app.py

import gspread
from google.oauth2 import service_account
import gradio as gr
import pandas as pd
from fpdf import FPDF
from datetime import datetime
import os
from pathlib import Path

# Caminho para o arquivo JSON de credenciais
SERVICE_ACCOUNT_FILE = "credenciais.json"

# Escopos da API do Google Sheets
SCOPES = ["https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets.readonly"]

# Carregar credenciais
gcredentials = service_account.Credentials.from_service_account_file(
    SERVICE_ACCOUNT_FILE, scopes=SCOPES
)

# Autenticar com gspread
gc = gspread.authorize(gcredentials)

# ID da planilha
SPREADSHEET_ID = "1AnSQ1qHdf6vy0rC0_mgKo2gCzH1EhVumgcagPS2TRAI"

# Função para buscar imóveis
def consultar_imoveis(bairro, valor_maximo, metragem_minima, estagio):
    try:
        sheet = gc.open_by_key(SPREADSHEET_ID).sheet1
        dados = sheet.get_all_records()

        bairro_informado = bairro.strip().lower()
        valor_maximo = float(valor_maximo)
        metragem_minima = float(metragem_minima)
        estagio = estagio.strip().lower()

        resultado = []
        for imovel in dados:
            imovel_bairro = imovel.get("bairro", "").strip().lower()
            imovel_valor = float(imovel.get("valor", 0))
            imovel_metragem = float(imovel.get("metragem", 0))
            imovel_estagio = imovel.get("estagio", "").strip().lower()

            if bairro_informado in imovel_bairro and \
               imovel_valor <= valor_maximo and \
               imovel_metragem >= metragem_minima and \
               (estagio == "todos" or imovel_estagio == estagio):
                resultado.append(imovel)

        if not resultado:
            return pd.DataFrame([{"Mensagem": "Nenhum imóvel encontrado para os critérios informados."}])

        df = pd.DataFrame(resultado)
        colunas_longas = ["Região", "lazer", "diferenciais"]
        for col in colunas_longas:
            if col in df.columns:
                df[col] = df[col].apply(lambda x: str(x).replace(". ", ".\n").replace(", ", ",\n"))

        return df
    except Exception as e:
        return pd.DataFrame([{"Erro": str(e)}])

# Função para gerar PDF com nome personalizado e melhor formatação
from collections import defaultdict

def gerar_pdf_com_nome(dados, bairro_usuario):
    try:
        if not isinstance(dados, pd.DataFrame) or dados.empty:
            return None

        pdf = FPDF()
        pdf.add_page()
        pdf.set_font("Arial", size=10)

        agrupados = defaultdict(list)
        for _, row in dados.iterrows():
            id_imovel = row.get("ID", row.get("id", _))
            agrupados[id_imovel].append(row)

        for id_, imoveis in agrupados.items():
            primeiro = imoveis[0]

            pdf.multi_cell(0, 8, f"ID: {id_}")
            pdf.multi_cell(0, 8, f"Bairro: {primeiro.get('bairro', '')}")
            pdf.multi_cell(0, 8, f"Valor: {primeiro.get('valor', '')}")

            for imovel in imoveis:
                pdf.multi_cell(0, 8, f"Metragem: {imovel.get('metragem', '')} m²")
            pdf.ln(2)

            if "Região" in primeiro:
                pdf.multi_cell(0, 8, f"Região: {primeiro['Região']}")
            if "lazer" in primeiro:
                pdf.multi_cell(0, 8, f"Lazer: {primeiro['lazer']}")
            if "diferenciais" in primeiro:
                pdf.multi_cell(0, 8, f"Diferenciais: {primeiro['diferenciais']}")
            if "estagio" in primeiro:
                pdf.multi_cell(0, 8, f"Estágio: {primeiro['estagio']}")

            pdf.ln(5)

        bairro_slug = bairro_usuario.strip().lower().replace(" ", "_")
        data_str = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")

        output_dir = Path("/mnt/data")
        output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

        output_path = output_dir / f"imoveis_{bairro_slug}_{data_str}.pdf"
        pdf.output(str(output_path))

        return str(output_path) if output_path.exists() else None
    except Exception as e:
        print("Erro ao gerar PDF:", e)
        return None

# Interface Gradio
estagios_opcoes = ["Todos", "na planta", "em construção", "pronto para morar"]

with gr.Blocks(css="""
    .gr-box { background-color: #f9f9f9; padding: 20px; border-radius: 12px; box-shadow: 0px 2px 5px rgba(0,0,0,0.1); }
    label { font-weight: bold; }
    .gr-button { margin-top: 10px; }
""") as demo:
    with gr.Row():
        with gr.Column():
            bairro = gr.Textbox(label="Bairro")
            valor = gr.Number(label="Valor Máximo")
            metragem = gr.Number(label="Metragem Mínima")
            estagio_dropdown = gr.Dropdown(choices=estagios_opcoes, value="Todos", label="Estágio da Obra")

    with gr.Row():
        buscar_btn = gr.Button("Buscar", elem_classes="gr-button")
        limpar_btn = gr.Button("Limpar", elem_classes="gr-button")
        exportar_btn = gr.Button("Gerar PDF", elem_classes="gr-button")

    resultado = gr.Dataframe(headers=None, interactive=False)
    pdf_output = gr.File(label="Download PDF")

    def limpar_campos():
        return "", 0, 0, "Todos", pd.DataFrame()

    buscar_btn.click(fn=consultar_imoveis, 
                    inputs=[bairro, valor, metragem, estagio_dropdown], 
                    outputs=resultado)

    limpar_btn.click(fn=limpar_campos, inputs=[], outputs=[bairro, valor, metragem, estagio_dropdown, resultado])

    def gerar_e_verificar_pdf(dados, bairro):
        caminho = gerar_pdf_com_nome(dados, bairro)
        if caminho:
            return gr.File.update(value=caminho, visible=True)
        return gr.File.update(value=None, visible=False)

    exportar_btn.click(
        fn=gerar_e_verificar_pdf,
        inputs=[resultado, bairro],
        outputs=pdf_output
    )


if __name__ == "__main__":
    demo.launch(server_port=7860)