Update app.py

app.py

@@ -1,193 +1,131 @@
 import os
 os.environ['FONTCONFIG_PATH'] = '/tmp/fontconfig'
 os.makedirs('/tmp/fontconfig', exist_ok=True)
-
-
+import os
 from flask import Flask, render_template, request, send_file
+import matplotlib.pyplot as plt
 import pandas as pd
 import io
-import matplotlib.pyplot as plt
-from reportlab.lib.pagesizes import A4
-from reportlab.pdfgen import canvas
-from reportlab.lib.utils import ImageReader
-from reportlab.lib import colors
-from reportlab.platypus import Table, TableStyle, Paragraph, Spacer
-from reportlab.lib.styles import getSampleStyleSheet
+import base64
+from matplotlib.ticker import FuncFormatter
+from xhtml2pdf import pisa
+from datetime import datetime
 
 app = Flask(__name__)
 
-def calcula_investimentos(capital, studio_ret, valorizacao, franquia_ret, acoes_ret, renda_fixa, inflacao, anos=5):
-    # capital inicial
-    dados = []
-    # Valores iniciais
-    studio_valor = capital
-    franquia_valor = capital
-    acoes_valor = capital
-    renda_valor = capital
-
-    # Para calcular valor patrimonial do studio: só considera valorização acumulada (sem renda)
-    studio_valor_patrimonial = capital
-
-    for ano in range(1, anos+1):
-        # Studio: valor patrimonial aumenta pela valorização anual
-        studio_valor_patrimonial *= (1 + valorizacao / 100)
-        # Renda mensal acumulada convertida para anual, reinvestida mensalmente - simplificamos usando juros compostos anualizados aproximados
-        studio_valor *= (1 + studio_ret / 100) ** 12
-        studio_valor *= (1 + valorizacao / 100)  # valor patrimonial cresce
-
-        # Franquia: apenas retorno anual fixo somado
-        franquia_valor += franquia_ret
-
-        # Ações: cresce pelo retorno anual
-        acoes_valor *= (1 + acoes_ret / 100)
-
-        # Renda fixa: cresce pelo retorno anual
-        renda_valor *= (1 + renda_fixa / 100)
-
-        # Ajuste pela inflação para valores reais (opcional)
-        # Para esse exemplo, só mostramos valores nominais
-
-        dados.append({
-            'Ano': ano,
-            'Studio Valor Total (R$)': round(studio_valor, 2),
-            'Studio Valor Patrimonial (R$)': round(studio_valor_patrimonial, 2),
-            'Franquia Valor Total (R$)': round(franquia_valor, 2),
-            'Ações Valor Total (R$)': round(acoes_valor, 2),
-            'Renda Fixa Valor Total (R$)': round(renda_valor, 2),
-        })
-
-    df = pd.DataFrame(dados)
-    return df, studio_valor_patrimonial, studio_valor
-
-def gera_grafico(df):
-    plt.switch_backend('Agg')
-    plt.figure(figsize=(8,5))
-    plt.plot(df['Ano'], df['Studio Valor Total (R$)'], label='Studio Total')
-    plt.plot(df['Ano'], df['Franquia Valor Total (R$)'], label='Franquia Total')
-    plt.plot(df['Ano'], df['Ações Valor Total (R$)'], label='Ações Total')
-    plt.plot(df['Ano'], df['Renda Fixa Valor Total (R$)'], label='Renda Fixa Total')
-    plt.title('Evolução do Investimento ao Longo dos Anos')
-    plt.xlabel('Ano')
-    plt.ylabel('Valor (R$)')
-    plt.legend()
-    plt.grid(True)
-    buf = io.BytesIO()
-    plt.savefig(buf, format='PNG')
-    plt.close()
-    buf.seek(0)
-    return buf
-
-def gera_pdf(df, grafico_buf, params, valor_patrimonial, analise_final):
-    buffer = io.BytesIO()
-    c = canvas.Canvas(buffer, pagesize=A4)
-    width, height = A4
-    styles = getSampleStyleSheet()
-    normal_style = styles["Normal"]
-    title_style = styles["Title"]
-
-    c.setFont("Helvetica-Bold", 16)
-    c.drawString(50, height-50, "Relatório de Investimentos")
-
-    y = height - 80
-
-    # Mostrar dados de entrada
-    c.setFont("Helvetica-Bold", 12)
-    c.drawString(50, y, "Parâmetros de Entrada:")
-    y -= 20
-    c.setFont("Helvetica", 10)
-    for k,v in params.items():
-        c.drawString(55, y, f"{k}: {v}")
-        y -= 15
-
-    y -= 15
-
-    # Mostrar explicação do valor patrimonial do Studio
-    c.setFont("Helvetica-Bold", 12)
-    c.drawString(50, y, "Valor Patrimonial do Studio:")
-    y -= 15
-    text = ("O valor patrimonial do Studio é o valor acumulado do aumento do patrimônio, "
-            "considerando apenas a valorização do imóvel, sem a renda gerada.")
-    p = Paragraph(text, normal_style)
-    w, h = p.wrap(width - 100, y)
-    p.drawOn(c, 50, y - h)
-    y -= h + 10
-
-    c.setFont("Helvetica", 10)
-    c.drawString(50, y, f"Valor Patrimonial estimado após 5 anos: R$ {valor_patrimonial:,.2f}".replace(",", "X").replace(".", ",").replace("X", "."))
-    y -= 30
-
-    # Inserir gráfico
-    img = ImageReader(grafico_buf)
-    c.drawImage(img, 50, y - 250, width=500, height=250)
-    y -= 260
-
-    # Criar tabela com dados
-    data = [df.columns.to_list()] + df.round(2).astype(str).values.tolist()
-
-    # Formatar números para formato brasileiro (vírgula)
-    for i in range(1, len(data)):
-        for j in range(1, len(data[i])):
-            data[i][j] = data[i][j].replace('.', ',')
-
-    table = Table(data, colWidths=[50, 100, 110, 110, 110, 110])
-    style = TableStyle([
-        ('BACKGROUND', (0,0), (-1,0), colors.HexColor('#2E7D32')),
-        ('TEXTCOLOR', (0,0), (-1,0), colors.white),
-        ('ALIGN', (1,1), (-1,-1), 'RIGHT'),
-        ('FONTNAME', (0,0), (-1,0), 'Helvetica-Bold'),
-        ('GRID', (0,0), (-1,-1), 0.5, colors.grey),
-        ('ROWBACKGROUNDS', (0,1), (-1,-1), [colors.whitesmoke, colors.lightgrey]),
-    ])
-    table.setStyle(style)
-
-    w, h = table.wrapOn(c, width-100, y)
-    if y - h < 50:
-        c.showPage()
-        y = height - 50
-    table.drawOn(c, 50, y - h)
-    y -= h + 20
-
-    # Análise final
-    p2 = Paragraph(f"<b>Considerações finais:</b><br/>{analise_final}", normal_style)
-    w2, h2 = p2.wrap(width - 100, y)
-    if y - h2 < 50:
-        c.showPage()
-        y = height - 50
-    p2.drawOn(c, 50, y - h2)
-
-    c.save()
-    buffer.seek(0)
-    return buffer
+def formatar_brl(valor):
+    return f"R$ {valor:,.2f}".replace(",", "X").replace(".", ",").replace("X", ".")
+
+def gerar_analise(investimentos_finais, capital, patrimonio_studio_final):
+    melhor = max(investimentos_finais, key=investimentos_finais.get)
+    valor_melhor = investimentos_finais[melhor]
+    retorno_pct = ((valor_melhor - capital) / capital) * 100
+    texto = 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>.
+    <br><br>
+    O valor patrimonial do Studio, conforme normas contábeis e profissionais de investimento, representa o valor acumulado do imóvel sem considerar a renda gerada,
+    ou seja, é o aumento do patrimônio bruto estimado. Neste cenário, o valor patrimonial final do Studio é <strong>{formatar_brl(patrimonio_studio_final)}</strong>.
+    """
+    return texto
 
 @app.route("/", methods=["GET", "POST"])
 def index():
     if request.method == "POST":
-        capital = float(request.form.get("capital"))
-        studio_ret = float(request.form.get("studio_ret"))
-        valorizacao = float(request.form.get("valorizacao"))
-        franquia_ret = float(request.form.get("franquia_ret"))
-        acoes_ret = float(request.form.get("acoes_ret"))
-        renda_fixa = float(request.form.get("renda_fixa"))
-        inflacao = float(request.form.get("inflacao"))
-
-        df, valor_patrimonial, valor_total_studio = calcula_investimentos(
-            capital, studio_ret, valorizacao, franquia_ret, acoes_ret, renda_fixa, inflacao
-        )
-
-        # Construir tabela HTML simples para mostrar na página
-        tabela_html = df.to_html(classes="table table-striped table-bordered", index=False, float_format="R$ {:,.2f}".format)
-
-        # Identificar maior retorno final
-        max_valor = max(df.iloc[-1][1:])
-        max_col = df.columns[(df.iloc[-1][1:] == max_valor).idxmax()]
-
-        analise_final = (f"Após análise dos cenários projetados para 5 anos, o investimento Studio apresenta o melhor desempenho, "
-                         f"com um valor final estimado de R$ {valor_total_studio:,.2f}. "
-                         f"Isto representa um retorno significativo sobre o capital inicial.")
+        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]
+
+        # Gráfico para mostrar no browser
+        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$)")
+        plt.legend()
+        plt.grid(True)
+
+        def formatar_moeda(x, _):
+            return f"R${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()
+
+        # Tabela com valores formatados para exibir no browser
+        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, patrimonio_studio[-1])
+
+        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",
-            tabela=tabela_html,
             capital=capital,
             studio_ret=studio_ret,
             valorizacao=valorizacao,
@@ -195,49 +133,155 @@ def index():
             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,
-            investimento_mais_valorizado=max_col,
-            valor_mais_alto=max_valor
+            comentario_extra=comentario_extra,
+            resumo=resumo
         )
-    else:
-        return render_template("index.html")
+    return render_template("index.html")
+
 
 @app.route("/download_pdf", methods=["POST"])
 def download_pdf():
-    capital = float(request.form.get("capital"))
-    studio_ret = float(request.form.get("studio_ret"))
-    valorizacao = float(request.form.get("valorizacao"))
-    franquia_ret = float(request.form.get("franquia_ret"))
-    acoes_ret = float(request.form.get("acoes_ret"))
-    renda_fixa = float(request.form.get("renda_fixa"))
-    inflacao = float(request.form.get("inflacao"))
-
-    df, valor_patrimonial, valor_total_studio = calcula_investimentos(
-        capital, studio_ret, valorizacao, franquia_ret, acoes_ret, renda_fixa, inflacao
-    )
-
-    analise_final = (f"Após análise dos cenários projetados para 5 anos, o investimento Studio apresenta o melhor desempenho, "
-                     f"com um valor final estimado de R$ {valor_total_studio:,.2f}, equivalente a um retorno significativo sobre o capital inicial.")
-
-    grafico_buf = gera_grafico(df)
-
-    params = {
-        "Capital Inicial (R$)": f"R$ {capital:,.2f}",
-        "Retorno Mensal Studio (%)": f"{studio_ret}%",
-        "Valorização Anual Studio (%)": f"{valorizacao}%",
-        "Retorno Anual Franquia (R$)": f"R$ {franquia_ret:,.2f}",
-        "Retorno Anual Ações (%)": f"{acoes_ret}%",
-        "Retorno Anual Renda Fixa (%)": f"{renda_fixa}%",
-        "Inflação Anual Estimada (%)": f"{inflacao}%"
+    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)
 
-    pdf_buffer = gera_pdf(df, grafico_buf, params, valor_patrimonial, analise_final)
+    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]
+
+    # Gráfico PNG para PDF
+    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()
 
-    return send_file(pdf_buffer, as_attachment=True, download_name="relatorio_investimentos.pdf", mimetype="application/pdf")
+    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=1, classes="table-pdf")
+
+    analise = gerar_analise(investimentos_finais, capital, patrimonio_studio[-1])
+
+    # Tabela de entrada de dados (para relatório)
+    tabela_entrada = f"""
+    <table border="1" class="table-pdf" style="border-collapse: collapse; width: 100%;">
+      <thead>
+        <tr style="background-color: #f0f0f0;">
+          <th>Parâmetro</th>
+          <th>Valor</th>
+        </tr>
+      </thead>
+      <tbody>
+        <tr><td>Capital Inicial</td><td>{formatar_brl(capital)}</td></tr>
+        <tr><td>Retorno 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>Retorno Anual Ações (%)</td><td>{acoes_ret:.2f}%</td></tr>
+        <tr><td>Retorno Anual Renda Fixa (%)</td><td>{renda_fixa:.2f}%</td></tr>
+        <tr><td>Inflação Anual (%)</td><td>{inflacao:.2f}%</td></tr>
+      </tbody>
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+      <h2>Relatório de Simulação de Investimentos</h2>
+      <p>Data da Simulação: {datetime.today().strftime('%d/%m/%Y')}</p>
+
+      <h3>Dados de Entrada</h3>
+      {tabela_entrada}
+
+      <div class="destaque">{analise}</div>
+
+      <h3>Projeção Gráfica</h3>
+      <img src="data:image/png;base64,{img_base64}" />
+
+      <h3>Evolução dos Investimentos (Ano a Ano)</h3>
+      {tabela_html}
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+    </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)
+    # Porta 7860 padrão do Hugging Face Spaces
+    port = int(os.environ.get("PORT", 7860))
+    app.run(host="0.0.0.0", port=port)
+
 
-if __name__ == '__main__':
-    app.run(host='0.0.0.0', port=7860, debug=True)