Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,257 @@
+!pip install requests transformers
+
+import requests
+import json
+from transformers import pipeline
+
+# 1) Lista completa das perguntas
+questions = [
+    {
+        "id": 1,
+        "question": "1.1 - Unidade do CEU:",
+        "type": "radio",
+        "options": [
+            "CEU itapoã",
+            "CEU Recanto",
+            "CEU QNR 02",
+            "CEU QMN 28",
+            "CEU QNN 13",
+            "Outro"
+        ],
+        "otherOption": True,
+        "section": "1. Informações Gerais",
+        "allowComment": False
+    },
+    {
+        "id": 2,
+        "question": "1.2 - Categoria de Participante:",
+        "type": "radio",
+        "options": [
+            "Aluno(a)",
+            "Pai/Mãe/Responsável",
+            "Professor(a)",
+            "Gestor(a)",
+            "Monitor(a)",
+            "Outro"
+        ],
+        "otherOption": True,
+        "section": "1. Informações Gerais",
+        "allowComment": False,
+        "interpretation": "A pergunta identifica qual o tipo de envolvimento do participante com o CEU..."
+    },
+    {
+        "id": 3,
+        "question": "2.1 - Como você avalia a infraestrutura da unidade do CEU que frequenta?",
+        "type": "radio",
+        "options": ["Excelente", "Boa", "Regular", "Ruim", "Muito Ruim"],
+        "section": "2. Avaliação Geral",
+        "allowComment": True,
+        "interpretation": "A maioria dos alunos avalia a infraestrutura como boa ou excelente..."
+    },
+    {
+        "id": 4,
+        "question": "2.3 - Como você avalia os programas e atividades oferecidos?",
+        "type": "radio",
+        "options": ["Excelente", "Boa", "Regular", "Ruim", "Muito Ruim"],
+        "section": "2. Avaliação Geral",
+        "allowComment": True,
+        "interpretation": "Os programas e atividades oferecidos são amplamente bem avaliados..."
+    },
+    {
+        "id": 5,
+        "question": "2.4 - Os horários das atividades atendem às suas necessidades?",
+        "type": "radio",
+        "options": ["Sim", "Parcialmente", "Não"],
+        "section": "2. Avaliação Geral",
+        "allowComment": True,
+        "interpretation": "Horários adequados facilitam a participação..."
+    },
+    {
+        "id": 6,
+        "question": "2.5 - Você sente que sua participação nas atividades contribui para seu desenvolvimento pessoal/profissional?",
+        "type": "radio",
+        "options": ["Sim", "Parcialmente", "Não"],
+        "section": "2. Avaliação Geral",
+        "allowComment": True,
+        "interpretation": "A percepção de ganho pessoal/profissional é um indicador..."
+    },
+    {
+        "id": 7,
+        "question": "3.1 - Como você avalia o atendimento da equipe do CEU (monitores, professores, gestores)?",
+        "type": "radio",
+        "options": ["Excelente", "Boa", "Regular", "Ruim", "Muito Ruim"],
+        "section": "3. Atendimento e Qualidade do Serviço",
+        "allowComment": True,
+        "interpretation": "O atendimento da equipe é crucial para a satisfação..."
+    },
+    {
+        "id": 8,
+        "question": "3.2 - Você sente que a equipe do CEU está disponível e pronta para ajudar quando necessário?",
+        "type": "radio",
+        "options": ["Sempre", "Na maioria das vezes", "Às vezes", "Raramente", "Nunca"],
+        "section": "3. Atendimento e Qualidade do Serviço",
+        "allowComment": True,
+        "interpretation": "Disponibilidade e prontidão da equipe refletem diretamente no bem-estar..."
+    },
+    {
+        "id": 9,
+        "question": "3.3 - Como você avalia a comunicação da unidade (informação sobre eventos, mudanças, etc.)?",
+        "type": "radio",
+        "options": ["Excelente", "Boa", "Regular", "Ruim", "Muito Ruim"],
+        "section": "3. Atendimento e Qualidade do Serviço",
+        "allowComment": True,
+        "interpretation": "Uma boa comunicação é essencial para engajamento..."
+    },
+    {
+        "id": 10,
+        "question": "4.1 - As atividades do CEU têm impacto positivo na sua vida ou na de seus filhos?",
+        "type": "radio",
+        "options": ["Sim", "Parcialmente", "Não"],
+        "section": "4. Impacto e Satisfação Pessoal",
+        "allowComment": True,
+        "interpretation": "Medir o impacto positivo demonstra o valor social do CEU..."
+    },
+    {
+        "id": 11,
+        "question": "4.2 - Você indicaria o CEU para amigos ou familiares?",
+        "type": "radio",
+        "options": ["Sim", "Talvez", "Não"],
+        "section": "4. Impacto e Satisfação Pessoal",
+        "allowComment": True,
+        "interpretation": "O indicador de recomendação sugere grau de satisfação..."
+    },
+    {
+        "id": 12,
+        "question": "5.1 - Há algo que você gostaria de ver melhorado no CEU?",
+        "type": "radio",
+        "options": ["Sim", "Não"],
+        "section": "5. Sugestões e Melhorias",
+        "allowComment": True,
+        "interpretation": "Esta pergunta abre espaço para melhorias pontuais e específicas..."
+    },
+    {
+        "id": 13,
+        "question": "5.2 - Que tipo de novas atividades ou programas você gostaria de ver no CEU?",
+        "type": "radio",
+        "options": ["Sim", "Não"],
+        "section": "5. Sugestões e Melhorias",
+        "allowComment": True,
+        "interpretation": "Novas atividades ou programas expandem a atratividade do CEU..."
+    },
+    {
+        "id": 14,
+        "question": "5.3 - Há algum outro comentário ou sugestão que gostaria de compartilhar?",
+        "type": "radio",
+        "options": ["Sim", "Não"],
+        "section": "5. Sugestões e Melhorias",
+        "allowComment": True,
+        "interpretation": "Um espaço aberto para o participante expressar livremente..."
+    }
+]
+
+# Mapeia id da pergunta => texto
+questions_map = {q["id"]: q["question"] for q in questions}
+
+# URL da API
+url = "https://proced.datasavvy.com.br/api/responses"
+
+# Consome a API
+response = requests.get(url)
+if response.status_code == 200:
+    data = response.json()
+else:
+    print("Erro ao acessar a API:", response.status_code)
+    exit()
+
+# Montar lista de associações
+associacoes = []
+for registro in data:
+    if "answers" in registro and "comments" in registro:
+        for pergunta_id_str, resposta in registro["answers"].items():
+            try:
+                pergunta_id = int(pergunta_id_str)
+            except ValueError:
+                pergunta_id = None
+            
+            comentario = registro["comments"].get(pergunta_id_str, None)
+            
+            # Aqui, ao invés de "studentId": registro["studentId"]
+            # Usamos o token que está em registro["student_info"]["token"]
+            associacoes.append({
+                "studentId": registro["student_info"]["token"],  # <== Mudança aqui
+                "perguntaId": pergunta_id_str,
+                "perguntaTexto": questions_map.get(pergunta_id, f"Pergunta {pergunta_id_str}"),
+                "resposta": resposta,
+                "comentario": comentario
+            })
+
+# Inicializar o pipeline de Zero-Shot Classification
+classifier = pipeline(
+    task="zero-shot-classification",
+    model="joeddav/xlm-roberta-large-xnli"  # modelo multilíngue PT
+)
+
+candidate_labels = [
+    "sugestões de melhoria",
+    "elogios",
+    "reclamações",
+    "solicitações de serviços ou infraestrutura"
+]
+
+classified_comments = []
+for registro in data:
+    if "comments" not in registro or "answers" not in registro:
+        continue
+    
+    for question_id_str, comment in registro["comments"].items():
+        if not comment or not comment.strip():
+            continue
+        
+        answer = registro["answers"].get(question_id_str, "Sem resposta")
+        
+        try:
+            q_id = int(question_id_str)
+        except ValueError:
+            q_id = None
+        
+        question_text = questions_map.get(q_id, f"Pergunta {question_id_str}")
+        
+        text_for_model = f"Pergunta: {question_text}. Comentário: {comment}"
+        
+        classification_result = classifier(
+            text_for_model,
+            candidate_labels,
+            multi_label=False
+        )
+
+        best_label = classification_result["labels"][0]
+        best_score = classification_result["scores"][0]
+
+        # Aqui também
+        classified_comments.append({
+            "studentId": registro["student_info"]["token"],  # <== Mudança aqui
+            "questionId": question_id_str,
+            "questionText": question_text,
+            "answer": answer,
+            "comment": comment,
+            "classification": best_label,
+            "confidence": best_score
+        })
+
+# Salvar resultados em JSON
+with open("associacoes.json", "w", encoding="utf-8") as assoc_file:
+    json.dump(associacoes, assoc_file, indent=4, ensure_ascii=False)
+    print("Arquivo 'associacoes.json' criado com sucesso!")
+
+with open("classified_comments.json", "w", encoding="utf-8") as classified_file:
+    json.dump(classified_comments, classified_file, indent=4, ensure_ascii=False)
+    print("Arquivo 'classified_comments.json' criado com sucesso!")
+
+# Mostra uma amostra
+print("\n--- Associações (amostra) ---")
+for assoc in associacoes[:5]:
+    print(assoc)
+
+print("\n--- Classificações (amostra) ---")
+for classified in classified_comments[:5]:
+    print(classified)