apptop10.py

import gradio as gr
import pandas as pd
import os
import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build
from googleapiclient.http import MediaIoBaseDownload
import io
import openai

openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

# Load CSV from Google Drive
def load_data():
    try:
        cred_json = os.getenv("GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS")
        creds = service_account.Credentials.from_service_account_info(json.loads(cred_json))
        service = build('drive', 'v3', credentials=creds)
        file_id = '1lNadnIVnDs9Oex5ckNXj1-56nvlEea6p'

        request = service.files().get_media(fileId=file_id)
        fh = io.FileIO('imoveis.csv', 'wb')
        downloader = MediaIoBaseDownload(fh, request)

        done = False
        while not done:
            _, done = downloader.next_chunk()

        df = pd.read_csv('imoveis.csv')
        return df
    except Exception as e:
        return f"Erro ao carregar planilha: {e}"

# Detecta elementos na frase
def extrair_info(mensagem):
    bairros = ['Bela Vista', 'Moema', 'Pinheiros', 'Centro', 'Vila Mariana']
    status_list = ['pronto', 'em construção', 'na planta']

    bairro = next((b for b in bairros if b.lower() in mensagem.lower()), None)
    status = next((s for s in status_list if s in mensagem.lower()), None)

    preco = None
    for word in mensagem.split():
        if word.replace("R$", "").replace(".", "").replace(",", "").isdigit():
            preco = int(word.replace("R$", "").replace(".", "").replace(",", ""))
            break

    return {"bairro": bairro, "status": status, "preco": preco}

# Faz busca real na planilha
def buscar_imoveis(df, bairro, status, preco_maximo):
    resultado = df.copy()
    if bairro:
        resultado = resultado[resultado['bairro'].str.contains(bairro, case=False, na=False)]
    if status:
        resultado = resultado[resultado['status'].str.lower() == status]
    if preco_maximo:
        resultado = resultado[resultado['valor'] <= preco_maximo]

    return resultado.head(3)

# Memória da conversa
conversa_global = {"bairro": None, "status": None, "preco": None}

def conversar(mensagem_usuario):
    global conversa_global
    df = load_data()
    if isinstance(df, str):
        return df  # erro

    # Atualiza contexto com nova informação
    info = extrair_info(mensagem_usuario)
    for chave in ["bairro", "status", "preco"]:
        if info[chave]:
            conversa_global[chave] = info[chave]

    # Verifica o que falta
    faltando = []
    if not conversa_global["bairro"]:
        faltando.append("Qual bairro você procura?")
    if not conversa_global["preco"]:
        faltando.append("Qual o valor máximo que pretende investir?")
    if not conversa_global["status"]:
        faltando.append("Você procura um imóvel pronto, em construção ou na planta?")

    # Se faltar algo, perguntar
    if faltando:
        return "\n".join(faltando)

    # Se já tem tudo, buscar imóveis
    encontrados = buscar_imoveis(
        df,
        conversa_global["bairro"],
        conversa_global["status"],
        conversa_global["preco"]
    )

    if encontrados.empty:
        return "Não encontrei imóveis com essas características. Deseja ajustar algum critério?"

    resposta = "Encontrei algumas opções para você:\n"
    for _, row in encontrados.iterrows():
        resposta += (
            f"{row['nome']} em {row['bairro']} - R${row['valor']}, "
            f"aluguel de R${row['aluguel']}, rentabilidade de {row['rentabilidade']}%, status: {row['status']}\n"
        )
    resposta += "\nQuer saber mais sobre algum deles ou ajustar seus critérios?"
    conversa_global = {"bairro": None, "status": None, "preco": None}  # reset

    return resposta

# Gradio interface
gr.Interface(
    fn=conversar,
    inputs=gr.Textbox(label="Sua mensagem", placeholder="Ex: Procuro imóvel na Bela Vista até R$500.000"),
    outputs="text",
    title="Agente Imobiliário IA",
    description="Converse livremente e receba sugestões de imóveis com base na sua necessidade."
).launch()