Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,276 @@
+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():
+    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]
+
+    # Gerar gráfico PNG
+    plt.figure(figsize=(8, 5))
+    plt.plot(anos, studio_total, label="Studio", 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()
+
+    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)
+
+    analise = gerar_analise(investimentos_finais, capital)
+    consideracoes = gerar_consideracoes_finais()
+
+    html = f"""
+    <html>
+    <head>
+    <meta charset="utf-8">
+    <style>
+      body {{ font-family: Arial, sans-serif; font-size: 14px; line-height: 1.6; }}
+      h2 {{ color: #2c3e50; }}
+      table {{ width: 100%; border-collapse: collapse; margin-top: 20px; }}
+      th, td {{ border: 1px solid #ccc; padding: 6px; text-align: right; }}
+      th {{ background-color: #f0f0f0; }}
+      .destaque {{ background: #e8f5e9; padding: 10px; margin-top: 20px; border-left: 6px solid #2e7d32; }}
+      .titulo-secao {{ margin-top: 30px; font-weight: bold; font-size: 16px; color: #2c3e50; }}
+    </style>
+    </head>
+    <body>
+      <h2>Relatório de Simulação de Investimentos</h2>
+      <p>Data da Simulação: {datetime.today().strftime('%d/%m/%Y')}</p>
+      <p>Capital Inicial: <strong>{formatar_brl(capital)}</strong></p>
+
+      <div class="destaque">{analise}</div>
+
+      <img src="data:image/png;base64,{img_base64}" width="100%" />
+
+      {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(debug=True)