Update app.py

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@@ -39,35 +39,20 @@ def extract_aluno_pattern(nome):
         return match.group(1) if match else None
     return None
 
-def match_alunos(tarefas_csv_path, alunos_csv_path, contador_csv_path):
+def match_alunos(tarefas_csv_path, alunos_csv_path, contador_df):
     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()}")
+        return contador_df
 
     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'
+        return contador_df
 
     def generate_aluno_pattern(ra, dig_ra):
         ra_str = str(ra).zfill(9)
@@ -76,23 +61,11 @@ def match_alunos(tarefas_csv_path, alunos_csv_path, contador_csv_path):
 
     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']:
@@ -102,27 +75,26 @@ def match_alunos(tarefas_csv_path, alunos_csv_path, contador_csv_path):
         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, 'Tarefas Completadas'] += len(aluno_tarefas)
             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)
+            contador_df = pd.concat([contador_df, pd.DataFrame({'Nome do Aluno': [aluno], 'Tarefas Completadas': [len(aluno_tarefas)], 'Acertos Absolutos': [nota_total], 'Total Tempo': [str(tempo_total)]})], ignore_index=True)
 
-    return result_df
+    return contador_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']]
+    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', 'relatorio_final.csv']]
+
+    contador_df = pd.DataFrame(columns=['Nome do Aluno', 'Tarefas Completadas', 'Acertos Absolutos', 'Total Tempo'])
 
     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)
+        contador_df = match_alunos(tarefas_file, alunos_csv_path, contador_df)
         print(f"Arquivo {tarefas_file} processado.")
 
+    contador_df.to_csv(contador_csv_path, index=False)
     process_relatorios(contador_csv_path, relatorio_csv_path)
 
 def process_relatorios(contador_csv_path, relatorio_csv_path):
@@ -181,4 +153,4 @@ with gr.Blocks() as interface:
     
     generate_btn.click(fn=process_and_prepare_download, inputs=[html_file, excel_files], outputs=[output_html, download_btn])
 
-interface.launch()
+interface.launch()