app.py

import streamlit as st
from fpdf import FPDF
from io import BytesIO
import num2words
import os
from datetime import datetime
import tempfile
import json
import requests
import re
import yaml
from faster_whisper import WhisperModel

# ========================
# CONFIGURAÇÃO DE AMBIENTE
# ========================
def carregar_api_key():
    try:
        if "OPENROUTER_API_KEY" in st.secrets:
            return st.secrets["OPENROUTER_API_KEY"]
    except Exception:
        pass 

    env_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'env.yaml')
    try:
        with open(env_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
            env_vars = yaml.safe_load(file)
            return env_vars.get('OPENROUTER_API_KEY')
    except FileNotFoundError:
        return None
    except Exception as e:
        st.sidebar.error(f"⚠️ Erro ao ler env.yaml: {e}")
        return None

# ========================
# PDF COMPLETO COM ASSINATURA
# ========================
class CustomPDF(FPDF):
    def header(self):
        pass 

def data_atual_em_texto():
    meses = {
        'January': 'Janeiro', 'February': 'Fevereiro', 'March': 'Março',
        'April': 'Abril', 'May': 'Maio', 'June': 'Junho',
        'July': 'Julho', 'August': 'Agosto', 'September': 'Setembro',
        'October': 'Outubro', 'November': 'Novembro', 'December': 'Dezembro'
    }
    data = datetime.now()
    data_formatada = data.strftime('%d de %B de %Y')
    mes = data_formatada.split('de')[1].strip()
    return data_formatada.replace(mes, meses[mes])

def generate_pdf(nome_cliente, quantidade, valor, logo_path, assinatura_path):
    pdf = CustomPDF()
    pdf.set_left_margin(20)
    pdf.set_right_margin(20)
    pdf.add_page()

    if not os.path.exists(logo_path):
        raise FileNotFoundError(f"Logo não encontrada: {logo_path}")
    if not os.path.exists(assinatura_path):
        raise FileNotFoundError(f"Assinatura não encontrada: {assinatura_path}")

    pdf.image(logo_path, x=87.5, y=30, w=35)
    pdf.set_font('Times', 'B', 18)
    pdf.ln(60)
    pdf.cell(0, 10, 'RECIBO DE PAGAMENTO', ln=True, align='C')

    pdf.set_font('Times', '', 11)
    pdf.ln(25)

    valor_extenso = num2words.num2words(valor, lang='pt_BR', to='currency')
    quantidade_extenso = num2words.num2words(quantidade, lang='pt_BR')
    valor_corrigido = f"{valor:,.2f}".replace(',', 'X').replace('.', ',').replace('X', '.')

    if quantidade < 1000:
        quantidade_corrigido = quantidade
    else:
        quantidade_corrigido = f"{quantidade:,}".replace(',', '.')

    texto = (
        f"Eu, Maria Verônica Gomes Pereira Avelino, CPF: 047.589.934-24, "
        f"recebi do(a) {nome_cliente} o valor de R$ {valor_corrigido} ({valor_extenso}), "
        f"referente ao fornecimento de {quantidade_corrigido} ({quantidade_extenso}) salgados."
    )
    pdf.multi_cell(0, 5, texto, align='J')

    pdf.ln(40)
    data_hoje = data_atual_em_texto()
    pdf.cell(0, 10, f"Lajes/RN, {data_hoje}", ln=True, align='C')

    pdf.ln(50)
    pdf.image(assinatura_path, x=65, w=80)
    pdf.ln(-5)
    pdf.set_font('Times', '', 11)
    pdf.cell(0, 10, "_______________________________________", ln=True, align='C')
    pdf.ln(-5)
    pdf.cell(0, 10, "Maria Verônica Gomes Pereira Avelino", ln=True, align='C')

    pdf_bytes = pdf.output(dest='S').encode('latin1')
    return BytesIO(pdf_bytes)

# ========================
# WHISPER LOCAL
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@st.cache_resource
def carregar_modelo():
    return WhisperModel("base", device="cpu", compute_type="int8")

def transcrever_audio_file(audio_file):
    with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".wav") as tmp:
        # Mudança importante: getvalue() garante a leitura na memória sem erro de ponteiro
        tmp.write(audio_file.getvalue())
        tmp_path = tmp.name

    try:
        model = carregar_modelo()
        segments, _ = model.transcribe(tmp_path, language="pt")
        segments = list(segments)

        if not segments:
            return ""

        texto = " ".join([s.text for s in segments])
        return texto.strip()
    finally:
        if os.path.exists(tmp_path):
            os.unlink(tmp_path)

# ========================
# OPENROUTER
# ========================
def extrair_dados(texto, api_key):
    if not api_key:
        return None, None, None

    prompt = f"""Você é um assistente de extração de dados.
Sua única função é ler o texto abaixo e retornar um JSON válido.
NÃO escreva introduções, explicações ou formatação markdown.

Texto: "{texto}"

Formato OBRIGATÓRIO:
{{"nome": "Nome do Cliente", "quantidade": 0, "valor": 0.0}}"""

    response = requests.post(
        "https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions",
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        },
        json={
            "model": "openrouter/free", 
            "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
            "temperature": 0.1
        }
    )

    if response.status_code != 200:
        st.error(f"Erro na API: {response.text}")
        return None, None, None

    data = response.json()
    resposta = data["choices"][0]["message"]["content"]
    match = re.search(r'\{.*\}', resposta, re.DOTALL)

    if match:
        try:
            dados = json.loads(match.group(0))
            return dados.get("nome", ""), dados.get("quantidade", 0), float(dados.get("valor", 0.0))
        except json.JSONDecodeError:
            return None, None, None
            
    return None, None, None


# ========================
# UI - STREAMLIT
# ========================
st.set_page_config(page_title="Gerador de Recibo com IA", page_icon="📝")
st.title("🎙️ Gerador de Recibo Inteligente")

API_KEY = carregar_api_key()

BASE_DIR = os.path.dirname(__file__)
logo_path = os.path.join(BASE_DIR, "images", "logo.png")
assinatura_path = os.path.join(BASE_DIR, "images", "assinatura.png")

# Inicializa as variáveis na memória da sessão
if "dados_extraidos" not in st.session_state:
    st.session_state.dados_extraidos = False
if "ultimo_audio" not in st.session_state:
    st.session_state.ultimo_audio = None
# Inicializamos as chaves que vão se conectar diretamente aos widgets
if "nome" not in st.session_state:
    st.session_state.nome = ""
if "qtd" not in st.session_state:
    st.session_state.qtd = 0
if "val" not in st.session_state:
    st.session_state.val = 0.0

audio = st.audio_input("🎤 Grave o comando (Ex: 'Recibo para o João, 150 salgados, 75 reais')")

# Lógica de processamento automático
if audio is not None:
    audio_bytes = audio.getvalue()
    
    # Compara se os bytes do áudio atual são diferentes dos bytes do último áudio gravado
    if st.session_state.ultimo_audio != audio_bytes:
        st.session_state.ultimo_audio = audio_bytes # Salva o novo áudio na memória
        
        if not API_KEY:
            st.error("⚠️ API Key ausente. Configure para processar o áudio.")
        else:
            with st.spinner("Processando áudio e preenchendo formulário..."):
                texto = transcrever_audio_file(audio)
                
                if texto:
                    nome, qtd, val = extrair_dados(texto, API_KEY)
                    
                    if nome is not None:
                        # Atualiza os valores direto no session_state (isso atualiza a tela)
                        st.session_state.nome = str(nome).title()
                        
                        try:
                            st.session_state.qtd = int(qtd)
                        except:
                            st.session_state.qtd = 0
                            
                        try:
                            st.session_state.val = float(val)
                        except:
                            st.session_state.val = 0.0
                            
                        st.session_state.dados_extraidos = True
                else:
                    st.warning("Não foi possível detectar fala no áudio. Tente falar mais perto do microfone.")

st.divider()

# Exibe os campos (agora conectados diretamente ao session_state via parâmetro "key")
if st.session_state.dados_extraidos:
    st.subheader("Verifique os dados do Recibo:")
    
    col1, col2, col3 = st.columns(3)
    with col1:
        nome_final = st.text_input("Nome do Cliente", key="nome")
    with col2:
        qtd_final = st.number_input("Quantidade", step=1, key="qtd")
    with col3:
        val_final = st.number_input("Valor (R$)", step=0.5, format="%.2f", key="val")
    
    if nome_final and qtd_final > 0 and val_final > 0:
        try:
            pdf_bytes = generate_pdf(nome_final, qtd_final, val_final, logo_path, assinatura_path)
            nome_arquivo = nome_final.lower().replace(" ", "_")
            
            st.download_button(
                label="📄 Baixar Recibo (PDF)",
                data=pdf_bytes,
                file_name=f"recibo_{nome_arquivo}.pdf",
                mime="application/pdf",
                type="primary"
            )
        except FileNotFoundError as e:
            st.error(f"**Erro nas Imagens:** {e}")
    else:
        st.info("💡 Preencha os campos com valores maiores que zero para habilitar o download do recibo.")