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': return 0 try: return float(str(valor).replace(',', '.')) # Tratar decimal com vírgula except: return 0 def plotar_evolucao_bimestres(df_filtrado, temp_dir): """Plota gráfico de evolução das notas por bimestre.""" 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(f"{y:.1f}", (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() 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.""" plt.figure(figsize=(12, 6)) disciplinas = df_boletim_clean['Disciplina'].astype(str) # Processar frequências (remover % e converter para número) colunas_freq = ['%Freq B1', '%Freq B2', '%Freq B3', '%Freq B4'] freq_data = df_boletim_clean[colunas_freq].replace('%', '', regex=True) medias_frequencia = freq_data.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.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() 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) 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) # Calcular médias medias_notas = df[['Nota B1', 'Nota B2', 'Nota B3', 'Nota B4']].apply(pd.to_numeric, errors='coerce').mean(axis=1) # Processar frequências colunas_freq = ['%Freq B1', '%Freq B2', '%Freq B3', '%Freq B4'] freq_data = df[colunas_freq].replace('%', '', regex=True) medias_freq = freq_data.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, 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: 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)", type="filepath"), 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")