Create app.py

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+import os
+import io
+import base64
+import pandas as pd
+import matplotlib.pyplot as plt
+from flask import Flask, render_template, request, send_file
+from matplotlib.ticker import FuncFormatter
+from xhtml2pdf import pisa
+from datetime import datetime
+import openai
+
+app = Flask(__name__)
+
+openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
+
+def formatar_brl(valor):
+    return f"R$ {valor:,.2f}".replace(",", "X").replace(".", ",").replace("X", ".")
+
+def data_por_extenso(dt):
+    meses = {
+        "January": "janeiro",
+        "February": "fevereiro",
+        "March": "março",
+        "April": "abril",
+        "May": "maio",
+        "June": "junho",
+        "July": "julho",
+        "August": "agosto",
+        "September": "setembro",
+        "October": "outubro",
+        "November": "novembro",
+        "December": "dezembro"
+    }
+    dia = dt.day
+    mes = meses[dt.strftime("%B")]
+    ano = dt.year
+    return f"São Paulo, {dia} de {mes} de {ano}"
+
+def gerar_analise_ia(investimentos_finais, capital, patrimonio_studio_final):
+    prompt = f"""
+Faça uma análise profissional e detalhada em linguagem clara e acessível sobre os seguintes dados financeiros:
+- Capital inicial: R$ {capital:,.2f}
+- Valor patrimonial final do Studio: R$ {patrimonio_studio_final:,.2f}
+- Investimentos finais após 5 anos:
+"""
+    for nome, valor in investimentos_finais.items():
+        prompt += f"  - {nome}: R$ {valor:,.2f}\n"
+
+    prompt += """
+Destaque qual foi o melhor investimento, o retorno percentual sobre o capital, e comente sobre possíveis estratégias e perfis de risco.
+Use uma linguagem formal, com parágrafos claros e destaque para o investimento com maior retorno.
+"""
+
+    resposta = openai.ChatCompletion.create(
+        model="gpt-4o",
+        messages=[
+            {"role": "system", "content": "Você é um analista financeiro experiente."},
+            {"role": "user", "content": prompt}
+        ]
+    )
+    return resposta.choices[0].message.content
+
+def render_pdf(template_src, context_dict):
+    html = render_template(template_src, **context_dict)
+    result = io.BytesIO()
+    pisa_status = pisa.CreatePDF(io.StringIO(html), dest=result)
+    if not pisa_status.err:
+        result.seek(0)
+        return result
+    return None
+
+@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 (Patrimônio + Renda)": studio_total[-1],
+            "Franquia": franquia[-1],
+            "Ações": acoes[-1],
+            "Renda Fixa": renda_fixa_valores[-1],
+        }
+
+        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()
+
+        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 text-end", border=0)
+
+        analise_final = gerar_analise_ia(investimentos_finais, capital, patrimonio_studio[-1])
+
+        return render_template(
+            "index.html",
+            capital=capital,
+            tabela=tabela,
+            grafico=grafico_base64,
+            analise_final=analise_final
+        )
+
+    return render_template("index.html")
+
+@app.route("/gerar-pdf", methods=["POST"])
+def gerar_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 (Patrimônio + Renda)": studio_total[-1],
+        "Franquia": franquia[-1],
+        "Ações": acoes[-1],
+        "Renda Fixa": renda_fixa_valores[-1],
+    }
+
+    # Premissas formatadas
+    premissas = {
+        "Capital Inicial": formatar_brl(capital),
+        "Retorno Mensal Studio (%)": f"{studio_ret:.2f}%",
+        "Valorização Anual Studio (%)": f"{valorizacao:.2f}%",
+        "Retorno Anual Franquia (R$)": formatar_brl(franquia_ret),
+        "Retorno Anual Ações (%)": f"{acoes_ret:.2f}%",
+        "Retorno Anual Renda Fixa (%)": f"{renda_fixa:.2f}%",
+        "Inflação Anual (%)": f"{inflacao:.2f}%"
+    }
+
+    # Destacar melhor investimento na tabela
+    melhor_investimento = max(investimentos_finais, key=investimentos_finais.get)
+
+    df_formatado = df.copy()
+    for col in df.columns:
+        if col != "Ano":
+            df_formatado[col] = df_formatado[col].apply(formatar_brl)
+            if col == melhor_investimento:
+                df_formatado[col] = df_formatado[col].apply(lambda v: f'<strong style="color:green">{v}</strong>')
+
+    tabela_html = df_formatado.to_html(index=False, classes="tabela", escape=False, border=0)
+
+    analise_final_ia = gerar_analise_ia(investimentos_finais, capital, patrimonio_studio[-1])
+
+    data_hoje = data_por_extenso(datetime.now())
+
+    context = {
+        "capital": capital,
+        "grafico": base64.b64encode(plot_grafico(anos, studio_total, franquia, acoes, renda_fixa_valores)).decode("utf-8"),
+        "tabela": tabela_html,
+        "analise_final": analise_final_ia,
+        "premissas": premissas,
+        "data_hoje": data_hoje
+    }
+
+    pdf = render_pdf("relatorio.html", context)
+    if pdf:
+        return send_file(pdf, mimetype="application/pdf", as_attachment=True, download_name="relatorio_investimento.pdf")
+    else:
+        return "Erro ao gerar PDF", 500
+
+def plot_grafico(anos, studio_total, franquia, acoes, renda_fixa_valores):
+    plt.figure(figsize=(8, 5))
+    plt.plot(anos, studio_total, label="Studio (Patrimônio + Renda)", marker="o")
+    plt.plot(anos, franquia, label="Franquia", marker="o")
+    plt.plot(anos, acoes, label="Ações", marker="o")
+    plt.plot(anos, renda_fixa_valores, label="Renda Fixa", marker="o")
+    plt.title("Projeção de Investimentos (5 anos)")
+    plt.xlabel("Ano")
+    plt.ylabel("Valor (R$)")
+    plt.legend()
+    plt.grid(True)
+    plt.gca().yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(lambda x, _: f"R${x:,.0f}".replace(",", ".")))
+    plt.tight_layout()
+
+    buf = io.BytesIO()
+    plt.savefig(buf, format="png")
+    buf.seek(0)
+    img_bytes = buf.getvalue()
+    buf.close()
+    plt.close()
+    return img_bytes
+
+if __name__ == "__main__":
+    app.run(host="0.0.0.0", port=int(os.environ.get("PORT", 7860)))