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| import pandas as pd | |
| import gradio as gr | |
| class CalculadoraCenarios: | |
| def __init__(self, receitas_iniciais, custos_operacionais_iniciais, depreciacao_amortizacao_inicial, taxa_crescimento_receitas, taxa_reducao_custos): | |
| self.receitas_iniciais = receitas_iniciais | |
| self.custos_operacionais_iniciais = custos_operacionais_iniciais | |
| self.depreciacao_amortizacao_inicial = depreciacao_amortizacao_inicial | |
| self.anos = [1, 2, 3, 4, 5] | |
| self.taxa_crescimento_receitas = taxa_crescimento_receitas | |
| self.taxa_reducao_custos = taxa_reducao_custos | |
| def calcular_cenario(self): | |
| resultados = [] | |
| for ano in self.anos: | |
| receitas_anual = self.receitas_iniciais * (1 + self.taxa_crescimento_receitas) ** (ano - 1) | |
| custos_operacionais_anual = self.custos_operacionais_iniciais * (1 - self.taxa_reducao_custos) ** (ano - 1) | |
| depreciacao_amortizacao_anual = self.depreciacao_amortizacao_inicial * (1 + 0.5) ** ano | |
| lucro_bruto_anual = receitas_anual - custos_operacionais_anual | |
| lucro_operacional_anual = lucro_bruto_anual - depreciacao_amortizacao_anual | |
| imposto_renda_anual = lucro_operacional_anual * 0.28 | |
| lucro_liquido_anual = lucro_operacional_anual - imposto_renda_anual | |
| resultados.append({ | |
| "Ano": ano, | |
| "Receitas": receitas_anual, | |
| "Custos Operacionais": custos_operacionais_anual, | |
| "Depreciação e Amortização": depreciacao_amortizacao_anual, | |
| "Lucro Bruto": lucro_bruto_anual, | |
| "Lucro Operacional": lucro_operacional_anual, | |
| "Imposto de Renda": imposto_renda_anual, | |
| "Lucro Líquido": lucro_liquido_anual | |
| }) | |
| return pd.DataFrame(resultados) | |
| # Função da interface Gradio | |
| def calculate_and_return_df(receitas_iniciais, custos_operacionais_iniciais, depreciacao_amortizacao_inicial, taxa_crescimento_receitas, taxa_reducao_custos): | |
| cenario = CalculadoraCenarios(receitas_iniciais, custos_operacionais_iniciais, depreciacao_amortizacao_inicial, taxa_crescimento_receitas, taxa_reducao_custos) | |
| df = cenario.calcular_cenario() | |
| df = df.set_index('Ano') # Definir 'Ano' como índice | |
| return df.to_markdown() # Convertendo DataFrame para Markdown | |
| # Adicione instruções explicativas | |
| instrucoes_explicativas = """ | |
| **Instruções:** | |
| 1. Utilize os controles deslizantes para ajustar os valores dos parâmetros financeiros. | |
| 2. Observe as atualizações em tempo real na seção de resultados. | |
| 3. Analise diferentes cenários para tomadas de decisão informadas. | |
| 4. Os resultados são projeções aproximadas com base nos parâmetros inseridos. | |
| """ | |
| # Interface Gradio com instruções | |
| iface = gr.Interface( | |
| fn=calculate_and_return_df, | |
| inputs=[ | |
| gr.Slider(minimum=0, maximum=1000000, label="Receitas Iniciais"), | |
| gr.Slider(minimum=0, maximum=1000000, label="Custos Operacionais Iniciais"), | |
| gr.Slider(minimum=0, maximum=1000000, label="Depreciação e Amortização Inicial"), | |
| gr.Slider(minimum=0, maximum=1, label="Taxa de Crescimento Anual das Receitas"), | |
| gr.Slider(minimum=0, maximum=1, label="Taxa de Redução Anual dos Custos"), | |
| ], | |
| outputs=gr.Markdown(), # Usando Markdown para exibir resultados | |
| live=True, # Enable live updates | |
| description=instrucoes_explicativas, # Adicionar instruções explicativas | |
| ) | |
| # Lançar a interface Gradio | |
| iface.launch() |