# 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()