import gradio as gr import pandas as pd import geopandas as gpd from gradio.components import Number, Textbox, Dropdown, Button from gradio import Interface import pyproj import plotly.express as px import plotly.graph_objects as go import plotly.io as pio from docx import Document from docx.shared import Pt from docx.enum.text import WD_PARAGRAPH_ALIGNMENT from docx.shared import Inches from docx.oxml.ns import qn from docx.oxml import OxmlElement from docx.shared import RGBColor from fpdf import FPDF import datetime import os import numpy as np # Carrega o .csv com a base de valores de face df = pd.read_csv('BD_eqv.csv', sep=';', encoding='latin-1') # Carrega o .csv com a base de valores de face df_rh = pd.read_csv('rh.csv', sep=';', encoding='latin-1') # Carrega o .csv com a base de valores de face df_2 = pd.read_excel('Planilha_histórico_IT.xlsx') # Função para converte as coordenadas sirgas em wgs def plota(df): # Define the TM-POA projection 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") # Define the WGS84 projection wgs84 = pyproj.Proj("+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs") # Convert the SIRGAS2000 coordinates to latitude and longitude lon, lat = pyproj.transform(tm_poa, wgs84, df['X'].values, df['Y'].values) # Calculate bounding box min_lon, max_lon = lon.min(), lon.max() min_lat, max_lat = lat.min(), lat.max() # Create a Plotly Scattermapbox fig = go.Figure(go.Scattermapbox( lat=lat, lon=lon, mode='markers', marker=dict(size=15, color=['green','orange']), text=df[['LOGRAD', 'NUM']] )) # Set the mapbox style fig.update_layout(mapbox_style='carto-positron') # Set the center and zoom of the map based on bounding box center_lon = (min_lon + max_lon) / 2 center_lat = (min_lat + max_lat) / 2 zoom = 10 # You can adjust the zoom level as needed fig.update_layout(mapbox=dict(center=dict(lon=center_lon, lat=center_lat), zoom=10)) # Show the map fig.show() return fig # ---------------------------------------Função para calcular a equivalência-----------------------------------------------------# 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, num_destino, tipo_d, doc_d, zona_d, incluir): try: # ----------------------------------------------PESQUISA-------------------------------------------------------# if manual == "Manual": # Para fazer a pesquisa de forma manual pelo RH pesquisa_O = df_rh[df_rh['RH'] == manual_RH_O] pesquisa_D = df_rh[df_rh['RH'] == manual_RH_D] # Verifica se há resultados nas pesquisas if not pesquisa_O.empty and not pesquisa_D.empty: VU_O = float(pesquisa_O['VU'].iloc[0].replace('.', '').replace(',', '.')) VU_D = float(pesquisa_D['VU'].iloc[0].replace('.', '').replace(',', '.')) RH_O = manual_RH_O RH_D = manual_RH_D else: # Para fazer a pesquisa de forma automática pelo endereço pesquisa_O = df[(df['LOGRAD'] == log_origem) & (df['NUM'] == num_origem)] pesquisa_D = df[(df['LOGRAD'] == log_destino) & (df['NUM'] == num_destino)] # Verifica se há resultados nas pesquisas if not pesquisa_O.empty and not pesquisa_D.empty: VU_O = float(pesquisa_O['VU'].iloc[0].replace('.', '').replace(',', '.')) VU_D = float(pesquisa_D['VU'].iloc[0].replace('.', '').replace(',', '.')) RH_O = pesquisa_O['RH'].iloc[0] RH_D = pesquisa_D['RH'].iloc[0] mapa_O = df[(df['LOGRAD'] == log_origem) & (df['NUM'] == num_origem)] mapa_D = df[(df['LOGRAD'] == log_destino) & (df['NUM'] == num_destino)] df_combined = pd.concat([mapa_O, mapa_D], ignore_index=True) distance_euclidean = round(np.sqrt((df_combined['X'].max() - df_combined['X'].min())**2 + (df_combined['Y'].max() - df_combined['Y'].min())**2), 0) # --------------------------------------------CÁLCULO---------------------------------------------------------# # Se ambos os valores foram encontrados, realize a divisão eqv = round(VU_O / VU_D, 4) # ------------------------------------------ IMPRIMIR DOCUMENTAÇÃO ------------------------------------------ # # Separa os itens da lista formatted_docs = ', '.join(docs) # --------------------------------------------STRINGS---------------------------------------------------------# documentação = f""" Requerente: {requer} Documentação: {formatted_docs} """ ano_corrente = datetime.datetime.now().year título = f""" INFORMAÇÃO TÉCNICA EQUIVALÊNCIA PARA ÍNDICE CONSTRUTIVO IT_{it}_{ano_corrente}_EQUIV """ introdução = f""" 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. """ resultados = f""" ORIGEM Proprietário origem: {prop_o} Endereço: {log_origem} Número: {int(num_origem)} RH: {RH_O} Valor unitário: R$ {VU_O:,.2f} /m² Tipo: {tipo_o} Documento: {doc_o} Zona: {zona_o} DESTINO Proprietário origem: {prop_d} Endereço: {log_destino} Número: {int(num_destino)} RH: {RH_D} Valor unitário DESTINO: R$ {VU_D:,.2f} /m² Tipo: {tipo_d} Documento: {doc_d} Zona: {zona_d} EQUIVALÊNCIA de ÍNDICE: {eqv} """ # Substituindo ponto por vírgula resultados = resultados.replace('.', '@') resultados = resultados.replace(',', '.') resultados = resultados.replace('@', ',') #Distância: {distance_euclidean} #---------------------------------------------------RELATÓRIO NO WORD-----------------------------------------------# # Criação de um relatório da avaliação no word # Criar um novo documento do Word doc = Document() # Definir o título do documento doc.add_heading('', level=1) # Definir as seções do relatório sections = [ (documentação, ""), (título, " "), (introdução, " "), (resultados, ""), ] for content, title in sections: doc.add_heading(title, level=2) p = doc.add_paragraph() run = p.add_run(str(content)) run.font.name = 'Arial' run.font.size = Pt(10) p.alignment = WD_PARAGRAPH_ALIGNMENT.LEFT # Define o alinhamento para à esquerda # Adiciona alinhamento à direita para a assinatura if title == " ": run.font.size = Pt(10) run.font.name = 'Arial' p.alignment = WD_PARAGRAPH_ALIGNMENT.JUSTIFY # Adiciona alinhamento à direita para a assinatura if title == " ": run.font.size = Pt(14) run.font.name = 'Arial' run.bold = True p.alignment = WD_PARAGRAPH_ALIGNMENT.CENTER # Configuração do espaço antes e depois dos parágrafos for paragraph in doc.paragraphs: if paragraph.style.name.startswith('Heading'): paragraph.space_before = Pt(0) # Elimina espaço antes dos títulos else: paragraph.space_before = Pt(0) # Espaço antes do parágrafo (ajuste conforme necessário) paragraph.space_after = Pt(0) # Espaço depois do parágrafo (ajuste conforme necessário) # Salvar o documento em um arquivo .doc doc.save('Informação Técnica.doc') #--------------------------------------------------RELATÓRIO EM PDF------------------------------------------------# # Abre o documento do Word docx_file = "Informação Técnica.doc" doc = Document(docx_file) # Cria um novo arquivo PDF pdf = FPDF() pdf.add_page() # Define a fonte para Arial e o tamanho da fonte pdf.set_font("Arial", size=12) # Itera sobre os parágrafos do documento do Word e adiciona ao PDF for paragraph in doc.paragraphs: pdf.multi_cell(0, 5, paragraph.text) pdf.ln() # Salva o arquivo PDF pdf_file = "Informação_Técnica.pdf" pdf.output(pdf_file) #-----------------------------------------------------DATAFRAME-----------------------------------------------------# #Cria um DataFrame com os resultados results_df = pd.DataFrame({ 'Processo': [processo], 'Requerente': [requer], 'Documentos': [docs], 'Proprietário origem': [prop_o], 'Endereço origem': [log_origem], 'Número origem': [int(num_origem)], 'RH origem': [RH_O], 'Valor unitário origem (R$/m²)': [VU_O], 'Tipo origem': [tipo_o], 'Documento origem': [doc_o], 'Zona origem': [zona_o], 'Proprietário destino': [prop_d], 'Endereço destino': [log_destino], 'Número destino': [int(num_destino)], 'RH destino': [RH_D], 'Valor unitário destino (R$/m²)': [VU_D], 'Tipo destino': [tipo_d], 'Documento destino': [doc_d], 'Zona destino': [zona_d], 'Equivalência de Índice': [eqv], 'IT': [f'IT_{it}_{datetime.datetime.now().year}_EQUIV'] }) # Salva o DataFrame em um arquivo Excel # excel_file = 'Planilha_histórico_IT.xlsx' # results_df.to_excel(excel_file, index=False) # Verifica se o arquivo já existe if os.path.exists('Planilha_histórico_IT.xlsx'): existing_df = pd.read_excel('Planilha_histórico_IT.xlsx') updated_df = pd.concat([existing_df, results_df], ignore_index=True) if incluir == "Sim": pdated_df.to_excel('Planilha_histórico_IT.xlsx', index=False) else: results_df.to_excel('Planilha_histórico_IT.xlsx', index=False) #---------------------------------------------------------MAPA---------------------------------------------------------# mapa = plota(df_combined) #-------------------------------------------------------OUTPUTS--------------------------------------------------------# return documentação, título, introdução, resultados, mapa, pdf_file, 'Planilha_histórico_IT.xlsx' #, 'Informação Técnica.doc' #-------------------------------------------------------EXCEPTION-------------------------------------------------------# except Exception as e: # Here, you handle any errors that occur in your function. # You can log the actual error to console or a file if needed for debugging. print(f"Error: {e}") # Return a custom error message to the user custom_error_message = "Revisar as informações fornecidas" # Return this message in the same format as your function's successful output return None, None, None, custom_error_message, None, None, None #------------------------------------------------------INTERFACE-------------------------------------------------------# # Obtenha a lista única de logradouros do DataFrame df_log = df[['LOGRAD']] df_log = df_log.drop_duplicates() logs = df_log['LOGRAD'].tolist() iface = gr.Interface( fn=calculate_equivalent, inputs=[ gr.Radio(["Automático", "Manual"], label="Caso você queira fazer a entrada de foma manual utilizando o RH, marque a opção Manual",value="Automático"), gr.Slider(minimum=1, maximum=380, value=1, label="RH da origem"), gr.Slider(minimum=1, maximum=380, value=1, label="RH do destino"), gr.Text(label="Requerente"), gr.Dropdown(["Proprietário", "Procurador", "Origem","Destino"], multiselect=True, label="Documentação apresentada"), gr.Text(label="Número da IT"), gr.Text(label="Processo", value="00.0.000000000-0"), gr.Text(label="Proprietário origem"), gr.Dropdown(logs, label="Logradouro de origem", value ='Rua GEN JOAO MANOEL'), gr.Number(minimum=1, label="Número de origem", value =157), gr.Dropdown(["Matrícula", "Certidão", "Escritura Pública", "outro"], label="Tipo de documento", value ='Matrícula', info="Escolha o tipo de documento"), gr.Number(label="Número do Documento"), gr.Dropdown(["1ª", "2ª", "3ª", "4ª", "5ª", "6ª"], label="Zona", value ='-', info="Escolha a zona"), gr.Text(label="Proprietário destino"), gr.Dropdown(logs, label="Logradouro de destino", value ='Rua URUGUAI'), gr.Number(minimum=1, label="Número de destino", value =277), gr.Dropdown(["Matrícula", "Certidão", "Escritura Pública", "outro"], label="Tipo de documento", value ='Matrícula', info="Escolha o tipo de documento"), gr.Number(label="Número do Documento"), gr.Dropdown(["1ª", "2ª", "3ª", "4ª", "5ª", "6ª"], label="Zona", value ='-', info="Escolha a zona"), gr.Radio(["Sim", "Não"], label="Incluir a IT no histórico",value="Não"), ], outputs=[ gr.Textbox(label="Documentação apresentada"), gr.Textbox(label="Título"), gr.Textbox(label="EQUIVALÊNCIA PARA ÍNDICE CONSTRUTIVO"), gr.Textbox(label="Resultados"), gr.Plot(label="Localização do Imóvel de Origem e de Destino"), #gr.File(label="Informação Técnica - arquivo word"), gr.File(label="Informação Técnica - arquivo PDF"), gr.File(label="Histórico das IT's - arquivo Excel"), ] ) iface.launch(debug=True)