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
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")