Update app.py

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@@ -8,6 +8,7 @@ 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
@@ -115,7 +116,6 @@ def generar_mapa(barrio, ciudad):
             folium.Marker([lat, lon], popup=f"Zona de Estudio: {barrio.title()}", icon=folium.Icon(color="red", icon="info-sign")).add_to(m)
             return m._repr_html_(), lat, lon
     except: pass
-    # Coordenadas por defecto (Centro Barranquilla)
     return "<p>Mapa no disponible</p>", 10.9639, -74.7964
 
 # --- CLASE PDF ---
@@ -143,12 +143,12 @@ class PDF_SAE(FPDF):
 # --- 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()
-    precios_inversos = [] # Para el Cap Rate
+    precios_inversos = []
     
     try:
         url_fr, url_mc = construir_urls_final(operacion, barrio, ciudad, tipo, hab, ban, park, antiguedad, m2_min, m2_max, ascensor, piscina)
         
-        # URL INVERSA (Para calcular rentabilidad financiera)
+        # URL INVERSA
         op_inversa = "Venta" if operacion == "Arriendo" else "Arriendo"
         url_inversa, _ = construir_urls_final(op_inversa, barrio, ciudad, tipo, hab, ban, park, antiguedad, m2_min, m2_max, ascensor, piscina)
 
@@ -159,7 +159,7 @@ 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 (FINCA RAÍZ)
+            # 1. EXTRACCIÓN PRINCIPAL (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)
@@ -185,7 +185,7 @@ 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 (METROCUADRADO)
+            # 2. EXTRACCIÓN PRINCIPAL (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)
@@ -211,17 +211,37 @@ 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)
-            log_visible += f"\n🔄 Ejecutando Módulo Financiero (Buscando {op_inversa})...\n"
+            # 3. EXTRACCIÓN INVERSA SILENCIOSA (MÓDULO FINANCIERO MEJORADO)
+            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=30000)
-                page.mouse.wheel(0, 1000); page.wait_for_timeout(1000)
+                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[:15]:
-                    txt = el.inner_text(); precio = extraer_precio(txt, op_inversa)
-                    if precio > 0: precios_inversos.append(precio)
+                for el in elementos:
+                    if len(precios_inversos) >= 8: break # Con atrapar 8 datos es suficiente para una mediana robusta
+                    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)
+                    except: continue
                 page.close()
-            except: pass
+                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"
 
             browser.close()
 
@@ -234,7 +254,6 @@ def motor_tramitia_visual(operacion, barrio, ciudad, area, m2_min, m2_max, tipo,
         df_final = pd.concat([df_fr, df_mc]).reset_index(drop=True)
 
         # --- MÓDULO 1: HOMOGENEIZACIÓN MATEMÁTICA ---
-        # Aplicamos factor de comercialización a todos los testigos
         df_final['V_Homogeneizado'] = df_final['Precio'] * 0.92 
         
         mediana_m2 = df_final['Precio_M2'].median()
@@ -248,22 +267,26 @@ def motor_tramitia_visual(operacion, barrio, ciudad, area, m2_min, m2_max, tipo,
         valor_minimo_neg = (mediana_m2 * area) * 0.90 
 
         # --- MÓDULO 2: INTELIGENCIA FINANCIERA (CAP RATE) ---
-        cap_rate_txt = "Datos insuficientes para calcular rentabilidad."
-        if precios_inversos:
+        cap_rate_txt = "Datos insuficientes en la zona para cruzar la rentabilidad."
+        if len(precios_inversos) > 0:
             mediana_inversa = pd.Series(precios_inversos).median()
-            if operacion == "Arriendo":
-                # Rentabilidad = (Arriendo Anual / Valor de Venta)
-                rentabilidad = ((valor_total_sugerido * 12) / mediana_inversa) * 100
-                cap_rate_txt = f"Valor Comercial Estimado (Venta): ${mediana_inversa:,.0f} COP\nRentabilidad Bruta Anual (Cap Rate): {rentabilidad:.2f}%"
-            else:
-                # Rentabilidad = (Arriendo Anual / Valor de Venta)
-                rentabilidad = ((mediana_inversa * 12) / valor_total_sugerido) * 100
-                cap_rate_txt = f"Canon de Arriendo Estimado: ${mediana_inversa:,.0f} COP\nRentabilidad Bruta Anual (Cap Rate): {rentabilidad:.2f}%"
+            
+            # 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)
+                    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_html, lat_mapa, lon_mapa = generar_mapa(barrio, ciudad)
 
-        # --- GENERACIÓN DEL PDF (NIVEL PERITO MÁSTER) ---
+        # --- GENERACIÓN DEL PDF ---
         preparar_entorno_pdf()
         pdf_path = f"Dictamen_Pericial_SAE_{int(time.time())}.pdf"
         pdf = PDF_SAE()
@@ -285,6 +308,7 @@ def motor_tramitia_visual(operacion, barrio, ciudad, area, m2_min, m2_max, tipo,
         pdf.cell(0, 10, sanear_texto("1. DATOS GEOESPACIALES Y DEL ACTIVO"), 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"- Coordenadas de Influencia: Lat {lat_mapa:.4f}, Lon {lon_mapa:.4f}"), ln=True)
         pdf.cell(0, 6, sanear_texto(f"- Area Construida: {area} m2"), ln=True)
@@ -333,7 +357,6 @@ def motor_tramitia_visual(operacion, barrio, ciudad, area, m2_min, m2_max, tipo,
                 try: pdf.image(img_path, x=10, y=y_start, w=45, h=30); text_x = 60
                 except: pass
             
-            # Mostrar precio Oferta y Homogeneizado
             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)
             
@@ -398,7 +421,7 @@ with gr.Blocks() as demo:
             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 de calor aparecerá aquí...</p>")
+                    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)