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+import gradio as gr
+import camelot
+import pandas as pd
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+from fpdf import FPDF
+import tempfile
+import os
+
+def converter_nota(valor):
+    if pd.isna(valor) or valor == '-' or valor == 'N':
+        return 0
+    try:
+        return float(valor)
+    except:
+        return 0
+
+def plotar_evolucao_bimestres(df_filtrado, temp_dir):
+    plt.figure(figsize=(12, 6))
+    
+    disciplinas_basicas = ['LINGUA PORTUGUESA', 'ARTE', 'LINGUA ESTRANGEIRA INGLES', 
+                          'GEOGRAFIA', 'CIENCIAS', 'HISTORIA', 'MATEMATICA']
+    
+    estilos = {
+        'LINGUA PORTUGUESA': {'cor': '#DC143C', 'marcador': 'p', 'zorder': 1, 'linestyle': '-', 'desloc': 0.1},
+        'ARTE': {'cor': '#4169E1', 'marcador': 'D', 'zorder': 2, 'linestyle': '--', 'desloc': 0.08},
+        'LINGUA ESTRANGEIRA INGLES': {'cor': '#9370DB', 'marcador': 'h', 'zorder': 3, 'linestyle': '-.', 'desloc': 0.06},
+        'GEOGRAFIA': {'cor': '#32CD32', 'marcador': '^', 'zorder': 4, 'linestyle': ':', 'desloc': 0.04},
+        'CIENCIAS': {'cor': '#FF8C00', 'marcador': 's', 'zorder': 5, 'linestyle': '-', 'desloc': 0.02},
+        'HISTORIA': {'cor': '#00CED1', 'marcador': '*', 'zorder': 6, 'linestyle': '--', 'desloc': -0.02},
+        'MATEMATICA': {'cor': '#FF69B4', 'marcador': 'o', 'zorder': 7, 'linestyle': '-.', 'desloc': -0.04}
+    }
+    
+    plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.3, zorder=0)
+    
+    colunas_notas = ['Nota B1', 'Nota B2', 'Nota B3', 'Nota B4']
+    
+    for disciplina in disciplinas_basicas:
+        dados_disciplina = df_filtrado[df_filtrado['Disciplina'] == disciplina]
+        if not dados_disciplina.empty:
+            notas = dados_disciplina[colunas_notas].values[0]
+            notas_validas = notas > 0
+            
+            if any(notas_validas):
+                bimestres = np.arange(1, len(colunas_notas) + 1)[notas_validas]
+                notas_filtradas = notas[notas_validas]
+                
+                estilo = estilos[disciplina]
+                notas_deslocadas = notas_filtradas + estilo['desloc']
+                
+                plt.plot(bimestres, notas_deslocadas,
+                        color=estilo['cor'],
+                        marker=estilo['marcador'],
+                        markersize=10,
+                        linewidth=2.5,
+                        label=disciplina,
+                        zorder=estilo['zorder'],
+                        linestyle=estilo['linestyle'],
+                        alpha=0.8)
+                
+                for x, y in zip(bimestres, notas_filtradas):
+                    plt.annotate(str(y), (x, y), textcoords="offset points", xytext=(0, 10), ha='center')
+    
+    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)
+    plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left')
+    plt.tight_layout()
+    
+    # Salvar o gráfico
+    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):
+    disciplinas = df_boletim_clean['Disciplina'].astype(str)
+    
+    medias_frequencia = df_boletim_clean[['Freq B1', 'Freq B2', 'Freq B3', 'Freq B4']].apply(pd.to_numeric, errors='coerce').mean(axis=1)
+    medias_notas = df_boletim_clean[['Nota B1', 'Nota B2', 'Nota B3', 'Nota B4']].apply(pd.to_numeric, errors='coerce').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.figure(figsize=(12, 6))
+    
+    plt.subplot(1, 2, 1)
+    plt.bar(disciplinas, medias_notas, color=cores_notas)
+    plt.title('Média de Notas por Disciplina (Vermelho: < 5)')
+    plt.xticks(rotation=90)
+    plt.ylim(0, 10)
+    
+    plt.subplot(1, 2, 2)
+    plt.bar(disciplinas, medias_frequencia, color=cores_frequencias)
+    plt.title('Média de Frequência por Disciplina (Vermelho: < 75%)')
+    plt.xticks(rotation=90)
+    plt.ylim(0, 100)
+    
+    plt.suptitle(f"Frequência Global Média: {frequencia_global_media:.2f}%")
+    
+    if frequencia_global_media < 75:
+        plt.figtext(0.5, 0.01, "Cuidado: Risco de Reprovação por Baixa Frequência", ha="center", fontsize=12, color="red")
+    
+    plt.tight_layout()
+    
+    # Salvar o gráfico
+    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):
+    pdf = FPDF()
+    pdf.add_page()
+    
+    # Título
+    pdf.set_font('Arial', 'B', 16)
+    pdf.cell(0, 10, 'Relatório de Desempenho Escolar', 0, 1, 'C')
+    pdf.ln(10)
+    
+    # Adicionar gráficos
+    pdf.image(grafico1_path, x=10, w=190)
+    pdf.ln(10)
+    pdf.image(grafico2_path, x=10, w=190)
+    pdf.ln(10)
+    
+    # Adicionar avisos
+    pdf.set_font('Arial', 'B', 12)
+    pdf.cell(0, 10, 'Avisos Importantes:', 0, 1, 'L')
+    pdf.set_font('Arial', '', 10)
+    
+    medias_notas = df[['Nota B1', 'Nota B2', 'Nota B3', 'Nota B4']].apply(pd.to_numeric, errors='coerce').mean(axis=1)
+    medias_freq = df[['Freq B1', 'Freq B2', 'Freq B3', 'Freq B4']].apply(pd.to_numeric, errors='coerce').mean(axis=1)
+    
+    for idx, (disciplina, media_nota, media_freq) in enumerate(zip(df['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, 1, 'L')
+        if media_freq < 75:
+            pdf.cell(0, 10, f'- {disciplina}: Frequência abaixo de 75% ({media_freq:.1f}%)', 0, 1, 'L')
+    
+    # Salvar PDF em um arquivo temporário
+    temp_pdf = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix='.pdf')
+    pdf_path = temp_pdf.name
+    pdf.output(pdf_path)
+    return pdf_path
+
+def processar_boletim(pdf_file):
+    try:
+        # Criar diretório temporário
+        temp_dir = tempfile.mkdtemp()
+        
+        # Salvar o arquivo PDF enviado
+        temp_pdf = os.path.join(temp_dir, 'boletim.pdf')
+        with open(temp_pdf, 'wb') as f:
+            f.write(pdf_file)
+        
+        # Extrair tabelas do PDF
+        tables = camelot.read_pdf(temp_pdf, pages='all', flavor='lattice')
+        
+        if len(tables) == 0:
+            return None, "Nenhuma tabela encontrada no PDF."
+        
+        # Processar primeira tabela
+        df = tables[0].df
+        
+        # Renomear colunas
+        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']
+        
+        # Converter notas
+        colunas_notas = ['Nota B1', 'Nota B2', 'Nota B3', 'Nota B4']
+        for col in colunas_notas:
+            df[col] = df[col].apply(converter_nota)
+        
+        # Gerar gráficos
+        grafico1_path = plotar_evolucao_bimestres(df, temp_dir)
+        grafico2_path = plotar_graficos_destacados(df, temp_dir)
+        
+        # Gerar PDF com o relatório
+        pdf_path = gerar_relatorio_pdf(df, grafico1_path, grafico2_path)
+        
+        return pdf_path, "Relatório gerado com sucesso!"
+        
+    except Exception as e:
+        return None, f"Erro ao processar o boletim: {str(e)}"
+    finally:
+        # Limpar arquivos temporários
+        if 'temp_dir' in locals():
+            for file in os.listdir(temp_dir):
+                os.remove(os.path.join(temp_dir, file))
+            os.rmdir(temp_dir)
+
+# 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")