Spaces:
Sleeping
Sleeping
Create app.py
Browse files
app.py
ADDED
@@ -0,0 +1,336 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
+
import gradio as gr
|
2 |
+
import pandas as pd
|
3 |
+
import geopandas as gpd
|
4 |
+
from gradio.components import Number, Textbox, Dropdown, Button
|
5 |
+
from gradio import Interface
|
6 |
+
import pyproj
|
7 |
+
import plotly.express as px
|
8 |
+
import plotly.graph_objects as go
|
9 |
+
import plotly.io as pio
|
10 |
+
from docx import Document
|
11 |
+
from docx.shared import Pt
|
12 |
+
from docx.enum.text import WD_PARAGRAPH_ALIGNMENT
|
13 |
+
from docx.shared import Inches
|
14 |
+
from docx.oxml.ns import qn
|
15 |
+
from docx.oxml import OxmlElement
|
16 |
+
from docx.shared import RGBColor
|
17 |
+
from fpdf import FPDF
|
18 |
+
import datetime
|
19 |
+
import os
|
20 |
+
import numpy as np
|
21 |
+
|
22 |
+
# Carrega o .csv com a base de valores de face
|
23 |
+
df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/BD_eqv.csv', sep=';', encoding='latin-1')
|
24 |
+
|
25 |
+
# Carrega o .csv com a base de valores de face
|
26 |
+
df_rh = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/rh.csv', sep=';', encoding='latin-1')
|
27 |
+
|
28 |
+
# Carrega o .csv com a base de valores de face
|
29 |
+
df_2 = pd.read_excel('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/Planilha_histórico_IT.xlsx')
|
30 |
+
|
31 |
+
# Função para converte as coordenadas sirgas em wgs
|
32 |
+
|
33 |
+
def plota(df):
|
34 |
+
# Define the TM-POA projection
|
35 |
+
tm_poa = pyproj.Proj("+proj=tmerc +lat_0=0 +lon_0=-51 +k_0=0.999995 +x_0=300000 +y_0=5000000 +ellps=GRS80 +units=m +no_defs")
|
36 |
+
|
37 |
+
# Define the WGS84 projection
|
38 |
+
wgs84 = pyproj.Proj("+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs")
|
39 |
+
|
40 |
+
# Convert the SIRGAS2000 coordinates to latitude and longitude
|
41 |
+
lon, lat = pyproj.transform(tm_poa, wgs84, df['X'].values, df['Y'].values)
|
42 |
+
|
43 |
+
# Calculate bounding box
|
44 |
+
min_lon, max_lon = lon.min(), lon.max()
|
45 |
+
min_lat, max_lat = lat.min(), lat.max()
|
46 |
+
|
47 |
+
# Create a Plotly Scattermapbox
|
48 |
+
fig = go.Figure(go.Scattermapbox(
|
49 |
+
lat=lat,
|
50 |
+
lon=lon,
|
51 |
+
mode='markers',
|
52 |
+
marker=dict(size=15, color=['green','orange']),
|
53 |
+
text=df[['LOGRAD', 'NUM']]
|
54 |
+
))
|
55 |
+
|
56 |
+
|
57 |
+
# Set the mapbox style
|
58 |
+
fig.update_layout(mapbox_style='carto-positron')
|
59 |
+
|
60 |
+
# Set the center and zoom of the map based on bounding box
|
61 |
+
center_lon = (min_lon + max_lon) / 2
|
62 |
+
center_lat = (min_lat + max_lat) / 2
|
63 |
+
zoom = 10 # You can adjust the zoom level as needed
|
64 |
+
|
65 |
+
fig.update_layout(mapbox=dict(center=dict(lon=center_lon, lat=center_lat), zoom=10))
|
66 |
+
|
67 |
+
# Show the map
|
68 |
+
fig.show()
|
69 |
+
|
70 |
+
return fig
|
71 |
+
|
72 |
+
|
73 |
+
# ---------------------------------------Função para calcular a equivalência-----------------------------------------------------#
|
74 |
+
|
75 |
+
def calculate_equivalent(manual, manual_RH_O, manual_RH_D, requer, docs, it, processo, prop_o, log_origem, num_origem, tipo_o, doc_o, zona_o, prop_d, log_destino,
|
76 |
+
num_destino, tipo_d, doc_d, zona_d, incluir):
|
77 |
+
|
78 |
+
|
79 |
+
# ----------------------------------------------PESQUISA-------------------------------------------------------#
|
80 |
+
|
81 |
+
if manual == "Manual":
|
82 |
+
# Para fazer a pesquisa de forma manual pelo RH
|
83 |
+
pesquisa_O = df_rh[df_rh['RH'] == manual_RH_O]
|
84 |
+
pesquisa_D = df_rh[df_rh['RH'] == manual_RH_D]
|
85 |
+
|
86 |
+
# Verifica se há resultados nas pesquisas
|
87 |
+
if not pesquisa_O.empty and not pesquisa_D.empty:
|
88 |
+
VU_O = float(pesquisa_O['VU'].iloc[0].replace('.', '').replace(',', '.'))
|
89 |
+
VU_D = float(pesquisa_D['VU'].iloc[0].replace('.', '').replace(',', '.'))
|
90 |
+
|
91 |
+
RH_O = manual_RH_O
|
92 |
+
RH_D = manual_RH_D
|
93 |
+
|
94 |
+
else:
|
95 |
+
# Para fazer a pesquisa de forma automática pelo endereço
|
96 |
+
pesquisa_O = df[(df['LOGRAD'] == log_origem) & (df['NUM'] == num_origem)]
|
97 |
+
pesquisa_D = df[(df['LOGRAD'] == log_destino) & (df['NUM'] == num_destino)]
|
98 |
+
|
99 |
+
# Verifica se há resultados nas pesquisas
|
100 |
+
if not pesquisa_O.empty and not pesquisa_D.empty:
|
101 |
+
VU_O = float(pesquisa_O['VU'].iloc[0].replace('.', '').replace(',', '.'))
|
102 |
+
VU_D = float(pesquisa_D['VU'].iloc[0].replace('.', '').replace(',', '.'))
|
103 |
+
|
104 |
+
RH_O = pesquisa_O['RH'].iloc[0]
|
105 |
+
RH_D = pesquisa_D['RH'].iloc[0]
|
106 |
+
|
107 |
+
|
108 |
+
mapa_O = df[(df['LOGRAD'] == log_origem) & (df['NUM'] == num_origem)]
|
109 |
+
mapa_D = df[(df['LOGRAD'] == log_destino) & (df['NUM'] == num_destino)]
|
110 |
+
df_combined = pd.concat([mapa_O, mapa_D], ignore_index=True)
|
111 |
+
distance_euclidean = round(np.sqrt((df_combined['X'].max() - df_combined['X'].min())**2 + (df_combined['Y'].max() - df_combined['Y'].min())**2), 0)
|
112 |
+
|
113 |
+
# --------------------------------------------CÁLCULO---------------------------------------------------------#
|
114 |
+
|
115 |
+
# Se ambos os valores foram encontrados, realize a divisão
|
116 |
+
eqv = round(VU_O / VU_D, 4)
|
117 |
+
|
118 |
+
# --------------------------------------------STRINGS---------------------------------------------------------#
|
119 |
+
|
120 |
+
documentação = f"""
|
121 |
+
Requerente: {requer}
|
122 |
+
Documentação: {docs}
|
123 |
+
"""
|
124 |
+
ano_corrente = datetime.datetime.now().year
|
125 |
+
título = f"""
|
126 |
+
INFORMAÇÃO TÉCNICA
|
127 |
+
EQUIVALÊNCIA PARA ÍNDICE CONSTRUTIVO
|
128 |
+
IT_{it}_{ano_corrente}_EQUIV
|
129 |
+
"""
|
130 |
+
introdução = f"""
|
131 |
+
Conforme solicitação formulada através do processo n.º {processo}, estamos informando a equivalência de valores para a transferência de índices construtivos, tendo por base valores territoriais.O Coeficiente de Equivalência foi calculado com base na documentação apresentada no processo, e possui validade de 1(um) ano, a partir da data de sua emissão. Deverá ser verificada, junto à Secretaria competente, a viabilidade da transferência de índices solicitada.
|
132 |
+
"""
|
133 |
+
resultados = f"""
|
134 |
+
ORIGEM
|
135 |
+
Proprietário origem: {prop_o}
|
136 |
+
Endereço: {log_origem}
|
137 |
+
Número: {int(num_origem)}
|
138 |
+
RH: {RH_O}
|
139 |
+
Valor unitário: R$ {VU_O:,.2f} /m²
|
140 |
+
Tipo: {tipo_o}
|
141 |
+
Documento: {doc_o}
|
142 |
+
Zona: {zona_o}
|
143 |
+
|
144 |
+
DESTINO
|
145 |
+
Proprietário origem: {prop_d}
|
146 |
+
Endereço: {log_destino}
|
147 |
+
Número: {int(num_destino)}
|
148 |
+
RH: {RH_D}
|
149 |
+
Valor unitário DESTINO: R$ {VU_D:,.2f} /m²
|
150 |
+
Tipo: {tipo_d}
|
151 |
+
Documento: {doc_d}
|
152 |
+
Zona: {zona_d}
|
153 |
+
|
154 |
+
EQUIVALÊNCIA de ÍNDICE: {eqv}
|
155 |
+
"""
|
156 |
+
# Substituindo ponto por vírgula
|
157 |
+
resultados = resultados.replace('.', '@')
|
158 |
+
resultados = resultados.replace(',', '.')
|
159 |
+
resultados = resultados.replace('@', ',')
|
160 |
+
|
161 |
+
#Distância: {distance_euclidean}
|
162 |
+
|
163 |
+
#---------------------------------------------------RELATÓRIO NO WORD-----------------------------------------------#
|
164 |
+
|
165 |
+
# Criação de um relatório da avaliação no word
|
166 |
+
# Criar um novo documento do Word
|
167 |
+
doc = Document()
|
168 |
+
|
169 |
+
# Definir o título do documento
|
170 |
+
doc.add_heading('', level=1)
|
171 |
+
|
172 |
+
# Definir as seções do relatório
|
173 |
+
sections = [
|
174 |
+
(documentação, ""),
|
175 |
+
(título, " "),
|
176 |
+
(introdução, " "),
|
177 |
+
(resultados, ""),
|
178 |
+
]
|
179 |
+
|
180 |
+
for content, title in sections:
|
181 |
+
doc.add_heading(title, level=2)
|
182 |
+
p = doc.add_paragraph()
|
183 |
+
run = p.add_run(str(content))
|
184 |
+
run.font.name = 'Arial'
|
185 |
+
run.font.size = Pt(10)
|
186 |
+
p.alignment = WD_PARAGRAPH_ALIGNMENT.LEFT # Define o alinhamento para à esquerda
|
187 |
+
|
188 |
+
|
189 |
+
# Adiciona alinhamento à direita para a assinatura
|
190 |
+
if title == " ":
|
191 |
+
run.font.size = Pt(10)
|
192 |
+
run.font.name = 'Arial'
|
193 |
+
p.alignment = WD_PARAGRAPH_ALIGNMENT.JUSTIFY
|
194 |
+
|
195 |
+
# Adiciona alinhamento à direita para a assinatura
|
196 |
+
if title == " ":
|
197 |
+
run.font.size = Pt(14)
|
198 |
+
run.font.name = 'Arial'
|
199 |
+
run.bold = True
|
200 |
+
p.alignment = WD_PARAGRAPH_ALIGNMENT.CENTER
|
201 |
+
|
202 |
+
# Configuração do espaço antes e depois dos parágrafos
|
203 |
+
for paragraph in doc.paragraphs:
|
204 |
+
if paragraph.style.name.startswith('Heading'):
|
205 |
+
paragraph.space_before = Pt(0) # Elimina espaço antes dos títulos
|
206 |
+
else:
|
207 |
+
paragraph.space_before = Pt(0) # Espaço antes do parágrafo (ajuste conforme necessário)
|
208 |
+
paragraph.space_after = Pt(0) # Espaço depois do parágrafo (ajuste conforme necessário)
|
209 |
+
|
210 |
+
# Salvar o documento em um arquivo .doc
|
211 |
+
doc.save('Informação Técnica.doc')
|
212 |
+
|
213 |
+
#--------------------------------------------------RELATÓRIO EM PDF------------------------------------------------#
|
214 |
+
|
215 |
+
# Abre o documento do Word
|
216 |
+
docx_file = "Informação Técnica.doc"
|
217 |
+
doc = Document(docx_file)
|
218 |
+
|
219 |
+
# Cria um novo arquivo PDF
|
220 |
+
pdf = FPDF()
|
221 |
+
pdf.add_page()
|
222 |
+
|
223 |
+
# Define a fonte para Arial e o tamanho da fonte
|
224 |
+
pdf.set_font("Arial", size=12)
|
225 |
+
|
226 |
+
# Itera sobre os parágrafos do documento do Word e adiciona ao PDF
|
227 |
+
for paragraph in doc.paragraphs:
|
228 |
+
pdf.multi_cell(0, 5, paragraph.text)
|
229 |
+
pdf.ln()
|
230 |
+
|
231 |
+
# Salva o arquivo PDF
|
232 |
+
pdf_file = "Informação_Técnica.pdf"
|
233 |
+
pdf.output(pdf_file)
|
234 |
+
|
235 |
+
#-----------------------------------------------------DATAFRAME-----------------------------------------------------#
|
236 |
+
|
237 |
+
#Cria um DataFrame com os resultados
|
238 |
+
results_df = pd.DataFrame({
|
239 |
+
'Processo': [processo],
|
240 |
+
'Requerente': [requer],
|
241 |
+
'Documentos': [docs],
|
242 |
+
'Proprietário origem': [prop_o],
|
243 |
+
'Endereço origem': [log_origem],
|
244 |
+
'Número origem': [int(num_origem)],
|
245 |
+
'RH origem': [RH_O],
|
246 |
+
'Valor unitário origem (R$/m²)': [VU_O],
|
247 |
+
'Tipo origem': [tipo_o],
|
248 |
+
'Documento origem': [doc_o],
|
249 |
+
'Zona origem': [zona_o],
|
250 |
+
'Proprietário destino': [prop_d],
|
251 |
+
'Endereço destino': [log_destino],
|
252 |
+
'Número destino': [int(num_destino)],
|
253 |
+
'RH destino': [RH_D],
|
254 |
+
'Valor unitário destino (R$/m²)': [VU_D],
|
255 |
+
'Tipo destino': [tipo_d],
|
256 |
+
'Documento destino': [doc_d],
|
257 |
+
'Zona destino': [zona_d],
|
258 |
+
'Equivalência de Índice': [eqv],
|
259 |
+
'IT': [f'IT_{it}_{datetime.datetime.now().year}_EQUIV']
|
260 |
+
})
|
261 |
+
|
262 |
+
# Salva o DataFrame em um arquivo Excel
|
263 |
+
# excel_file = 'Planilha_histórico_IT.xlsx'
|
264 |
+
# results_df.to_excel(excel_file, index=False)
|
265 |
+
|
266 |
+
# Verifica se o arquivo já existe
|
267 |
+
if os.path.exists('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/Planilha_histórico_IT.xlsx'):
|
268 |
+
existing_df = pd.read_excel('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/Planilha_histórico_IT.xlsx')
|
269 |
+
updated_df = pd.concat([existing_df, results_df], ignore_index=True)
|
270 |
+
if incluir == "Sim":
|
271 |
+
updated_df.to_excel('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/Planilha_histórico_IT.xlsx', index=False)
|
272 |
+
else:
|
273 |
+
results_df.to_excel('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/Planilha_histórico_IT.xlsx', index=False)
|
274 |
+
|
275 |
+
|
276 |
+
#---------------------------------------------------------MAPA---------------------------------------------------------#
|
277 |
+
|
278 |
+
mapa = plota(df_combined)
|
279 |
+
|
280 |
+
#-------------------------------------------------------OUTPUTS--------------------------------------------------------#
|
281 |
+
|
282 |
+
return documentação, título, introdução, resultados, mapa, pdf_file, '/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/Planilha_histórico_IT.xlsx' #, 'Informação Técnica.doc'
|
283 |
+
|
284 |
+
#------------------------------------------------------INTERFACE-------------------------------------------------------#
|
285 |
+
|
286 |
+
# Obtenha a lista única de logradouros do DataFrame
|
287 |
+
df_log = df[['LOGRAD']]
|
288 |
+
df_log = df_log.drop_duplicates()
|
289 |
+
logs = df_log['LOGRAD'].tolist()
|
290 |
+
|
291 |
+
iface = gr.Interface(
|
292 |
+
fn=calculate_equivalent,
|
293 |
+
inputs=[
|
294 |
+
|
295 |
+
gr.Radio(["Automático", "Manual"], label="Caso você queira fazer a entrada de foma manual utilizando o RH, marque a opção Manual",value="Automático"),
|
296 |
+
gr.Slider(minimum=1, maximum=380, value=1, label="RH da origem"),
|
297 |
+
gr.Slider(minimum=1, maximum=380, value=1, label="RH do destino"),
|
298 |
+
|
299 |
+
gr.Text(label="Requerente"),
|
300 |
+
gr.Dropdown(["Proprietário", "Procurador", "Origem","Destino"], multiselect=True, label="Documentação apresentada"),
|
301 |
+
|
302 |
+
gr.Text(label="Número da IT"),
|
303 |
+
gr.Text(label="Processo", value="00.0.000000000-0"),
|
304 |
+
|
305 |
+
gr.Text(label="Proprietário origem"),
|
306 |
+
gr.Dropdown(logs, label="Logradouro de origem", value ='Rua GEN JOAO MANOEL'),
|
307 |
+
gr.Number(minimum=1, label="Número de origem", value =157),
|
308 |
+
gr.Dropdown(["Matrícula", "Certidão", "Escritura Pública", "outro"], label="Tipo de documento", value ='Matrícula',
|
309 |
+
info="Escolha o tipo de documento"),
|
310 |
+
gr.Number(label="Número do Documento"),
|
311 |
+
gr.Dropdown(["1ª", "2ª", "3ª", "4ª", "5ª", "6ª"], label="Zona", value ='-',
|
312 |
+
info="Escolha a zona"),
|
313 |
+
|
314 |
+
gr.Text(label="Proprietário destino"),
|
315 |
+
gr.Dropdown(logs, label="Logradouro de destino", value ='Rua URUGUAI'),
|
316 |
+
gr.Number(minimum=1, label="Número de destino", value =277),
|
317 |
+
gr.Dropdown(["Matrícula", "Certidão", "Escritura Pública", "outro"], label="Tipo de documento", value ='Matrícula',
|
318 |
+
info="Escolha o tipo de documento"),
|
319 |
+
gr.Number(label="Número do Documento"),
|
320 |
+
gr.Dropdown(["1ª", "2ª", "3ª", "4ª", "5ª", "6ª"], label="Zona", value ='-',
|
321 |
+
info="Escolha a zona"),
|
322 |
+
gr.Radio(["Sim", "Não"], label="Incluir a IT no histórico",value="Não"),
|
323 |
+
],
|
324 |
+
outputs=[
|
325 |
+
gr.Textbox(label="Documentação apresentada"),
|
326 |
+
gr.Textbox(label="Título"),
|
327 |
+
gr.Textbox(label="EQUIVALÊNCIA PARA ÍNDICE CONSTRUTIVO"),
|
328 |
+
gr.Textbox(label="Resultados"),
|
329 |
+
gr.Plot(label="Localização do Imóvel de Origem e de Destino"),
|
330 |
+
#gr.File(label="Informação Técnica - arquivo word"),
|
331 |
+
gr.File(label="Informação Técnica - arquivo PDF"),
|
332 |
+
gr.File(label="Histórico das IT's - arquivo Excel"),
|
333 |
+
]
|
334 |
+
)
|
335 |
+
|
336 |
+
iface.launch(debug=True)
|