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 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, 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["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",
            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]

    # 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()

    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>
    </table>
    """

    html = f"""
    <html>
    <head>
    <meta charset="utf-8">
    <style>
      body {{ font-family: Arial, sans-serif; font-size: 14px; color: #333; }}
      h2 {{ color: #2c3e50; }}
      table.table-pdf {{ width: 100%; border-collapse: collapse; margin-top: 15px; }}
      table.table-pdf th, table.table-pdf td {{ border: 1px solid #ccc; padding: 6px; text-align: right; }}
      table.table-pdf th {{ background-color: #f0f0f0; }}
      .destaque {{ background: #e8f5e9; padding: 10px; margin-top: 20px; border-left: 6px solid #2e7d32; font-size: 14px; }}
      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>

      <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}
    </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__":
    # Porta 7860 padrão do Hugging Face Spaces
    port = int(os.environ.get("PORT", 7860))
    app.run(host="0.0.0.0", port=port)