app.py

import gradio as gr
import camelot
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from fpdf import FPDF
from fpdf.enums import XPos, YPos
import tempfile
import os
import matplotlib
import shutil
matplotlib.use('Agg')

def extrair_tabelas_pdf(pdf_path):
    """Extrai tabelas do PDF e retorna um DataFrame processado."""
    try:
        # Extrair tabelas do PDF usando o método 'lattice'
        tables = camelot.read_pdf(pdf_path, pages='all', flavor='lattice')
        print(f"Tabelas extraídas: {len(tables)}")
        
        if len(tables) == 0:
            raise ValueError("Nenhuma tabela foi extraída do PDF.")
        
        # Processar a primeira tabela
        df = tables[0].df
        
        # Verificar se a tabela tem conteúdo
        if df.empty:
            raise ValueError("A tabela extraída está vazia.")
            
        # Salvar todas as tabelas extraídas em CSV (para debug)
        temp_dir = os.path.dirname(pdf_path)
        for i, table in enumerate(tables):
            csv_path = os.path.join(temp_dir, f'boletim_extraido_{i+1}.csv')
            table.to_csv(csv_path)
            print(f"Tabela {i+1} salva como CSV em {csv_path}")
        
        return df
    except Exception as e:
        print(f"Erro na extração das tabelas: {str(e)}")
        raise

def converter_nota(valor):
    """Converte valor de nota para float, tratando casos especiais."""
    if pd.isna(valor) or valor == '-' or valor == 'N' or valor == '' or valor == 'None':
        return 0
    try:
        if isinstance(valor, str):
            # Remover possíveis espaços e substituir vírgula por ponto
            valor_limpo = valor.strip().replace(',', '.')
            # Se depois de limpar ainda estiver vazio, retorna 0
            if not valor_limpo:
                return 0
            return float(valor_limpo)
        elif isinstance(valor, (int, float)):
            return float(valor)
        return 0
    except:
        return 0

def obter_disciplinas_validas(df):
    """Identifica disciplinas válidas no boletim."""
    # Colunas de notas e frequências
    colunas_notas = ['Nota B1', 'Nota B2', 'Nota B3', 'Nota B4']
    colunas_freq = ['%Freq B1', '%Freq B2', '%Freq B3', '%Freq B4']
    
    # Converter notas para numérico, tratando valores inválidos
    for col in colunas_notas:
        if col in df.columns:
            df[col] = df[col].apply(lambda x: converter_nota(x))
    
    # Converter frequências, tratando valores inválidos
    for col in colunas_freq:
        if col in df.columns:
            df[col] = df[col].replace('%', '', regex=True)
            df[col] = df[col].apply(lambda x: converter_nota(x) if pd.notna(x) else 0)
    
    # Identificar disciplinas que têm pelo menos uma nota ou frequência
    disciplinas_validas = []
    for _, row in df.iterrows():
        disciplina = row['Disciplina']
        if pd.isna(disciplina) or disciplina == '':
            continue
            
        notas = pd.to_numeric(row[colunas_notas], errors='coerce').fillna(0)
        freq = pd.to_numeric(row[colunas_freq], errors='coerce').fillna(0)
        
        if (notas > 0).any() or (freq > 0).any():
            disciplinas_validas.append(disciplina)
    
    return disciplinas_validas

def gerar_paleta_cores(n_cores):
    """Gera uma paleta de cores distintas para o número de disciplinas."""
    cores_base = [
        '#DC143C', '#4169E1', '#9370DB', '#32CD32', '#FF8C00', 
        '#00CED1', '#FF69B4', '#8B4513', '#4B0082', '#556B2F',
        '#B8860B', '#483D8B', '#008B8B', '#8B008B', '#8B0000'
    ]
    
    # Se precisar de mais cores, gerar automaticamente
    if n_cores > len(cores_base):
        HSV_tuples = [(x/n_cores, 0.8, 0.9) for x in range(n_cores)]
        cores_extras = ['#%02x%02x%02x' % tuple(int(x*255) for x in colorsys.hsv_to_rgb(*hsv)) 
                       for hsv in HSV_tuples]
        return cores_extras
    
    return cores_base[:n_cores]

def plotar_evolucao_bimestres(df_filtrado, temp_dir):
    """Plota gráfico de evolução das notas por bimestre."""
    # Obter disciplinas válidas
    disciplinas_validas = obter_disciplinas_validas(df_filtrado)
    n_disciplinas = len(disciplinas_validas)
    
    if n_disciplinas == 0:
        raise ValueError("Nenhuma disciplina válida encontrada para plotar.")
    
    # Calcular tamanho da figura baseado no número de disciplinas
    altura_figura = max(6, n_disciplinas * 0.4)
    plt.figure(figsize=(14, altura_figura))
    
    # Gerar cores para as disciplinas
    cores = gerar_paleta_cores(n_disciplinas)
    marcadores = ['o', 's', '^', 'D', 'v', '<', '>', 'p', 'h', '8', '*', 'H', '+', 'x', 'd']
    estilos_linha = ['-', '--', '-.', ':', '-', '--', '-.', ':', '-', '--', '-.', ':', '-', '--', '-.']
    
    plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.3, zorder=0)
    
    colunas_notas = ['Nota B1', 'Nota B2', 'Nota B3', 'Nota B4']
    
    for idx, disciplina in enumerate(disciplinas_validas):
        dados_disciplina = df_filtrado[df_filtrado['Disciplina'] == disciplina]
        if not dados_disciplina.empty:
            notas = dados_disciplina[colunas_notas].values[0]
            notas_validas = pd.to_numeric(notas, errors='coerce').fillna(0) > 0
            
            if any(notas_validas):
                bimestres = np.arange(1, len(colunas_notas) + 1)[notas_validas]
                notas_filtradas = pd.to_numeric(notas[notas_validas], errors='coerce').fillna(0)
                
                plt.plot(bimestres, notas_filtradas,
                        color=cores[idx % len(cores)],
                        marker=marcadores[idx % len(marcadores)],
                        markersize=8,
                        linewidth=2,
                        label=disciplina,
                        linestyle=estilos_linha[idx % len(estilos_linha)],
                        alpha=0.8)
                
                for x, y in zip(bimestres, notas_filtradas):
                    plt.annotate(f"{y:.1f}", (x, y), 
                               textcoords="offset points", 
                               xytext=(0, 5), 
                               ha='center',
                               fontsize=8)
    
    plt.title('Evolução das Médias por Disciplina ao Longo dos Bimestres')
    plt.xlabel('Bimestres')
    plt.ylabel('Média de Notas')
    plt.xticks([1, 2, 3, 4], ['B1', 'B2', 'B3', 'B4'])
    plt.ylim(0, 10)
    
    # Ajustar legenda baseado no número de disciplinas
    if n_disciplinas > 10:
        plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left', fontsize=8)
    else:
        plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left')
    
    plt.tight_layout()
    
    plot_path = os.path.join(temp_dir, 'evolucao_notas.png')
    plt.savefig(plot_path, bbox_inches='tight', dpi=300)
    plt.close()
    return plot_path

def plotar_graficos_destacados(df_boletim_clean, temp_dir):
    """Plota gráficos de médias e frequências com destaques."""
    # Obter disciplinas válidas
    disciplinas_validas = obter_disciplinas_validas(df_boletim_clean)
    
    if not disciplinas_validas:
        raise ValueError("Nenhuma disciplina válida encontrada no boletim.")
    
    n_disciplinas = len(disciplinas_validas)
    
    # Calcular tamanho da figura baseado no número de disciplinas
    altura_figura = max(6, n_disciplinas * 0.4)
    plt.figure(figsize=(14, altura_figura))
    
    df_filtrado = df_boletim_clean[df_boletim_clean['Disciplina'].isin(disciplinas_validas)]
    disciplinas = df_filtrado['Disciplina'].astype(str)
    
    # Processar frequências com tratamento de erros melhorado
    colunas_freq = ['%Freq B1', '%Freq B2', '%Freq B3', '%Freq B4']
    freq_data = df_filtrado[colunas_freq].replace('%', '', regex=True)
    freq_data = freq_data.apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0)
    medias_frequencia = freq_data.mean(axis=1)
    
    # Processar notas com tratamento de erros melhorado
    colunas_notas = ['Nota B1', 'Nota B2', 'Nota B3', 'Nota B4']
    notas_data = df_filtrado[colunas_notas].apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0)
    medias_notas = notas_data.mean(axis=1)
    
    cores_notas = ['red' if media < 5 else 'blue' for media in medias_notas]
    cores_frequencias = ['red' if media < 75 else 'green' for media in medias_frequencia]
    
    frequencia_global_media = medias_frequencia.mean()
    
    plt.subplot(1, 2, 1)
    barras_notas = plt.bar(disciplinas, medias_notas, color=cores_notas)
    plt.title('Média de Notas por Disciplina (Vermelho: < 5)')
    plt.xticks(rotation=45, ha='right')
    plt.ylim(0, 10)
    
    # Adicionar valores nas barras
    for barra in barras_notas:
        altura = barra.get_height()
        plt.text(barra.get_x() + barra.get_width()/2., altura,
                f'{altura:.1f}',
                ha='center', va='bottom')
    
    plt.subplot(1, 2, 2)
    barras_freq = plt.bar(disciplinas, medias_frequencia, color=cores_frequencias)
    plt.title('Média de Frequência por Disciplina (Vermelho: < 75%)')
    plt.xticks(rotation=45, ha='right')
    plt.ylim(0, 100)
    
    # Adicionar valores nas barras
    for barra in barras_freq:
        altura = barra.get_height()
        plt.text(barra.get_x() + barra.get_width()/2., altura,
                f'{altura:.1f}%',
                ha='center', va='bottom')
    
    plt.suptitle(f"Frequência Global Média: {frequencia_global_media:.2f}%")
    
    if frequencia_global_media < 75:
        plt.figtext(0.5, 0.02, "Cuidado: Risco de Reprovação por Baixa Frequência", 
                   ha="center", fontsize=12, color="red")
    
    plt.tight_layout()
    
    plot_path = os.path.join(temp_dir, 'medias_frequencias.png')
    plt.savefig(plot_path, bbox_inches='tight', dpi=300)
    plt.close()
    return plot_path

def gerar_relatorio_pdf(df, grafico1_path, grafico2_path):
    """Gera relatório PDF com os gráficos e análises."""
    pdf = FPDF()
    pdf.add_page()
    
    pdf.set_font('Helvetica', 'B', 16)
    pdf.cell(0, 10, 'Relatório de Desempenho Escolar', 0, new_x=XPos.LMARGIN, new_y=YPos.NEXT, align='C')
    pdf.ln(10)
    
    # Informações do aluno se disponíveis
    if 'Nome do Aluno' in df.columns:
        pdf.set_font('Helvetica', '', 12)
        pdf.cell(0, 10, f'Aluno: {df["Nome do Aluno"].iloc[0]}', 0, new_x=XPos.LMARGIN, new_y=YPos.NEXT, align='L')
    
    pdf.image(grafico1_path, x=10, w=190)
    pdf.ln(10)
    pdf.image(grafico2_path, x=10, w=190)
    pdf.ln(10)
    
    pdf.set_font('Helvetica', 'B', 12)
    pdf.cell(0, 10, 'Avisos Importantes:', 0, new_x=XPos.LMARGIN, new_y=YPos.NEXT, align='L')
    pdf.set_font('Helvetica', '', 10)
    
    # Obter disciplinas válidas
    disciplinas_validas = obter_disciplinas_validas(df)
    df_filtrado = df[df['Disciplina'].isin(disciplinas_validas)]
    
    # Calcular médias
    colunas_notas = ['Nota B1', 'Nota B2', 'Nota B3', 'Nota B4']
    notas_data = df_filtrado[colunas_notas].apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0)
    medias_notas = notas_data.mean(axis=1)
    
    # Processar frequências
    colunas_freq = ['%Freq B1', '%Freq B2', '%Freq B3', '%Freq B4']
    freq_data = df_filtrado[colunas_freq].replace('%', '', regex=True)
    freq_data = freq_data.apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0)
    medias_freq = freq_data.mean(axis=1)
    
    # Adicionar média global
    media_global = medias_notas.mean()
    freq_global = medias_freq.mean()
    
    pdf.cell(0, 10, f'Média Global: {media_global:.1f}', 0, new_x=XPos.LMARGIN, new_y=YPos.NEXT, align='L')
    pdf.cell(0, 10, f'Frequência Global: {freq_global:.1f}%', 0, new_x=XPos.LMARGIN, new_y=YPos.NEXT, align='L')
    pdf.ln(5)
    
    for idx, (disciplina, media_nota, media_freq) in enumerate(zip(df_filtrado['Disciplina'], medias_notas, medias_freq)):
        if media_nota < 5:
            pdf.cell(0, 10, f'- {disciplina}: Média de notas abaixo de 5 ({media_nota:.1f})', 0, 
                    new_x=XPos.LMARGIN, new_y=YPos.NEXT, align='L')
        if media_freq < 75:
            pdf.cell(0, 10, f'- {disciplina}: Frequência abaixo de 75% ({media_freq:.1f}%)', 0, 
                    new_x=XPos.LMARGIN, new_y=YPos.NEXT, align='L')
    
    temp_pdf = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix='.pdf')
    pdf_path = temp_pdf.name
    pdf.output(pdf_path)
    return pdf_path

def processar_boletim(file):
    """Função principal que processa o boletim e gera o relatório."""
    temp_dir = None
    try:
        # Verificar se o arquivo é válido
        if file is None:
            return None, "Nenhum arquivo foi fornecido."
        
        # Criar diretório temporário
        temp_dir = tempfile.mkdtemp()
        print(f"Diretório temporário criado: {temp_dir}")
        
        # Verificar se o arquivo tem conteúdo
        if not hasattr(file, 'name') or not os.path.exists(file.name):
            return None, "Arquivo inválido ou corrompido."
            
        if os.path.getsize(file.name) == 0:
            return None, "O arquivo está vazio."
        
        # Copiar o arquivo para o diretório temporário
        temp_pdf = os.path.join(temp_dir, 'boletim.pdf')
        shutil.copy2(file.name, temp_pdf)
        print(f"PDF copiado para: {temp_pdf}")
        
        # Verificar se a cópia foi bem sucedida
        if not os.path.exists(temp_pdf) or os.path.getsize(temp_pdf) == 0:
            return None, "Erro ao copiar o arquivo."
        
        # Extrair tabelas do PDF
        print("Iniciando extração das tabelas...")
        df = extrair_tabelas_pdf(temp_pdf)
        print("Tabelas extraídas com sucesso")
        
        if df is None or df.empty:
            return None, "Não foi possível extrair dados do PDF."
        
        # Renomear colunas para o formato esperado
        try:
            df.columns = ['Disciplina', 'Nota B1', 'Freq B1', '%Freq B1', 'AC B1',
                         'Nota B2', 'Freq B2', '%Freq B2', 'AC B2',
                         'Nota B3', 'Freq B3', '%Freq B3', 'AC B3',
                         'Nota B4', 'Freq B4', '%Freq B4', 'AC B4',
                         'CF', 'Nota Final', 'Freq Final', 'AC Final']
        except:
            return None, "O formato do PDF não corresponde ao esperado."
        
        # Processar notas
        colunas_notas = ['Nota B1', 'Nota B2', 'Nota B3', 'Nota B4']
        for col in colunas_notas:
            if col in df.columns:
                df[col] = df[col].apply(converter_nota)
        print("Notas processadas")
        
        # Gerar gráficos
        print("Gerando gráficos...")
        grafico1_path = plotar_evolucao_bimestres(df, temp_dir)
        grafico2_path = plotar_graficos_destacados(df, temp_dir)
        print("Gráficos gerados")
        
        # Gerar PDF
        print("Gerando relatório PDF...")
        pdf_path = gerar_relatorio_pdf(df, grafico1_path, grafico2_path)
        print("Relatório PDF gerado")
        
        # Criar arquivo temporário para retorno
        output_file = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix='.pdf')
        output_path = output_file.name
        shutil.copy2(pdf_path, output_path)
            
        return output_path, "Relatório gerado com sucesso!"
        
    except Exception as e:
        print(f"Erro durante o processamento: {str(e)}")
        return None, f"Erro ao processar o boletim: {str(e)}"
        
    finally:
        # Limpar arquivos temporários
        if temp_dir and os.path.exists(temp_dir):
            try:
                shutil.rmtree(temp_dir)
                print("Arquivos temporários limpos")
            except Exception as e:
                print(f"Erro ao limpar arquivos temporários: {str(e)}")

# Interface Gradio
iface = gr.Interface(
    fn=processar_boletim,
    inputs=gr.File(label="Upload do Boletim (PDF)"),
    outputs=[
        gr.File(label="Relatório (PDF)"),
        gr.Textbox(label="Status")
    ],
    title="Análise de Boletim Escolar",
    description="Faça upload do boletim em PDF para gerar um relatório com análises e visualizações.",
    allow_flagging="never"
)

if __name__ == "__main__":
    iface.launch(server_name="0.0.0.0")