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): """Formata número para moeda brasileira: R$ 1.234,56""" 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 return f""" Após análise dos cenários projetados para 5 anos, o investimento {melhor} apresenta o melhor desempenho, com valor final estimado de {formatar_brl(valor_melhor)}, equivalente a um retorno de {retorno_pct:.1f}%. """ def gerar_grafico(anos, studio, franquia, acoes, renda_fixa, studio_inflacao): plt.switch_backend('Agg') # backend sem display plt.figure(figsize=(8,5)) plt.plot(anos, studio, 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, label="Renda Fixa", marker="o") plt.plot(anos, studio_inflacao, label="Studio c/ Inflação", linestyle="--", marker="o") plt.title("Projeção de Investimentos") 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') plt.close() buf.seek(0) return base64.b64encode(buf.read()).decode('utf-8') @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)) studio = [capital * ((1 + studio_ret / 100) ** (12 * ano)) for ano in anos] 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] studio_inflacao = [v / ((1 + inflacao / 100) ** ano) for v, ano in zip(studio, anos)] df = pd.DataFrame({ "Ano": anos, "Studio": studio, "Franquia": franquia, "Ações": acoes, "Renda Fixa": renda_fixa_valores, "Studio c/ Inflação": studio_inflacao, }) investimentos_finais = { "Studio": studio[-1], "Franquia": franquia[-1], "Ações": acoes[-1], "Renda Fixa": renda_fixa_valores[-1], } grafico = gerar_grafico(anos, studio, franquia, acoes, renda_fixa_valores, studio_inflacao) # Formatação da tabela para exibição HTML df_formatado = df.copy() for col in ["Studio", "Franquia", "Ações", "Renda Fixa", "Studio c/ Inflação"]: 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) 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, analise_final=analise_final, ) return render_template("index.html") @app.route("/download_pdf", methods=["POST"]) def download_pdf(): # Mesmos dados do 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)) studio = [capital * ((1 + studio_ret / 100) ** (12 * ano)) for ano in anos] 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] df = pd.DataFrame({ "Ano": anos, "Studio": studio, "Franquia": franquia, "Ações": acoes, "Renda Fixa": renda_fixa_valores, }) investimentos_finais = { "Studio": studio[-1], "Franquia": franquia[-1], "Ações": acoes[-1], "Renda Fixa": renda_fixa_valores[-1], } grafico = gerar_grafico(anos, studio, franquia, acoes, renda_fixa_valores, [0]*len(anos)) # Passa lista zero só para gráfico com 4 linhas # Formatar tabela para PDF (sem coluna "Studio c/ Inflação") df_formatado = df.copy() for col in ["Studio", "Franquia", "Ações", "Renda Fixa"]: df_formatado[col] = df_formatado[col].apply(formatar_brl) tabela_html = df_formatado.to_html(index=False, border=1, classes="table table-sm table-bordered") analise_final = gerar_analise(investimentos_finais, capital) html = render_template( "relatorio_pdf.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_html, grafico=grafico, analise_final=analise_final, now=datetime.now() ) 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)