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# importando as bibliotecas necessárias
import gradio as gr
import pandas as pd
from datetime import datetime
from gradio.components import Number, Textbox, Dropdown, Button
import warnings
from gradio import Interface # Certifique-se de importar o módulo corretamente
# Suprimir todos os avisos durante a execução do script
warnings.filterwarnings("ignore")
# Calcular a data mais recente do CUB fora da função
df_cub = pd.read_excel('TABELAS.xlsx', sheet_name='CUB')
ultimo_cub = df_cub.columns[-1]
def calcular_valor_imovel(area=100, data_refer_str=None, data_const_str=None, tipo_cub="R 1-N (Res. Unifamiliar)", data_cub_str=None, percentual_cub=1, BDI=22.5, tipologia="APARTAMENTOS", estado="B - entre novo e regular", VR=0.2, valor_terreno=0, fc="0.1"):
# Carregar dados dos arquivos Excel
df_cub = pd.read_excel('TABELAS.xlsx', sheet_name='CUB')
df_vida = pd.read_excel('TABELAS.xlsx', sheet_name='VUTIL')
df_dep = pd.read_excel('TABELAS.xlsx', sheet_name='DEP')
df_estado_cons = pd.read_excel('TABELAS.xlsx', sheet_name='estado_cons')
# Converter datas de entrada
if data_refer_str is None or data_refer_str == "":
data_refer = datetime.now()
else:
data_refer = datetime.strptime(data_refer_str, "%m/%Y")
data_const = datetime.strptime(data_const_str, "%m/%Y")
if data_cub_str is None or data_cub_str == "":
data_cub = datetime.now()
else:
data_cub = datetime.strptime(data_cub_str, "%m/%Y")
# Filtrar por tipo_cub
df_tipo_cub = df_cub[df_cub['CÓDIGO'] == tipo_cub]
# Obter o valor do CUB na coluna correspondente à data
valor_cub_column = data_cub.strftime("%m/%Y")
valor_cub = df_tipo_cub.at[df_tipo_cub.index[0], valor_cub_column]
# Idade
idade = data_refer.toordinal() - data_const.toordinal()
if idade > 1:
idade = idade // 365
else:
idade = 1
# Filtrar por %de Vida
vdu = df_vida.loc[(df_vida['FINAL'] == tipologia)]
# % de vida útil
percentual_vdu = (idade / vdu['VIDAUTIL']) * 100
percentual_vdu = int(round(percentual_vdu, 0))
if percentual_vdu != 1:
percentual_vdu = percentual_vdu
else:
percentual_vdu = 2
print(percentual_vdu,"%")
# Filtrar conforme o % de vida útil
df_conserv = df_dep.loc[df_dep['%deVida'] == percentual_vdu]
# Converter o valor residual de string para número (float)
if VR and VR.strip() != "":
VR = float(VR)
else:
VR = 0.0
# Obter da depreciação
coef_HH = float(df_conserv[estado]/100)
coef_HH = round(coef_HH, 3)
# Valor do "Kd"
kd = VR + (1 - coef_HH) * (1 - VR)
kd = round(kd, 3)
# Cálculos
Valor_sem_deprec = area * valor_cub * percentual_cub * (1 + BDI / 100)
Valor_sem_deprec = round(Valor_sem_deprec, 3)
Valor_com_deprec = Valor_sem_deprec * kd
Valor_com_deprec = round(Valor_com_deprec, 3)
valor_imovel = (valor_terreno + Valor_com_deprec) * float(fc)
# Atributo da coluna "cons" pelo qual você deseja fazer a correspondência
atributo_desejado = estado
# Encontrar o valor da coluna "obs" com base no atributo da coluna "cons"
valor_obs = df_estado_cons.loc[df_estado_cons['cons'] == atributo_desejado, 'obs'].iloc[0]
resumo = {
"01":"---VALOR INICIAL CONST---",
"Área construída (m²)": area,
"Data de referência": data_refer.strftime("%m/%Y"),
"Data da construção": data_const_str,
"Data do CUB": data_cub.strftime("%m/%Y"),
"Tipo de CUB": tipo_cub,
"Percentual para adequação do CUB (%)": percentual_cub,
"BDI (%)": BDI,
"Valor CUB": round(valor_cub, 2),
"Valor_sem_deprec": Valor_sem_deprec,
"02":"--VALOR DEPRECIADO CONST--",
"Tipologia": tipologia,
"Vida útil da tipologia": int(vdu['VIDAUTIL']),
"Estado de conservação": estado,
"Estado de conservação - descrição": valor_obs,
"% de Vida Útil": percentual_vdu,
"Coeficiente de Depreciação": coef_HH,
"Valor residual (0, 0.1 ou 0.2)": VR,
"Kd": kd,
"Valor final const": Valor_com_deprec,
"03": "--VALOR DO IMÓVEL (TERRENO + CONSTRUÇÃO)--",
"Valor do Terreno": valor_terreno,
"FC (Fator de Comercialização)": fc,
"Valor do Imóvel": valor_imovel
}
return resumo
entradas = [
gr.inputs.Number(label="Área construída (m²)", default=100),
gr.inputs.Textbox(label="Data de referência (mm/aaaa)", default=ultimo_cub),
gr.inputs.Textbox(label="Data da construção (mm/aaaa)", default=ultimo_cub),
gr.inputs.Dropdown(label="Tipo de CUB", choices=["R 1-B (Res. Unifamiliar)", "R 1-N (Res. Unifamiliar)", "R 1-A (Res. Unifamiliar)", "PP 4-B (Prédio Popular)", "PP 4-N (Prédio Popular)", "R 8-B (Res. Multifamiliar)", "R 8-N (Res. Multifamiliar)", "R 8-A (Res. Multifamiliar)", "R 16-N (Res. Multifamiliar)", "R 16-A (Res. Multifamiliar)", "PIS (Projeto Inter. Social)", "RP1Q (Residência Popular)", "CAL 8-N (Com. Andar Livres)", "CAL 8-A (Com. Andar Livres)", "CSL 8-N (Com.Salas e Lojas)", "CSL 8-A (Com.Salas e Lojas)", "CSL 16-N (Com.Salas e Lojas)", "CSL 16-A (Com.Salas e Lojas)", "GI (Galpão Industrial)"],default="R 1-N (Res. Unifamiliar)"),
gr.inputs.Textbox(label="Data do CUB (mm/aaaa)", default=ultimo_cub),
gr.inputs.Number(label="Percentual para adequação do CUB (%) - (Adapatação do CUB para uma situação atípica)", default=1),
gr.inputs.Number(label="BDI (%)", default=22.5),
gr.inputs.Dropdown(label="Tipologia", choices=["APARTAMENTOS", "BANCOS", "CASAS DE ALVENARIA", "CASAS DE MADEIRA", "HOTÉIS", "LOJAS", "TEATROS", "ARMAZÉNS", "FÁBRICAS", "CONST. RURAIS", "GARAGENS", "EDIFÍCIOS DE ESCRITÓRIOS", "GALPÕES (DEPÓSITOS)", "SILOS"], default="CASAS DE ALVENARIA"),
gr.inputs.Dropdown(label="Estado de conservação", choices=["A - novo", "B - entre novo e regular", "C - regular", "D - entre regular e reparos simples", "E - reparos simples", "F - entre reparos simples e importantes", "G - reparos importantes", "H - entre reparos importantes e sem valor"], default="A - novo"),
gr.inputs.Dropdown(label="Valor residual (0, 0.1 ou 0.2)", choices=["0", "0.1", "0.2"], default="0"),
gr.inputs.Number(label="Valor do Terreno", default=0),
gr.inputs.Dropdown(label="FC (Fator de Comercialização)", choices=["0.1","0.2","0.3","0.4","0.5","0.6","0.7","0.8","0.9","1.0","1.1","1.2","1.3","1.4","1.5","1.6","1.7","1.8","1.9","2.0"], default="1")
]
saida = gr.outputs.JSON()
interface = gr.Interface(fn=calcular_valor_imovel, inputs=entradas, outputs=saida, title="Método Evolutivo (NBR 14653-2)" )
interface.launch() |