"
+                log_visible += f"✅ Finanzas: Capturados {len(precios_inversos)} valores de {op_inversa} en la zona.\n"
+            except Exception as ex: pass
 
             browser.close()
 
-        if not resultados: return f"{log_visible}\n❌ NO HAY DATOS.", pd.DataFrame(), None, "---", "Sin Mapa"
+        if not resultados: return f"{log_visible}\n❌ NO HAY DATOS. Intenta ampliar los M2 o quitar filtros.", pd.DataFrame(), None, "---", "Sin Mapa"
 
         # --- LIMPIEZA DE DATOS ---
         df_final_completo = pd.DataFrame(resultados)
@@ -253,9 +268,8 @@ def motor_tramitia_visual(operacion, barrio, ciudad, area, m2_min, m2_max, tipo,
         df_mc = df_final_completo[df_final_completo['Portal'] == 'Metrocuadrado'].head(6)
         df_final = pd.concat([df_fr, df_mc]).reset_index(drop=True)
 
-        # --- MÓDULO 1: HOMOGENEIZACIÓN MATEMÁTICA ---
+        # --- CÁLCULOS TÉCNICOS ---
         df_final['V_Homogeneizado'] = df_final['Precio'] * 0.92 
-        
         mediana_m2 = df_final['Precio_M2'].median()
         minimo_zona = df_final['Precio'].min()
         maximo_zona = df_final['Precio'].max()
@@ -266,34 +280,25 @@ def motor_tramitia_visual(operacion, barrio, ciudad, area, m2_min, m2_max, tipo,
         valor_maximo_neg = (mediana_m2 * area) * 0.95 
         valor_minimo_neg = (mediana_m2 * area) * 0.90 
 
-        # --- MÓDULO 2: INTELIGENCIA FINANCIERA (CAP RATE) ---
+        # --- CAP RATE ---
         cap_rate_txt = "Datos insuficientes en la zona para cruzar la rentabilidad."
         if len(precios_inversos) > 0:
             mediana_inversa = pd.Series(precios_inversos).median()
-            
-            # Para evitar rentabilidades rotas si el portal cruza mal los datos (ej: Venta de lote en vez de apto)
             try:
                 if operacion == "Arriendo":
-                    # Tasa Cap = (Arriendo Anual Sugerido / Valor de Venta Promedio de la zona)
                     rentabilidad = ((valor_total_sugerido * 12) / mediana_inversa) * 100
                     cap_rate_txt = f"Valor Comercial de Venta Promedio en la zona: ${mediana_inversa:,.0f} COP\nRentabilidad Bruta Anual Estimada (Cap Rate): {rentabilidad:.2f}%"
-                else: # Operación = Venta
-                    # Tasa Cap = (Arriendo Anual Promedio de la zona / Valor de Venta Sugerido)
+                else: 
                     rentabilidad = ((mediana_inversa * 12) / valor_total_sugerido) * 100
                     cap_rate_txt = f"Canon de Arriendo Mensual Promedio en la zona: ${mediana_inversa:,.0f} COP\nRentabilidad Bruta Anual Estimada (Cap Rate): {rentabilidad:.2f}%"
             except: pass
 
-        # --- MÓDULO 3: MAPA GEOESPACIAL ---
+        # --- MAPA Y PDF ---
         mapa_html, lat_mapa, lon_mapa = generar_mapa(barrio, ciudad)
-
-        # --- GENERACIÓN DEL PDF ---
         preparar_entorno_pdf()
         pdf_path = f"Dictamen_Pericial_SAE_{int(time.time())}.pdf"
         pdf = PDF_SAE()
-        
-        COLOR_ROSADO = (254, 25, 120)
-        COLOR_GRIS = (137, 137, 137)
-        COLOR_NEGRO = (0, 0, 0)
+        COLOR_ROSADO = (254, 25, 120); COLOR_GRIS = (137, 137, 137); COLOR_NEGRO = (0, 0, 0)
         
         # PÁGINA 1
         pdf.add_page()
@@ -301,8 +306,7 @@ def motor_tramitia_visual(operacion, barrio, ciudad, area, m2_min, m2_max, tipo,
         pdf.cell(0, 15, sanear_texto("DICTAMEN COMERCIAL Y FINANCIERO"), 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.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 GEOESPACIALES Y DEL ACTIVO"), ln=True)
@@ -320,7 +324,7 @@ def motor_tramitia_visual(operacion, barrio, ciudad, area, m2_min, m2_max, tipo,
         pdf.multi_cell(0, 6, sanear_texto(f"Basado en el cruce de datos de la zona, el activo presenta el siguiente comportamiento:\n{cap_rate_txt}"))
         pdf.ln(5)
         
-        # PÁGINA 2: HOMOGENEIZACIÓN Y BANDAS
+        # PÁGINA 2
         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. MATRIZ DE HOMOGENEIZACION Y RANGOS"), ln=True, fill=True)
@@ -334,7 +338,6 @@ def motor_tramitia_visual(operacion, barrio, ciudad, area, m2_min, m2_max, tipo,
         pdf.cell(50, 8, sanear_texto("-8.00%"), border=1, ln=True, align='C')
         pdf.ln(10)
 
-        # BANDAS
         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)
@@ -344,7 +347,7 @@ def motor_tramitia_visual(operacion, barrio, ciudad, area, m2_min, m2_max, tipo,
         pdf.set_font("Arial", 'B', 12); pdf.set_text_color(200, 0, 0)
         pdf.cell(0, 8, sanear_texto(f"PISO MINIMO ACEPTABLE (-10%): ${valor_minimo_neg:,.0f} COP"), ln=True)
 
-        # PÁGINA 3+: ANEXOS
+        # PÁGINA 3+
         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)
@@ -356,10 +359,8 @@ def motor_tramitia_visual(operacion, barrio, ciudad, area, m2_min, m2_max, tipo,
             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"Oferta: ${r['Precio']:,.0f} | Homogeneizado: ${r['V_Homogeneizado']:,.0f}", 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'])}", ln=True)
             pdf.set_x(text_x); pdf.set_font("Arial", '', 8); pdf.set_text_color(*COLOR_NEGRO)
@@ -374,7 +375,6 @@ def motor_tramitia_visual(operacion, barrio, ciudad, area, m2_min, m2_max, tipo,
 
         pdf.output(pdf_path)
         
-        # --- CÁLCULOS INTERFAZ ---
         resumen = (
             f"🏢 **DICTAMEN PERICIAL Y FINANCIERO**\n"
             f"📈 **Techo Máximo:** ${valor_maximo_neg:,.0f}\n"
@@ -391,9 +391,17 @@ def motor_tramitia_visual(operacion, barrio, ciudad, area, m2_min, m2_max, tipo,
         return f"{log_visible}\n✅ Dictamen Maestro Generado.", df_mostrar, pdf_path, resumen, mapa_html
 
     except Exception as error_fatal:
-        traza = traceback.format_exc()
         return f"❌ ERROR GRAVE:\n{str(error_fatal)}", pd.DataFrame(), None, "⚠️ Falló la ejecución", "<p>Error en mapa</p>"
 
+# --- FUNCIÓN DE OCULTAMIENTO INTELIGENTE UI ---
+def adaptar_interfaz(tipo):
+    if tipo in ["Lote", "Finca"]:
+        return [gr.update(visible=False)] * 6
+    elif tipo in ["Bodega", "Local", "Oficina", "Consultorio", "Edificio"]:
+        return [gr.update(visible=False), gr.update(visible=False), gr.update(visible=True), gr.update(visible=True), gr.update(visible=True), gr.update(visible=False)]
+    else:
+        return [gr.update(visible=True)] * 6
+
 # --- INTERFAZ GRÁFICA ---
 with gr.Blocks() as demo:
     gr.Markdown("## 🏢 TramitIA Pro: Dictamen Pericial Máster (IGAC/SAE)")
@@ -403,25 +411,35 @@ with gr.Blocks() as demo:
             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")
+                t = gr.Dropdown(["Apartamento", "Casa", "Apartaestudio", "Bodega", "Local", "Oficina", "Consultorio", "Lote", "Finca", "Edificio"], label="Tipo de Inmueble", value="Apartamento")
                 a = gr.Number(label="Área M2 a tasar", value=70)
+                
             with gr.Row():
                 m2_min = gr.Number(label="M2 Mínimo", value=10)
                 m2_max = gr.Number(label="M2 Máximo", value=200)
+
+            # Se declaran las variables primero para poder esconderlas
             with gr.Row():
                 ascensor = gr.Checkbox(label="Con Ascensor")
                 piscina = gr.Checkbox(label="Con Piscina")
             with gr.Row():
-                h = gr.Number(label="Hab", value=3); ban = gr.Number(label="Baños", value=2); p = gr.Number(label="Park", value=1)
+                h = gr.Number(label="Hab", value=3)
+                ban = gr.Number(label="Baños", value=2)
+                p = gr.Number(label="Park", 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")
+            
+            # Evento que oculta cosas al cambiar el tipo
+            t.change(adaptar_interfaz, inputs=t, outputs=[h, ban, p, e, ascensor, piscina])
+            
             btn = gr.Button("GENERAR DICTAMEN INTEGRAL", variant="primary")
             
         with gr.Column(scale=2):
             res_fin = gr.Markdown("### 💰 Resultado y Rentabilidad (Cap Rate)...")
             with gr.Tabs():
-                with gr.TabItem("Mapa Geoespacial"): 
-                    mapa_ui = gr.HTML("<p style='text-align:center; color:gray;'>El mapa aparecerá aquí...</p>")
+                with gr.TabItem("Mapa Geoespacial"): mapa_ui = gr.HTML("<p style='text-align:center; color:gray;'>El mapa aparecerá aquí...</p>")
                 with gr.TabItem("Descargar Dictamen (PDF)"): out_pdf = gr.File()
                 with gr.TabItem("Tabla de Homogeneización"): out_df = gr.Dataframe()
                 with gr.TabItem("Log de Sistema"): msg = gr.Textbox(lines=10)