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@@ -0,0 +1,140 @@
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1 |
+
# importando as bibliotecas necessárias
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2 |
+
import gradio as gr
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3 |
+
import pandas as pd
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4 |
+
from datetime import datetime
|
5 |
+
from gradio.components import Number, Textbox, Dropdown, Button
|
6 |
+
import warnings
|
7 |
+
from gradio import Interface # Certifique-se de importar o módulo corretamente
|
8 |
+
|
9 |
+
# Suprimir todos os avisos durante a execução do script
|
10 |
+
warnings.filterwarnings("ignore")
|
11 |
+
|
12 |
+
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"):
|
13 |
+
# Carregar dados dos arquivos Excel
|
14 |
+
df_cub = pd.read_excel('TABELAS.xlsx', sheet_name='CUB')
|
15 |
+
df_vida = pd.read_excel('TABELAS.xlsx', sheet_name='VUTIL')
|
16 |
+
df_dep = pd.read_excel('TABELAS.xlsx', sheet_name='DEP')
|
17 |
+
df_estado_cons = pd.read_excel('TABELAS.xlsx', sheet_name='estado_cons')
|
18 |
+
|
19 |
+
# Converter datas de entrada
|
20 |
+
if data_refer_str is None or data_refer_str == "":
|
21 |
+
data_refer = datetime.now()
|
22 |
+
else:
|
23 |
+
data_refer = datetime.strptime(data_refer_str, "%m/%Y")
|
24 |
+
data_const = datetime.strptime(data_const_str, "%m/%Y")
|
25 |
+
if data_cub_str is None or data_cub_str == "":
|
26 |
+
data_cub = datetime.now()
|
27 |
+
else:
|
28 |
+
data_cub = datetime.strptime(data_cub_str, "%m/%Y")
|
29 |
+
|
30 |
+
# Filtrar por tipo_cub
|
31 |
+
df_tipo_cub = df_cub[df_cub['CÓDIGO'] == tipo_cub]
|
32 |
+
|
33 |
+
# Obter o valor do CUB na coluna correspondente à data
|
34 |
+
valor_cub_column = data_cub.strftime("%m/%Y")
|
35 |
+
valor_cub = df_tipo_cub.at[df_tipo_cub.index[0], valor_cub_column]
|
36 |
+
|
37 |
+
# Idade
|
38 |
+
idade = data_refer.toordinal() - data_const.toordinal()
|
39 |
+
if idade > 1:
|
40 |
+
idade = idade // 365
|
41 |
+
else:
|
42 |
+
idade = 1
|
43 |
+
|
44 |
+
# Filtrar por %de Vida
|
45 |
+
vdu = df_vida.loc[(df_vida['FINAL'] == tipologia)]
|
46 |
+
|
47 |
+
# % de vida útil
|
48 |
+
percentual_vdu = (idade / vdu['VIDAUTIL']) * 100
|
49 |
+
percentual_vdu = int(round(percentual_vdu, 0))
|
50 |
+
|
51 |
+
if percentual_vdu != 1:
|
52 |
+
percentual_vdu = percentual_vdu
|
53 |
+
else:
|
54 |
+
percentual_vdu = 2
|
55 |
+
print(percentual_vdu,"%")
|
56 |
+
|
57 |
+
# Filtrar conforme o % de vida útil
|
58 |
+
df_conserv = df_dep.loc[df_dep['%deVida'] == percentual_vdu]
|
59 |
+
|
60 |
+
# Converter o valor residual de string para número (float)
|
61 |
+
if VR and VR.strip() != "":
|
62 |
+
VR = float(VR)
|
63 |
+
else:
|
64 |
+
VR = 0.0
|
65 |
+
# Obter da depreciação
|
66 |
+
coef_HH = float(df_conserv[estado]/100)
|
67 |
+
coef_HH = round(coef_HH, 2)
|
68 |
+
|
69 |
+
# Valor do "Kd"
|
70 |
+
kd = VR + (1 - coef_HH) * (1 - VR)
|
71 |
+
kd = round(kd, 2)
|
72 |
+
|
73 |
+
# Cálculos
|
74 |
+
Valor_sem_deprec = area * valor_cub * percentual_cub * (1 + BDI / 100)
|
75 |
+
Valor_sem_deprec = round(Valor_sem_deprec, 2)
|
76 |
+
Valor_com_deprec = Valor_sem_deprec * kd
|
77 |
+
Valor_com_deprec = round(Valor_com_deprec, 2)
|
78 |
+
valor_imovel = (valor_terreno + Valor_com_deprec) * float(fc)
|
79 |
+
|
80 |
+
# Obter a lista de cabeçalhos (colunas)
|
81 |
+
cabecalhos = df_cub.columns.tolist()
|
82 |
+
# O último cabeçalho será o último elemento da lista
|
83 |
+
ultimo_cabecalho = cabecalhos[-1]
|
84 |
+
|
85 |
+
# Atributo da coluna "cons" pelo qual você deseja fazer a correspondência
|
86 |
+
atributo_desejado = estado
|
87 |
+
# Encontrar o valor da coluna "obs" com base no atributo da coluna "cons"
|
88 |
+
valor_obs = df_estado_cons.loc[df_estado_cons['cons'] == atributo_desejado, 'obs'].iloc[0]
|
89 |
+
|
90 |
+
|
91 |
+
resumo = {
|
92 |
+
"01":"---VALOR INICIAL CONST---",
|
93 |
+
"Área construída (m²)": area,
|
94 |
+
"Data de referência": data_refer.strftime("%m/%Y"),
|
95 |
+
"Data da construção": data_const_str,
|
96 |
+
"Data do CUB": data_cub.strftime("%m/%Y"),
|
97 |
+
"Tipo de CUB": tipo_cub,
|
98 |
+
"Percentual para adequação do CUB (%)": percentual_cub,
|
99 |
+
"BDI (%)": BDI,
|
100 |
+
"Valor CUB": round(valor_cub, 2),
|
101 |
+
"Valor_sem_deprec": Valor_sem_deprec,
|
102 |
+
"02":"--VALOR DEPRECIADO CONST--",
|
103 |
+
"Tipologia": tipologia,
|
104 |
+
"Vida útil da tipologia": int(vdu['VIDAUTIL']),
|
105 |
+
"Estado de conservação": estado,
|
106 |
+
"Estado de conservação - descrição": valor_obs,
|
107 |
+
"% de Vida Útil": percentual_vdu,
|
108 |
+
"Coeficiente de Depreciação": coef_HH,
|
109 |
+
"Valor residual (0, 0.1 ou 0.2)": VR,
|
110 |
+
"Kd": kd,
|
111 |
+
"Valor final const": Valor_com_deprec,
|
112 |
+
"03": "--VALOR DO IMÓVEL (TERRENO + CONSTRUÇÃO)--",
|
113 |
+
"Valor do Terreno": valor_terreno,
|
114 |
+
"FC (Fator de Comercialização)": fc,
|
115 |
+
"Valor do Imóvel": valor_imovel
|
116 |
+
}
|
117 |
+
|
118 |
+
|
119 |
+
return resumo
|
120 |
+
|
121 |
+
|
122 |
+
entradas = [
|
123 |
+
gr.inputs.Number(label="Área construída (m²)", default=100),
|
124 |
+
gr.inputs.Textbox(label="Data de referência (mm/aaaa)", default=ultimo_cabecalho),
|
125 |
+
gr.inputs.Textbox(label="Data da construção (mm/aaaa)", default=ultimo_cabecalho),
|
126 |
+
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)"),
|
127 |
+
gr.inputs.Textbox(label="Data do CUB (mm/aaaa)", default=ultimo_cabecalho),
|
128 |
+
gr.inputs.Number(label="Percentual para adequação do CUB (%) - (Adapatação do CUB para uma situação atípica)", default=1),
|
129 |
+
gr.inputs.Number(label="BDI (%)", default=22.5),
|
130 |
+
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"),
|
131 |
+
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"),
|
132 |
+
gr.inputs.Dropdown(label="Valor residual (0, 0.1 ou 0.2)", choices=["0", "0.1", "0.2"], default="0"),
|
133 |
+
gr.inputs.Number(label="Valor do Terreno", default=0),
|
134 |
+
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")
|
135 |
+
]
|
136 |
+
|
137 |
+
saida = gr.outputs.JSON()
|
138 |
+
|
139 |
+
interface = gr.Interface(fn=calcular_valor_imovel, inputs=entradas, outputs=saida, title="Método Evolutivo (NBR 14653-2)" )
|
140 |
+
interface.launch()
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