def test_envia_relatorio_html_por_email(self):
data = [{
'ticker': 'MAXR11',
'qtd': 100,
'data': datetime.date(2019, 3, 11),
'preco': 100,
'aquisicao_via': 'HomeBroker'
}, {
'ticker': 'PETR4',
'qtd': 100,
'data': datetime.date(2019, 4, 11),
'preco': 100,
'aquisicao_via': 'HomeBroker'
}, {
'ticker': 'XPLG11',
'qtd': 100,
'data': datetime.date(2019, 4, 12),
'preco': 200,
'aquisicao_via': 'HomeBroker'
}, {
'ticker': 'XPLG11',
'qtd': -50,
'data': datetime.date(2019, 5, 12),
'preco': 220,
'aquisicao_via': 'HomeBroker'
}]
df = create_testing_dataframe(data)
calcula_custodia(df)
calculo_ir = CalculoIr(df=df)
calculo_ir.calcula()
assert envia_relatorio_html_por_email('assunto - teste unitário',
relatorio_html(calculo_ir))
def test_relatorio_txt(self):
from src.dropbox_files import download_dropbox_file
download_dropbox_file()
df = get_operations()
df = df.tail(60)
calcula_custodia(df)
calculo_ir = CalculoIr(df=df)
calculo_ir.calcula()
with open("relatorio.txt", "w") as relatorio:
relatorio.write(relatorio_txt(calculo_ir))
def test_relatorio_html(self):
from src.dropbox_files import download_dropbox_file
download_dropbox_file()
df = get_operations_dataframe()
df = df.tail(150)
calcula_custodia(df)
calculo_ir = CalculoIr(df=df)
calculo_ir.calcula()
from py_w3c.validators.html.validator import HTMLValidator
assert HTMLValidator().validate_fragment(relatorio_html(calculo_ir))
def do_calculo_ir():
from src.dropbox_files import download_dropbox_file
download_dropbox_file()
df = get_operations()
from src.stuff import calcula_custodia
calcula_custodia(df)
calculo_ir = CalculoIr(df=df)
calculo_ir.calcula()
print(relatorio_txt(calculo_ir))
envia_relatorio_html_por_email(assunto(calculo_ir),
relatorio_html(calculo_ir))
def do_calculo_ir():
from src.dropbox_files import download_dropbox_file
download_dropbox_file()
df = get_operations_dataframe()
from src.stuff import calcula_custodia
calcula_custodia(df)
calculo_ir = CalculoIr(df=df)
calculo_ir.calcula()
print(relatorio_txt(calculo_ir))
envia_relatorio_html_por_email(
'Calculo de IR - ' + calculo_ir.mes_do_relatorio + ' - CPF: ' +
os.environ['CPF'] + ' - ' + datetime.now().strftime("%H:%M:%S"),
relatorio_html(calculo_ir))
def relatorio_html(ir):
relatorio = '<html>'
relatorio += __h1('RELATORIO')
relatorio += __p('')
relatorio += __h2('Custódia')
custodia = calcula_custodia(ir.df, datetime.datetime.now().date())
custodia = custodia[custodia.valor > 0]
total_na_carteira = custodia['valor'].sum()
custodia['valorizacao'] = custodia.apply(lambda row: '{:.2f}'.format(float(row.valorizacao)), axis=1)
custodia['valor'] = custodia.apply(lambda row: '{:.2f}'.format(row.valor), axis=1)
custodia['preco_atual'] = custodia.apply(lambda row: '{:.2f}'.format(row.preco_atual), axis=1)
custodia['preco_medio_compra'] = custodia.apply(lambda row: '{:.2f}'.format(row.preco_medio_compra), axis=1)
custodia['ultimo_yield'] = custodia.apply(lambda row: '' if row.ultimo_yield is None else '{:.2f}'.format(row.ultimo_yield), axis=1)
headers = ['ticker', 'qtd', 'valor (R$)', 'Preco Atual (R$)', 'Preco Medio Compra (R$)', 'valorizacao (%)', 'Ultimo Yield [%]', 'tipo', 'Dt.Compra']
columns = ['ticker', 'qtd', 'valor', 'preco_atual', 'preco_medio_compra', 'valorizacao', 'ultimo_yield', 'tipo', 'data_primeira_compra']
custodia = custodia[columns]
custodia.columns = headers
relatorio += build_table(custodia, __cor_tabela())
relatorio += __p('Total na carteira : ' + __format(total_na_carteira))
relatorio += __hr()
for data in ir.datas:
if ir.possui_vendas_no_mes(data):
relatorio += __p('')
relatorio += __h3('MES : ' + str(data.month) + '/' + str(data.year))
relatorio += __p('Vendas:', tab=1)
vendas_no_mes_por_tipo = ir.get_vendas_no_mes_por_tipo(data)
for tipo in TipoTicker:
if len(vendas_no_mes_por_tipo[tipo]):
relatorio += __p(tipo.name + ':', tab=2)
df_mes_por_tipo = pd.DataFrame(columns=['ticker', 'Qtd Vendida [#]', 'Preco Médio de Compra [R$]', 'Preco Médio de Venda [R$]', 'Resultado Apurado [R$]'])
for venda in vendas_no_mes_por_tipo[tipo]:
df_mes_por_tipo.loc[len(df_mes_por_tipo)] = [venda['ticker'],
str(int(venda['qtd_vendida'])),
__format(venda['preco_medio_compra']),
__format(venda['preco_medio_venda']),
__format(venda['resultado_apurado'])]
relatorio += __p(build_table(df_mes_por_tipo, __cor_tabela(tipo)), tab=3)
relatorio += __p('Lucro/Prejuizo no mês: ' + __format(ir.calcula_prejuizo_por_tipo(data, tipo)), tab=3)
relatorio += __p('Lucro/Prejuizo acumulado: ' + __format(ir.calcula_prejuizo_acumulado(data, tipo)), tab=3)
relatorio += __p('IR no mês para ' + tipo.name + ': ' + __format(ir.calcula_ir_a_pagar(ir.calcula_prejuizo_acumulado(data, tipo), tipo)), tab=3)
relatorio += __p('Dedo-Duro TOTAL no mês: ' + __format(ir.calcula_dedo_duro_no_mes(data)), tab=2)
relatorio += __p('IR a pagar TOTAL no mês: ' + __format(ir.calcula_ir_a_pagar_no_mes(data)), tab=2)
relatorio += __hr()
relatorio += __close_html()
return ''.join(relatorio)
def test_relatorio_html(self):
data = [{
'ticker': 'MAXR11',
'qtd': 100,
'data': datetime.date(2019, 3, 11),
'preco': 100,
'aquisicao_via': 'HomeBroker'
}, {
'ticker': 'PETR4',
'qtd': 100,
'data': datetime.date(2019, 4, 11),
'preco': 100,
'aquisicao_via': 'HomeBroker'
}, {
'ticker': 'XPLG11',
'qtd': 100,
'data': datetime.date(2019, 4, 12),
'preco': 200,
'aquisicao_via': 'HomeBroker'
}, {
'ticker': 'XPLG11',
'qtd': -50,
'data': datetime.date(2019, 5, 12),
'preco': 220,
'aquisicao_via': 'HomeBroker'
}]
df = create_testing_dataframe(data)
calcula_custodia(df)
calculo_ir = CalculoIr(df=df)
calculo_ir.calcula()
from py_w3c.validators.html.validator import HTMLValidator
assert HTMLValidator().validate_fragment(relatorio_html(calculo_ir))
def test_relatorio_txt(self):
from src.dropbox_files import download_dropbox_file
download_dropbox_file(OPERACOES_DE_TESTE)
df = get_operations(OPERACOES_DE_TESTE)
assert len(df.count()) > 0
df = df.tail(60)
custodia = calcula_custodia(df)
calculo_ir = CalculoIr(df=df)
calculo_ir.calcula()
with open("temp/relatorio_teste.txt", "w") as relatorio:
relatorio.write(
relatorio_txt(custodia, calculo_ir, datetime.date.today(),
False))
def relatorio_txt(ir):
relatorio = []
relatorio.append('RELATORIO')
relatorio.append('')
relatorio.append('Custódia')
custodia = calcula_custodia(ir.df, datetime.datetime.now().date())
columns = ['ticker', 'qtd', 'valor', 'preco_atual', 'preco_medio_compra', 'valorizacao', 'ultimo_yield', 'tipo', 'data_primeira_compra']
headers = ['ticker', 'qtd', 'valor (R$)', 'Preco Atual (R$)', 'Preco Medio Compra (R$)', 'valorizacao (%)', 'Ultimo Yield [%]', 'tipo', 'Dt.Compra']
custodia = custodia[columns]
custodia = custodia[custodia.valor > 0]
total_na_carteira = custodia['valor'].sum()
custodia['valorizacao'] = custodia.apply(lambda row: '{:.2f}'.format(float(row.valorizacao)), axis=1)
custodia['valor'] = custodia.apply(lambda row: '{:.2f}'.format(row.valor), axis=1)
custodia['preco_atual'] = custodia.apply(lambda row: '{:.2f}'.format(row.preco_atual), axis=1)
custodia['preco_medio_compra'] = custodia.apply(lambda row: '{:.2f}'.format(row.preco_medio_compra), axis=1)
custodia['ultimo_yield'] = custodia.apply(lambda row: '' if row.ultimo_yield is None else '{:.2f}'.format(row.ultimo_yield), axis=1)
relatorio.append(tabulate(custodia, showindex=False, headers=headers, tablefmt='psql'))
relatorio.append('Total na carteira : ' + __format(total_na_carteira))
for data in ir.datas:
if ir.possui_vendas_no_mes(data):
relatorio.append('')
relatorio.append(__tab(1) + 'MES : ' + str(data.month) + '/' + str(data.year))
relatorio.append(__tab(1) + 'Vendas:')
vendas_no_mes_por_tipo = ir.get_vendas_no_mes_por_tipo(data)
for tipo in TipoTicker:
if len(vendas_no_mes_por_tipo[tipo]):
relatorio.append(__tab(2) + tipo.name + ':')
df_mes_por_tipo = pd.DataFrame(columns=['ticker', 'Qtd Vendida [#]', 'Preco Médio de Compra [R$]', 'Preco Médio de Venda [R$]', 'Resultado Apurado [R$]'])
for venda in vendas_no_mes_por_tipo[tipo]:
df_mes_por_tipo.loc[len(df_mes_por_tipo)] = [venda['ticker'],
str(int(venda['qtd_vendida'])),
__format(venda['preco_medio_compra']),
__format(venda['preco_medio_venda']),
__format(venda['resultado_apurado'])]
relatorio.append(__tab(3) + tabulate(df_mes_por_tipo, headers=df_mes_por_tipo.columns, showindex=False, tablefmt='psql').replace('\n', '\n' + __tab(3)))
relatorio.append(__tab(3) + 'Lucro/Prejuizo no mês: ' + __format(ir.calcula_prejuizo_por_tipo(data, tipo)))
relatorio.append(__tab(3) + 'Lucro/Prejuizo acumulado: ' + __format(ir.calcula_prejuizo_acumulado(data, tipo)))
relatorio.append(__tab(3) + 'IR no mês para ' + tipo.name + ': ' + __format(ir.calcula_ir_a_pagar(ir.calcula_prejuizo_acumulado(data, tipo), tipo)))
relatorio.append(__tab(2) + 'Dedo-Duro TOTAL no mês: ' + __format(ir.calcula_dedo_duro_no_mes(data)))
relatorio.append(__tab(2) + 'IR a pagar TOTAL no mês: ' + __format(ir.calcula_ir_a_pagar_no_mes(data)))
return '\n'.join(relatorio)
def test_calcula_custodia(self):
from src.dropbox_files import download_dropbox_file
download_dropbox_file()
df = get_operations_dataframe()
data = datetime.datetime.now().date()
custodia = calcula_custodia(df, data)
assert type(custodia) is pd.DataFrame
assert 'preco_medio_compra' in custodia.columns
assert 'ticker' in custodia.columns
assert 'qtd' in custodia.columns
assert 'preco_atual' in custodia.columns
assert 'valorizacao' in custodia.columns
assert 'valor' in custodia.columns
assert 'tipo' in custodia.columns
assert 'data_primeira_compra' in custodia.columns
def relatorio_html(ir):
relatorio = '<html>'
relatorio += __h1('RELATORIO')
relatorio += __p('')
relatorio += __h2('Custódia')
custodia = calcula_custodia(ir.df, datetime.datetime.now().date())
custodia = custodia[custodia.valor > 0]
total_na_carteira = custodia['valor'].sum()
custodia['valorizacao'] = custodia.apply(lambda row: '{:.2f}'.format(float(row.valorizacao)), axis=1)
custodia['valor'] = custodia.apply(lambda row: '{:.2f}'.format(row.valor), axis=1)
custodia['preco_atual'] = custodia.apply(lambda row: '{:.2f}'.format(row.preco_atual), axis=1)
custodia['preco_medio_compra'] = custodia.apply(lambda row: '{:.2f}'.format(row.preco_medio_compra), axis=1)
headers = ['ticker', 'qtd', 'valor (R$)', 'Preco Atual (R$)', 'Preco Medio Compra (R$)', 'valorizacao (%)', 'tipo', 'Primeira Compra']
columns = ['ticker', 'qtd', 'valor', 'preco_atual', 'preco_medio_compra', 'valorizacao', 'tipo', 'data_primeira_compra']
custodia = custodia[columns]
custodia.columns = headers
relatorio += custodia.to_html(index=False)
relatorio += __p('Total na carteira : ' + __format(total_na_carteira), tab=3)
relatorio += __hr()
for data in ir.datas:
if ir.possui_vendas_no_mes(data):
relatorio += __p('')
relatorio += __h3('MES : ' + str(data.month) + '/' + str(data.year))
relatorio += __p('Vendas:', tab=2)
vendas_no_mes_por_tipo = ir.get_vendas_no_mes_por_tipo(data)
for tipo in TipoTicker:
if len(vendas_no_mes_por_tipo[tipo]):
relatorio += __p(tipo.name + ':', tab=3)
for venda in vendas_no_mes_por_tipo[tipo]:
relatorio += __p(__format_venda(venda), tab=4)
relatorio += __p('Lucro/Prejuizo no mês: ' + __format(ir.calcula_prejuizo_por_tipo(data, tipo)), tab=4)
relatorio += __p('Lucro/Prejuizo acumulado: ' + __format(ir.calcula_prejuizo_acumulado(data, tipo)), tab=4)
relatorio += __p('IR no mês para ' + tipo.name + ': ' + __format(ir.calcula_ir_a_pagar(ir.calcula_prejuizo_acumulado(data, tipo), tipo)), tab=4)
relatorio += __p('Dedo-Duro TOTAL no mês: ' + __format(ir.calcula_dedo_duro_no_mes(data)), tab=3)
relatorio += __p('IR a pagar TOTAL no mês: ' + __format(ir.calcula_ir_a_pagar_no_mes(data)), tab=3)
relatorio += __hr()
relatorio += __close_html()
return ''.join(relatorio)
def test_calcula_custodia(self):
from src.dropbox_files import download_dropbox_file
download_dropbox_file(OPERACOES_DE_TESTE)
df = get_operations(OPERACOES_DE_TESTE)
assert len(df) > 0
df = df.tail(80)
data = datetime.datetime.now().date()
custodia = calcula_custodia(df, data)
assert type(custodia) is pd.DataFrame
assert 'preco_medio_compra' in custodia.columns
assert 'ticker' in custodia.columns
assert 'qtd' in custodia.columns
assert 'preco_atual' in custodia.columns
assert 'valorizacao' in custodia.columns
assert 'ultimo_yield' in custodia.columns
assert 'valor' in custodia.columns
assert 'tipo' in custodia.columns
assert 'data_primeira_compra' in custodia.columns
def relatorio_txt(ir):
relatorio = []
relatorio.append('RELATORIO')
relatorio.append('')
relatorio.append('Custódia')
custodia = calcula_custodia(ir.df, datetime.datetime.now().date())
columns = ['ticker', 'qtd', 'valor', 'preco_atual', 'preco_medio_compra', 'valorizacao', 'tipo', 'data_primeira_compra']
headers = ['ticker', 'qtd', 'valor (R$)', 'PrecoAtual(R$)', 'PrecoMedioCompra(R$)', 'valorizacao (%)', 'tipo', 'PrimeiraCompra']
custodia = custodia[columns]
custodia = custodia[custodia.valor > 0]
total_na_carteira = custodia['valor'].sum()
custodia['valorizacao'] = custodia.apply(lambda row: '{:.2f}'.format(float(row.valorizacao)), axis=1)
custodia['valor'] = custodia.apply(lambda row: '{:.2f}'.format(row.valor), axis=1)
custodia['preco_atual'] = custodia.apply(lambda row: '{:.2f}'.format(row.preco_atual), axis=1)
custodia['preco_medio_compra'] = custodia.apply(lambda row: '{:.2f}'.format(row.preco_medio_compra), axis=1)
relatorio.append(tabulate(custodia, showindex=False, headers=headers, tablefmt='psql'))
relatorio.append('Total na carteira : ' + __format(total_na_carteira))
for data in ir.datas:
if ir.possui_vendas_no_mes(data):
relatorio.append('')
relatorio.append(__tab(1) + 'MES : ' + str(data.month) + '/' + str(data.year))
relatorio.append(__tab(2) + 'Vendas:')
vendas_no_mes_por_tipo = ir.get_vendas_no_mes_por_tipo(data)
for tipo in TipoTicker:
if len(vendas_no_mes_por_tipo[tipo]):
relatorio.append(__tab(3) + tipo.name + ':')
for venda in vendas_no_mes_por_tipo[tipo]:
relatorio.append(__tab(4) + __format_venda(venda))
relatorio.append(__tab(4) + 'Lucro/Prejuizo no mês: ' + __format(ir.calcula_prejuizo_por_tipo(data, tipo)))
relatorio.append(__tab(4) + 'Lucro/Prejuizo acumulado: ' + __format(ir.calcula_prejuizo_acumulado(data, tipo)))
relatorio.append(__tab(4) + 'IR no mês para ' + tipo.name + ': ' + __format(ir.calcula_ir_a_pagar(ir.calcula_prejuizo_acumulado(data, tipo), tipo)))
relatorio.append(__tab(3) + 'Dedo-Duro TOTAL no mês: ' + __format(ir.calcula_dedo_duro_no_mes(data)))
relatorio.append(__tab(3) + 'IR a pagar TOTAL no mês: ' + __format(ir.calcula_ir_a_pagar_no_mes(data)))
return '\n'.join(relatorio)
def do_calculo_ir():
from src.dropbox_files import download_dropbox_file
download_dropbox_file(OPERATIONS_FILEPATH)
df = get_operations(filepath=OPERATIONS_FILEPATH)
first_year = df['data'].min().year
last_year = df['data'].max().year
# Permite separar as outras operações de forma organizada
for f in [
'outras_operacoes.txt', 'custos.txt', 'ofertas_publicas.txt',
'subscricoes.txt'
]:
for year in range(first_year, last_year + 1):
outros = get_operations(WORK_DIR + str(year) + '/' + f,
operations=df)
df = merge_outros(df, outros)
outros = get_operations(WORK_DIR + f, operations=df)
df = merge_outros(df, outros)
df.reset_index(drop=True, inplace=True)
df = ajusta_datas(df, 'data')
df.drop(df[df['data'] > data_referencia].index, inplace=True)
df = verifica_conversoes(df, first_year, last_year)
if len(df) == 0:
raise Exception("Não existem dados para processar até a data : " +
str(data_referencia))
df_to_csv(df, WORK_DIR + nome_com_referencia('combinado.txt'))
do_diario(df.copy(), first_year, last_year)
from src.stuff import calcula_custodia
# Custódia e IR são gerados somente uma vez e passados para os relatórios
custodia = calcula_custodia(df)
calculo_ir = CalculoIr(df=df)
calculo_ir.calcula()
declaracao_anual = data_referencia.strftime('%m%d') == '1231'
adicionais = {}
if declaracao_anual:
# final do ano gerar relatorio para facilitar IRPF Anual
print("*** GERANDO RELATORIO PARA IRPF")
try:
carteira_cei = pd.read_csv(WORK_DIR +
nome_com_referencia('carteira_cei.txt'),
sep='\t',
header=0)
carteira_cei = carteira_cei.groupby('ticker',
as_index=False,
sort=True).agg({'qtd': 'sum'})
for a, ra in custodia.iterrows():
carteira_cei['qtd'] = carteira_cei.apply(
lambda row: row.qtd - ra.qtd
if row.ticker == ra.ticker else row.qtd,
axis=1)
# Verificando se tem itens na custodia que não estão na carteira cei
filtro = carteira_cei[carteira_cei['ticker'] == ra.ticker]
if len(filtro) == 0:
print("*** " + ra.ticker + " não está na carteira CEI")
carteira_cei = carteira_cei.append(
{
'ticker': ra.ticker,
'qtd': ra.qtd * -1
},
ignore_index=True)
carteira_cei = carteira_cei[carteira_cei['qtd'] != 0]
if len(carteira_cei) > 0:
print("*** ERRO NA COMPARACAO COM CARTEIRA CEI : ")
print(carteira_cei)
adicionais['diferenca_carteira_cei'] = carteira_cei
except FileNotFoundError:
pass
except Exception as e:
print("Erro lendo carteira_cei.txt ")
print(e)
salva_planilha_irpf(WORK_DIR + nome_com_referencia('custodia.xlsx'),
custodia, adicionais)
txt = relatorio_txt(custodia.copy(), calculo_ir, data_referencia,
declaracao_anual)
save_to_daily_file("txt", txt)
print(txt)
html = relatorio_html(custodia.copy(), calculo_ir, data_referencia,
declaracao_anual)
save_to_daily_file("html", html)
envia_relatorio_html_por_email(assunto(calculo_ir), html)
def test_deve_retornar_relatorio_html_com_todos_os_meses(self):
data = [{
'ticker': 'MAXR11',
'qtd': 100,
'data': datetime.date(2019, 3, 11),
'preco': 100,
'aquisicao_via': 'HomeBroker'
}, {
'ticker': 'PETR4',
'qtd': 100,
'data': datetime.date(2019, 4, 11),
'preco': 100,
'aquisicao_via': 'HomeBroker'
}, {
'ticker': 'XPLG11',
'qtd': 100,
'data': datetime.date(2019, 4, 12),
'preco': 200,
'aquisicao_via': 'HomeBroker'
}, {
'ticker': 'XPLG11',
'qtd': -50,
'data': datetime.date(2019, 5, 12),
'preco': 220,
'aquisicao_via': 'HomeBroker'
}, {
'ticker': 'MAXR11',
'qtd': 100,
'data': datetime.date(2019, 6, 11),
'preco': 100,
'aquisicao_via': 'HomeBroker'
}, {
'ticker': 'PETR4',
'qtd': 100,
'data': datetime.date(2019, 10, 11),
'preco': 100,
'aquisicao_via': 'HomeBroker'
}, {
'ticker': 'XPLG11',
'qtd': 100,
'data': datetime.date(2019, 10, 12),
'preco': 200,
'aquisicao_via': 'HomeBroker'
}, {
'ticker': 'XPLG11',
'qtd': -50,
'data': datetime.date(2019, 11, 12),
'preco': 220,
'aquisicao_via': 'HomeBroker'
}]
df = create_testing_dataframe(data)
calcula_custodia(df)
calculo_ir = CalculoIr(df=df)
calculo_ir.calcula()
from py_w3c.validators.html.validator import HTMLValidator
html = relatorio_html(calculo_ir)
assert HTMLValidator().validate_fragment(html)
assert 'MES : 05/2019' in html
assert 'MES : 11/2019' in html
