app.py

import gradio as gr
import pandas as pd
import re
import os
from datetime import timedelta

def parse_duration(duration_str):
    try:
        h, m, s = map(int, duration_str.split(':'))
        return timedelta(hours=h, minutes=m, seconds=s)
    except:
        return timedelta(0)

def format_timedelta(td):
    total_seconds = int(td.total_seconds())
    hours, remainder = divmod(total_seconds, 3600)
    minutes, seconds = divmod(remainder, 60)
    return f"{hours:02}:{minutes:02}:{seconds:02}"

def normalize_html_to_csv(input_html_path, output_csv_path):
    html_data = pd.read_html(input_html_path)
    data = html_data[0]
    data.to_csv(output_csv_path, index=False)

def normalize_multiple_excel_to_csv(input_directory, output_directory):
    input_excel_paths = [os.path.join(input_directory, f) for f in os.listdir(input_directory) if f.endswith('.xlsx')]
    output_csv_paths = [os.path.join(output_directory, os.path.splitext(f)[0] + '.csv') for f in os.listdir(input_directory) if f.endswith('.xlsx')]
    for input_excel_path, output_csv_path in zip(input_excel_paths, output_csv_paths):
        excel_data = pd.read_excel(input_excel_path)
        unnecessary_columns = [col for col in excel_data.columns if 'Unnamed' in col]
        if unnecessary_columns:
            excel_data = excel_data.drop(columns=unnecessary_columns)
        excel_data.to_csv(output_csv_path, index=False)

def extract_aluno_pattern(nome):
    if isinstance(nome, str):
        match = re.search(r"(\d{8,9}-\w{2})", nome.lower())
        return match.group(1) if match else None
    return None

def match_alunos(tarefas_csv_path, alunos_csv_path, contador_csv_path):
    try:
        tarefas_df = pd.read_csv(tarefas_csv_path)
        alunos_df = pd.read_csv(alunos_csv_path)
    except pd.errors.EmptyDataError:
        print(f"Arquivo {tarefas_csv_path} ou {alunos_csv_path} está vazio. Pulando...")
        return

    print(f"Tarefas DataFrame (antes da normalização):\n{tarefas_df.head()}")
    print(f"Alunos DataFrame (antes da normalização):\n{alunos_df.head()}")

    tarefas_df.columns = tarefas_df.columns.str.strip()
    alunos_df.columns = alunos_df.columns.str.strip()

    if 'Aluno' not in tarefas_df.columns or 'Nota' not in tarefas_df.columns or 'Duração' not in tarefas_df.columns:
        print(f"Colunas 'Aluno', 'Nota' ou 'Duração' não encontradas no arquivo {tarefas_csv_path}. Pulando este arquivo.")
        return

    try:
        contador_df = pd.read_csv(contador_csv_path)
    except FileNotFoundError:
        contador_df = pd.DataFrame(columns=['Nome do Aluno', 'Tarefas Completadas', 'Acertos Absolutos', 'Total Tempo'])

    if 'Tarefas Completadas' not in contador_df.columns:
        contador_df['Tarefas Completadas'] = 0
    if 'Acertos Absolutos' not in contador_df.columns:
        contador_df['Acertos Absolutos'] = 0
    if 'Total Tempo' not in contador_df.columns:
        contador_df['Total Tempo'] = '00:00:00'

    def generate_aluno_pattern(ra, dig_ra):
        ra_str = str(ra).zfill(9)
        ra_without_first_two_digits = ra_str[2:]
        return f"{ra_str[1]}{ra_without_first_two_digits}{dig_ra}-sp".lower()

    alunos_df['Aluno_Pattern'] = alunos_df.apply(lambda row: generate_aluno_pattern(row['RA'], row['Dig. RA']), axis=1)

    print(f"Alunos DataFrame (com padrão):\n{alunos_df.head()}")

    def extract_aluno_pattern(nome):
        if isinstance(nome, str):
            match = re.search(r'\d+.*', nome.lower())
            return match.group(0) if match else None
        return None

    tarefas_df['Aluno_Pattern'] = tarefas_df['Aluno'].apply(extract_aluno_pattern)
    tarefas_df['Duração'] = tarefas_df['Duração'].apply(parse_duration)

    print(f"Tarefas DataFrame (com padrão):\n{tarefas_df.head()}")

    matched_alunos = alunos_df[alunos_df['Aluno_Pattern'].isin(tarefas_df['Aluno_Pattern'])]

    print(f"Matched Alunos DataFrame:\n{matched_alunos.head()}")

    result_df = matched_alunos[['Nome do Aluno']].drop_duplicates()

    for aluno in result_df['Nome do Aluno']:
        aluno_pattern = alunos_df.loc[alunos_df['Nome do Aluno'] == aluno, 'Aluno_Pattern'].values[0]
        aluno_tarefas = tarefas_df[tarefas_df['Aluno_Pattern'] == aluno_pattern]
        nota_total = aluno_tarefas['Nota'].sum()
        tempo_total = aluno_tarefas['Duração'].sum()

        if aluno in contador_df['Nome do Aluno'].values:
            contador_df.loc[contador_df['Nome do Aluno'] == aluno, 'Tarefas Completadas'] += 1
            contador_df.loc[contador_df['Nome do Aluno'] == aluno, 'Acertos Absolutos'] += nota_total
            current_total_tempo = pd.to_timedelta(contador_df.loc[contador_df['Nome do Aluno'] == aluno, 'Total Tempo'].values[0])
            contador_df.loc[contador_df['Nome do Aluno'] == aluno, 'Total Tempo'] = str(current_total_tempo + tempo_total)
        else:
            contador_df = pd.concat([contador_df, pd.DataFrame({'Nome do Aluno': [aluno], 'Tarefas Completadas': [1], 'Acertos Absolutos': [nota_total], 'Total Tempo': [str(tempo_total)]})], ignore_index=True)

    print(f"Contador DataFrame (atualizado):\n{contador_df.head()}")

    contador_df.to_csv(contador_csv_path, index=False)

    return result_df

def process_all_tarefas_in_directory(directory, alunos_csv_path, contador_csv_path, relatorio_csv_path):
    tarefas_files = [os.path.join(directory, f) for f in os.listdir(directory) if f.endswith('.csv') and f not in ['alunos_fim.csv', 'contador_tarefas.csv']]

    for i, tarefas_file in enumerate(tarefas_files):
        print(f"Processando arquivo {i+1}/{len(tarefas_files)}: {tarefas_file}")
        match_alunos(tarefas_file, alunos_csv_path, contador_csv_path)
        print(f"Arquivo {tarefas_file} processado.")

    process_relatorios(contador_csv_path, relatorio_csv_path)

def process_relatorios(contador_csv_path, relatorio_csv_path):
    contador_df = pd.read_csv(contador_csv_path)
    contador_df['Média de Acertos'] = ((contador_df['Acertos Absolutos'] / (contador_df['Tarefas Completadas'] * 2)) * 100).round(2).astype(str) + '%'
    contador_df['Total Tempo'] = pd.to_timedelta(contador_df['Total Tempo'])
    contador_df['Tempo Médio por Tarefa'] = (contador_df['Total Tempo'] / contador_df['Tarefas Completadas']).apply(format_timedelta)
    contador_df['Total Tempo'] = contador_df['Total Tempo'].apply(format_timedelta)
    contador_df = contador_df.sort_values(by='Tarefas Completadas', ascending=False)
    contador_df.to_csv(relatorio_csv_path, index=False)
    return contador_df


def processar_relatorio(html_file, tarefa_files):
    input_directory = "temp_files"  # Diretório temporário para os arquivos
    output_directory = "temp_files"

    os.makedirs(input_directory, exist_ok=True)
    os.makedirs(output_directory, exist_ok=True)

    # Limpa o diretório temporário antes de cada execução (opcional, mas recomendado)
    for filename in os.listdir(input_directory):
        file_path = os.path.join(input_directory, filename)
        if os.path.isfile(file_path):
            os.remove(file_path)

    # Salva os arquivos enviados
    html_path = os.path.join(input_directory, "alunos.htm")
    with open(html_path, "wb") as f:
        f.write(html_file)

    for idx, tarefa_file in enumerate(tarefa_files):
        tarefa_path = os.path.join(input_directory, f"tarefa_{idx}.xlsx")
        with open(tarefa_path, "wb") as f:
            f.write(tarefa_file)

    # Normaliza os arquivos
    alunos_csv_path = os.path.join(output_directory, "alunos_fim.csv")
    normalize_html_to_csv(html_path, alunos_csv_path)
    normalize_multiple_excel_to_csv(input_directory, output_directory)

    # Processa os dados e gera o relatório
    contador_csv_path = os.path.join(output_directory, "contador_tarefas.csv")
    relatorio_csv_path = os.path.join(output_directory, "relatorio_final.csv")
    process_all_tarefas_in_directory(output_directory, alunos_csv_path, contador_csv_path, relatorio_csv_path)
    df = process_relatorios(contador_csv_path, relatorio_csv_path)

    # Salva o relatório em HTML
    html_output_path = os.path.join(output_directory, "relatorio_final.html")
    df.to_html(html_output_path, index=False)

    return df.to_html(index=False), html_output_path

# --- Interface Gradio ---
with gr.Blocks() as interface:
    gr.Markdown("# Processamento de Relatórios de Tarefas")
    html_file = gr.File(label="Upload HTML File (alunos.htm)", type="binary")
    excel_files = gr.Files(label="Upload Excel Files (Relatórios de Tarefas)", type="binary", file_count="multiple")
    generate_btn = gr.Button("Generate Report")
    output_html = gr.HTML()
    download_btn = gr.File(label="Download Report")

    generate_btn.click(fn=processar_relatorio, inputs=[html_file, excel_files], outputs=[output_html, download_btn])

interface.launch()