flowise1 / app3.py
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import os
os.environ['FONTCONFIG_PATH'] = '/tmp/fontconfig'
os.makedirs('/tmp/fontconfig', exist_ok=True)
from flask import Flask, render_template, request, send_file
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import io
import base64
from matplotlib.ticker import FuncFormatter
from xhtml2pdf import pisa
from datetime import datetime
app = Flask(__name__)
def formatar_brl(valor):
return f"R$ {valor:,.2f}".replace(",", "X").replace(".", ",").replace("X", ".")
def gerar_analise(investimentos_finais, capital):
melhor = max(investimentos_finais, key=investimentos_finais.get)
valor_melhor = investimentos_finais[melhor]
retorno_pct = ((valor_melhor - capital) / capital) * 100
analise = f"""
Após análise dos cenários projetados para 5 anos, o investimento <strong>{melhor}</strong> apresenta o melhor desempenho,
com um valor final estimado de <strong>{formatar_brl(valor_melhor)}</strong>, equivalente a um retorno de <strong>{retorno_pct:.1f}%</strong>.
"""
return analise
def gerar_consideracoes_finais():
return """
<div class="titulo-secao">Considerações Finais</div>
<p>
Esta simulação compara quatro estratégias de investimento ao longo de 5 anos: studio (com renda e valorização), franquia, ações e renda fixa.
A principal vantagem observada na estratégia do studio está na composição de dois pilares: <strong>renda passiva mensal (aluguéis)</strong> e
<strong>valorização patrimonial do imóvel</strong>. Esse modelo resulta em um crescimento acelerado e composto ao longo do tempo.
</p>
<p>
A <strong>franquia</strong> apresenta um retorno estável, baseado em um lucro fixo anual, mas sem reinvestimento dos ganhos. Já os <strong>investimentos em ações</strong>
simulam retornos compostos anuais, com potencial mais elevado, porém com maior exposição a riscos. Por fim, a <strong>renda fixa</strong> representa
uma alternativa mais conservadora, com crescimento previsível e menor oscilação.
</p>
<p>
É importante destacar que o <strong>valor patrimonial</strong> representa a soma do capital inicial e os rendimentos acumulados (ou valor de revenda do ativo).
Investimentos que geram renda recorrente e se valorizam ao longo do tempo, como o studio, tendem a maximizar esse patrimônio. Porém, a escolha da
estratégia ideal depende do perfil do investidor, tolerância a riscos e objetivos financeiros.
</p>
<p><em>Este relatório tem caráter informativo e os valores simulados não representam garantias de retorno futuro.</em></p>
"""
@app.route("/", methods=["GET", "POST"])
def index():
if request.method == "POST":
capital = float(request.form["capital"])
studio_ret = float(request.form["studio_ret"])
valorizacao = float(request.form["valorizacao"])
franquia_ret = float(request.form["franquia_ret"])
acoes_ret = float(request.form["acoes_ret"])
renda_fixa = float(request.form["renda_fixa"])
inflacao = float(request.form["inflacao"])
anos = list(range(1, 6))
patrimonio_studio = [capital * ((1 + valorizacao / 100) ** ano) for ano in anos]
renda_acumulada_studio = [capital * (((1 + studio_ret / 100) ** (12 * ano)) - 1) for ano in anos]
studio_total = [p + r for p, r in zip(patrimonio_studio, renda_acumulada_studio)]
franquia = [capital + (franquia_ret * ano) for ano in anos]
acoes = [capital * ((1 + acoes_ret / 100) ** ano) for ano in anos]
renda_fixa_valores = [capital * ((1 + renda_fixa / 100) ** ano) for ano in anos]
dados = {
"Ano": anos,
"Studio (Patrimônio + Renda)": studio_total,
"Franquia": franquia,
"Ações": acoes,
"Renda Fixa": renda_fixa_valores
}
df = pd.DataFrame(dados)
investimentos_finais = {
"Studio": studio_total[-1],
"Franquia": franquia[-1],
"Ações": acoes[-1],
"Renda Fixa": renda_fixa_valores[-1],
}
investimento_mais_valorizado = max(investimentos_finais, key=investimentos_finais.get)
valor_mais_alto = investimentos_finais[investimento_mais_valorizado]
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(anos, studio_total, label="Studio (Patrimônio + Renda)", marker="o")
plt.plot(anos, franquia, label="Franquia", marker="o")
plt.plot(anos, acoes, label="Ações", marker="o")
plt.plot(anos, renda_fixa_valores, label="Renda Fixa", marker="o")
plt.title("Projeção de Investimentos")
plt.xlabel("Ano")
plt.ylabel("Valor (R$)")
plt.legend()
plt.grid(True)
def formatar_moeda(x, _):
return f"R${x:,.0f}".replace(",", ".")
plt.gca().yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(formatar_moeda))
plt.tight_layout()
buf = io.BytesIO()
plt.savefig(buf, format="png")
buf.seek(0)
grafico_base64 = base64.b64encode(buf.getvalue()).decode("utf-8")
buf.close()
plt.close()
df_formatado = df.copy()
for col in df.columns:
if col != "Ano":
df_formatado[col] = df_formatado[col].apply(formatar_brl)
tabela = df_formatado.to_html(index=False, classes="table table-striped table-sm", border=0)
analise_final = gerar_analise(investimentos_finais, capital)
resumo = []
for nome, valor_final in investimentos_finais.items():
retorno_abs = valor_final - capital
retorno_pct = (retorno_abs / capital) * 100
resumo.append({
"Investimento": nome,
"Valor Final": formatar_brl(valor_final),
"Retorno Absoluto": formatar_brl(retorno_abs),
"Retorno (%)": f"{retorno_pct:.1f}%"
})
resumo = sorted(resumo, key=lambda x: float(x["Retorno (%)"].replace("%", "").replace(",", ".")), reverse=True)
diferenca_pct = float(resumo[0]["Retorno (%)"].replace("%", "").replace(",", ".")) - float(resumo[1]["Retorno (%)"].replace("%", "").replace(",", "."))
comentario_extra = ""
if diferenca_pct < 5:
comentario_extra = f"""
Apesar do <strong>{resumo[0]['Investimento']}</strong> ter se destacado, a diferença em relação ao segundo colocado
(<strong>{resumo[1]['Investimento']}</strong>) foi de apenas {diferenca_pct:.1f} pontos percentuais.
Isso indica que ambas as estratégias podem ser consideradas, dependendo do perfil de risco e objetivos do investidor.
"""
return render_template(
"index.html",
capital=capital,
studio_ret=studio_ret,
valorizacao=valorizacao,
franquia_ret=franquia_ret,
acoes_ret=acoes_ret,
renda_fixa=renda_fixa,
inflacao=inflacao,
anos=anos,
tabela=tabela,
grafico=grafico_base64,
investimento_mais_valorizado=investimento_mais_valorizado,
valor_mais_alto=valor_mais_alto,
analise_final=analise_final,
comentario_extra=comentario_extra,
resumo=resumo
)
return render_template("index.html")
@app.route("/download_pdf", methods=["POST"])
def download_pdf():
# Leitura dos dados do formulário
capital = float(request.form["capital"])
studio_ret = float(request.form["studio_ret"])
valorizacao = float(request.form["valorizacao"])
franquia_ret = float(request.form["franquia_ret"])
acoes_ret = float(request.form["acoes_ret"])
renda_fixa = float(request.form["renda_fixa"])
inflacao = float(request.form["inflacao"])
anos = list(range(1, 6))
# Cálculo investimentos
patrimonio_studio = [capital * ((1 + valorizacao / 100) ** ano) for ano in anos]
renda_acumulada_studio = [capital * (((1 + studio_ret / 100) ** (12 * ano)) - 1) for ano in anos]
studio_total = [p + r for p, r in zip(patrimonio_studio, renda_acumulada_studio)]
franquia = [capital + (franquia_ret * ano) for ano in anos]
acoes = [capital * ((1 + acoes_ret / 100) ** ano) for ano in anos]
renda_fixa_valores = [capital * ((1 + renda_fixa / 100) ** ano) for ano in anos]
investimentos_finais = {
"Studio": studio_total[-1],
"Franquia": franquia[-1],
"Ações": acoes[-1],
"Renda Fixa": renda_fixa_valores[-1],
}
investimento_mais_valorizado = max(investimentos_finais, key=investimentos_finais.get)
valor_mais_alto = investimentos_finais[investimento_mais_valorizado]
# Tabela detalhada dos anos
dados = {
"Ano": anos,
"Studio (Patrimônio + Renda)": studio_total,
"Franquia": franquia,
"Ações": acoes,
"Renda Fixa": renda_fixa_valores
}
df = pd.DataFrame(dados)
# Formatar valores para BRL
df_formatado = df.copy()
for col in df.columns:
if col != "Ano":
df_formatado[col] = df_formatado[col].apply(formatar_brl)
tabela_html = df_formatado.to_html(index=False, border=0)
# Gerar gráfico
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(anos, studio_total, label="Studio (Patrimônio + Renda)", marker="o")
plt.plot(anos, franquia, label="Franquia", marker="o")
plt.plot(anos, acoes, label="Ações", marker="o")
plt.plot(anos, renda_fixa_valores, label="Renda Fixa", marker="o")
plt.title("Projeção de Investimentos (5 anos)")
plt.xlabel("Ano")
plt.ylabel("Valor (R$)")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.gca().yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(lambda x, _: f"R${x:,.0f}".replace(",", ".")))
plt.tight_layout()
img_buf = io.BytesIO()
plt.savefig(img_buf, format='png')
img_buf.seek(0)
img_base64 = base64.b64encode(img_buf.getvalue()).decode("utf-8")
img_buf.close()
plt.close()
# Texto análise com valor patrimonial inserido
analise = f"""
Após análise dos cenários projetados para 5 anos, o investimento <strong>{investimento_mais_valorizado}</strong> apresenta o melhor desempenho,
com um valor final estimado de <strong>{formatar_brl(valor_mais_alto)}</strong>, equivalente a um retorno significativo sobre o capital inicial.
"""
# Considerações finais com valor patrimonial destacado
consideracoes = f"""
<div class="titulo-secao">Considerações Finais</div>
<p>
Esta simulação compara quatro estratégias de investimento ao longo de 5 anos: studio (com renda e valorização), franquia, ações e renda fixa.
A principal vantagem observada na estratégia do studio está na composição de dois pilares: <strong>renda passiva mensal (aluguéis)</strong> e
<strong>valorização patrimonial do imóvel</strong>. Esse modelo resulta em um crescimento acelerado e composto ao longo do tempo, chegando a um valor patrimonial
de <strong>{formatar_brl(valor_mais_alto)}</strong> no cenário mais otimista.
</p>
<p>
A <strong>franquia</strong> apresenta um retorno estável, baseado em um lucro fixo anual, mas sem reinvestimento dos ganhos. Já os <strong>investimentos em ações</strong>
simulam retornos compostos anuais, com potencial mais elevado, porém com maior exposição a riscos. Por fim, a <strong>renda fixa</strong> representa
uma alternativa mais conservadora, com crescimento previsível e menor oscilação.
</p>
<p>
É importante destacar que o <strong>valor patrimonial</strong> representa a soma do capital inicial e os rendimentos acumulados (ou valor de revenda do ativo).
Investimentos que geram renda recorrente e se valorizam ao longo do tempo, como o studio, tendem a maximizar esse patrimônio. Porém, a escolha da
estratégia ideal depende do perfil do investidor, tolerância a riscos e objetivos financeiros.
</p>
<p><em>Este relatório tem caráter informativo e os valores simulados não representam garantias de retorno futuro.</em></p>
"""
# Exibir os dados de entrada do formulário no relatório
dados_entrada = f"""
<div class="titulo-secao">Dados da Simulação</div>
<table border="1" cellpadding="5" cellspacing="0" style="width: 50%; border-collapse: collapse;">
<tr><th>Parâmetro</th><th>Valor</th></tr>
<tr><td>Capital Inicial</td><td>{formatar_brl(capital)}</td></tr>
<tr><td>Rentabilidade Mensal Studio (%)</td><td>{studio_ret:.2f}%</td></tr>
<tr><td>Valorização Anual Studio (%)</td><td>{valorizacao:.2f}%</td></tr>
<tr><td>Retorno Anual Franquia (R$)</td><td>{formatar_brl(franquia_ret)}</td></tr>
<tr><td>Rentabilidade Anual Ações (%)</td><td>{acoes_ret:.2f}%</td></tr>
<tr><td>Rentabilidade Anual Renda Fixa (%)</td><td>{renda_fixa:.2f}%</td></tr>
<tr><td>Inflação Anual (%)</td><td>{inflacao:.2f}%</td></tr>
</table>
"""
html = f"""
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<style>
body {{ font-family: Arial, sans-serif; font-size: 14px; line-height: 1.6; color: #222; }}
h2 {{ color: #2c3e50; margin-bottom: 5px; }}
table {{ margin-top: 10px; border-collapse: collapse; }}
th, td {{ border: 1px solid #ccc; padding: 8px; text-align: left; }}
th {{ background-color: #f0f0f0; }}
.titulo-secao {{ margin-top: 25px; font-weight: bold; font-size: 16px; color: #2c3e50; }}
p {{ margin-top: 10px; }}
.destaque {{ background: #e8f5e9; padding: 10px; margin-top: 15px; border-left: 6px solid #2e7d32; }}
img {{ margin-top: 20px; max-width: 100%; height: auto; }}
</style>
</head>
<body>
<h2>Relatório de Simulação de Investimentos</h2>
<p>Data da Simulação: {datetime.today().strftime('%d/%m/%Y')}</p>
{dados_entrada}
<div class="destaque">{analise}</div>
<img src="data:image/png;base64,{img_base64}" alt="Gráfico de Investimentos" />
<div class="titulo-secao">Projeção dos Valores ao Longo dos Anos</div>
{tabela_html}
{consideracoes}
</body>
</html>
"""
pdf_buffer = io.BytesIO()
pisa_status = pisa.CreatePDF(io.StringIO(html), dest=pdf_buffer)
if pisa_status.err:
return "Erro ao gerar PDF", 500
pdf_buffer.seek(0)
return send_file(
pdf_buffer,
mimetype="application/pdf",
as_attachment=True,
download_name="relatorio_investimentos.pdf"
)
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=7860, debug=True)