def writeCsvCanje(file, data, columnnames, operacion):
data = [list(elem) for elem in data]
#creacion de precios, porcentajes y link
for i, prop in enumerate(data):
#arreglar precio
precio = prop[0]
if operacion == "venta":
unf = uf.getUf()
precio = precio / unf
precio = int(precio)
precioStr = str(precio)
else:
precioStr = str(precio)
prop[0] = precioStr
ufn = uf.getUf()
#quitar decimales a valores
prop[1] = int(prop[1])
prop[2] = int(prop[2])
prop[3] = int(prop[3])
prop[4] = int(prop[4])
prop[5] = int(prop[5])
with open(file, 'w', newline='') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile,
delimiter=';',
quotechar='|',
quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)
writer.writerow(columnnames)
for row in data:
writer.writerow(row)
def calcularDistancia(i,data,fail):
distancia=[]
for j in data:
if i[7]=="Departamento":
tipo="departamento"
elif i[7]=="Casa":
tipo="casa"
elif i[7]=="Oficina":
tipo="oficina"
try:
if (j[1]>past) and (tipo==j[4]) and ("arriendo"==j[3]) and (float(i[2])==j[6]) and (float(i[3])==j[7]) and (float(i[10])==j[12]):
lat1=i[8]
long1=i[9]
lat2=j[10]
long2=j[11]
r=6371000
c=pi/180
distance= 2*r*asin(sqrt(sin(c*(lat2-lat1)/2)**2 + cos(c*lat1)*cos(c*lat2)*sin(c*(long2-long1)/2)**2))
if (distance < 1500) and (abs(i[4]/j[8]-1)<0.2) and (abs(i[5]/j[9]-1)<0.4):
d=sqrt(distance*distance+(100*abs(i[4]-j[8])*(100*abs(i[4]-j[8])))+(100*abs(i[5]-j[9])*(100*abs(i[5]-j[9]))))
subdistancia=[]
subdistancia.append(j[0])
subdistancia.append(d)
distancia.append(subdistancia)
except:
continue
distancias=sorted(distancia,key=lambda x:x[1])
try:
distancias=distancias[:40]
except:
distancias=distancia
prices=[]
count=0
for d in distancias:
p=precio_from_portalinmobiliario(d[0])
if (count==1) and (q==p):
continue
else:
prices.append(p)
count=1
q=p
try:
cosa=mean(prices)
precio=cosa[0]
unf=uf.getUf()
precio2=precio/unf
rentabilidad=(precio2*12)/i[1]
insertarRentabilidada(precio,rentabilidad,i[0])
except:
fail=fail+1
def crearFicha(sitio,id,mail,tipoficha):
links=[]
text2=''
auxPhone=0
#Determinar tipo de informe
pro=False
interna=False
full=False
if tipoficha==2:
pro=True
elif tipoficha==3:
interna=True
elif tipoficha==4:
interna=True
pro=True
#Chequear que sitio este bien
sitio=sitio.lower()
if('portal' in sitio):
sitio='portal'
elif('yapo' in sitio):
sitio='yapo'
else:
text='Sitio ingresado es incorrecto. Favor ingresar portalinmobiliario o yapo.'
return(text)
#Chequear que mail este bien
if ('@' not in mail):
text='Email incorrecto. Favor ingresar correo válido.'
return(text)
if ('.' not in mail):
text='Email incorrecto. Favor ingresar correo válido.'
return(text)
#sacar informacion de bbdd, y chequear que propiedad existe:
propiedad=obtenerProp(id,sitio)
if len(propiedad)<1:
text='¨Propiedad no se encuentra en la base de datos.'
return(text)
else:
propiedad=list(propiedad)
nombre=str(propiedad[0])
region=str(propiedad[1])
regionP=region
regionY=region
if region=='15':
regionP='metropolitana'
if region=='metropolitana':
regionY='15'
operacion=str(propiedad[2])
tipo=str(propiedad[3])
precio=float(propiedad[4])
dormitorios=str(propiedad[5])
banos=str(propiedad[6])
metrosmin=str(propiedad[7])
metrosmax=str(propiedad[8])
estacionamientos=str(propiedad[9])
bodegas=str(propiedad[10])
lat=str(propiedad[11])
lon=str(propiedad[12])
link=str(propiedad[13])
if sitio=='portal':
if operacion=='venta':
comuna=str(link.split('/')[5])
comuna=comuna.replace('-'+str(regionP),'')
comuna=comuna.replace('-',' ')
comuna=comuna.capitalize()
propiedad.append(comuna)
else:
comuna=str(link.split('/')[6])
comuna=comuna.replace('-metropolitana','')
comuna=comuna.replace('-',' ')
comuna=comuna.capitalize()
propiedad.append(comuna)
else:
comuna=str(propiedad[14])
#Revisar si existe aun la publicacion
if not pubPortalExiste.publicacionExiste(link):
text='Propiedad ya no se encuentra disponible en el sitio.'
return(text)
#sacar informacion de la publicacion
#sacar urls fotos portal
matrixdescripcion=[]
matrixcounter=0
matrixdescripcion.append('')
if sitio=='portal':
first=True
url=[]
page = requests.get(link, headers={'User-Agent': agentCreator.generateAgent()})
metatext=page.text
metatext=metatext.split(' ')
descripcion=[]
savedescripcion=False
for texto in metatext:
if 'propiedad-descr' in texto:
savedescripcion=True
if '/div' in texto:
savedescripcion = False
if savedescripcion:
descripcion.append(str(texto))
descripcion=descripcion[2:]
print(descripcion)
if not interna:
for desc in descripcion:
desc=desc.replace(' ','')
desc=desc.replace('<br />',' ')
desc=desc.replace('<br/>',' ')
desc=desc.replace('<br>',' ')
desc=desc.replace('<b/>','')
desc=desc.replace('<b>','')
desc=desc.replace('</b>','')
desc=desc.replace('<br','')
desc=desc.replace('/>','')
desc=desc.replace('í','í')
desc=desc.replace('é','é')
desc=desc.replace('ó','ó')
desc=desc.replace('á','á')
desc=desc.replace('ú','ú')
desc=desc.replace('ñ','ñ')
desc=desc.replace('Ñ','Ñ')
if "+56" in desc:
desc="**"
if len(desc)>=6:
try:
desc.replace('\n',"")
int(desc)
desc="**"
except:
pass
if "@" in desc:
desc="***"
if ((len(matrixdescripcion[matrixcounter])+len(desc))>=78):
matrixcounter+=1
matrixdescripcion.append('')
if desc!= '':
matrixdescripcion[matrixcounter]=matrixdescripcion[matrixcounter]+str(desc)
else:
if first:
if desc!= '':
matrixdescripcion[matrixcounter]=matrixdescripcion[matrixcounter]+str(desc)
first=False
else:
if desc!= '':
matrixdescripcion[matrixcounter]=matrixdescripcion[matrixcounter]+' '+str(desc)
print(matrixdescripcion)
for x,matrix in enumerate(matrixdescripcion):
matrix=matrix.replace('<br />','\n')
matrix=matrix.replace('<br/>','\n')
matrix=matrix.replace('<br>','\n')
matrix=matrix.replace('<b/>','')
matrix=matrix.replace('<b>','')
matrix=matrix.replace('</b>','')
matrixdescripcion[x]=matrix
descripcion='\n'.join(matrixdescripcion)
propiedad.append(descripcion)
else:
descripcion=' '.join(descripcion)
descripcion=descripcion.replace(' ','')
descripcion=descripcion.replace('<br />','\n')
descripcion=descripcion.replace('<br/>','\n')
descripcion=descripcion.replace('<br>','\n')
descripcion=descripcion.replace('<b/>','')
descripcion=descripcion.replace('<b>','')
descripcion=descripcion.replace('</b>','')
descripcion=descripcion.replace('<br','')
descripcion=descripcion.replace('/>','')
descripcion=descripcion.replace('í','í')
descripcion=descripcion.replace('é','é')
descripcion=descripcion.replace('ó','ó')
descripcion=descripcion.replace('á','á')
descripcion=descripcion.replace('ú','ú')
descripcion=descripcion.replace('ñ','ñ')
descripcion=descripcion.replace('Ñ','Ñ')
propiedad.append(descripcion)
for meta in metatext:
if 'https://image.portalinmobiliario.cl/Portal/Propiedades' in meta and '1200' in meta:
meta=meta.split('"')
url.append(str(meta[1]))
#Sacar urls fotos yapo
else:
url=[]
page = requests.get(link, headers={'User-Agent': agentCreator.generateAgent()})
metatext=page.text
metatext=metatext.split(' ')
descripcion=[]
savedescripcion=False
saveimg=False
og=True
for texto in metatext:
if '<h4>Descripción</h4>' in texto:
savedescripcion=True
if og and 'og:image' in texto:
saveimg=True
og=False
if 'img/yapo' in texto:
saveimg=False
if savedescripcion:
descripcion.append(str(texto))
if '</div>' in texto:
savedescripcion = False
if saveimg and 'img.yapo.cl/images' in texto:
texto=texto.replace('content="','')
texto.replace('"','')
url.append(texto)
if 'phone-url' in texto:
texto=texto.split('"')
texto=texto[1]
auxPhone=texto
auxPhone='https://www.yapo.cl'+auxPhone
descripcion=descripcion[1:]
first=True
print(descripcion)
for desc in descripcion:
desc=desc.replace('\n',' ')
desc=desc.replace('<br />','\n')
desc=desc.replace('</div>','\n')
desc=desc.replace('<br>','\n')
desc=desc.replace('<br','')
desc=desc.replace('/>','')
desc=desc.replace('itemprop="description">',"")
desc=desc.replace('</p>','\n')
desc=desc.replace("\t","")
desc=desc.replace('<!','')
desc=desc.replace('--','')
desc=desc.replace(' ','')
desc=desc.replace('\n',' ')
if ((len(matrixdescripcion[matrixcounter])+len(desc))>=78):
matrixcounter+=1
matrixdescripcion.append('')
matrixdescripcion[matrixcounter]=matrixdescripcion[matrixcounter]+str(desc)
else:
if first:
matrixdescripcion[matrixcounter]=matrixdescripcion[matrixcounter]+str(desc)
first=False
else:
matrixdescripcion[matrixcounter]=matrixdescripcion[matrixcounter]+' '+str(desc)
print(matrixdescripcion)
descripcion='\n'.join(matrixdescripcion)
propiedad.append(descripcion)
try:
print(auxPhone)
response = requests.get(auxPhone, headers={'User-Agent': agentCreator.generateAgent()})
auxphone2=auxPhone
img = Image.open(BytesIO(response.content))
img=img.convert('L')
img=img.convert('1')
img.save("auxphone.gif")
auxPhone=1
except:
pass
lenfotos=len(url)
if len(url)==0:
print("la propiedad no cuenta con fotografias")
else:
print('total fotos: '+str(len(url)))
for x,u in enumerate (url):
u=u.replace('"','')
response = requests.get(u)
img = Image.open(BytesIO(response.content))
img.save(str(x)+" foto.jpg")
if not interna:
imagenDescripcion = Image.new('RGB', (456, 345), color = (255, 255, 255))
d = ImageDraw.Draw(imagenDescripcion)
f= ImageFont.truetype('arial.ttf',12)
d.text((0,0), descripcion,font=f, fill=(0,0,0))
imagenDescripcion.save('imagenDescripcion.png')
datospro = []
if pro:
comunaP = (comuna.replace(' ', '-') + '-'+str(region)).lower()
listacomunas=[]
listacomunas.append(comuna)
propsP = reportes.from_portalinmobiliario(tipo, regionP,listacomunas, True)
propsY = reportes.from_yapo(tipo, regionY,listacomunas, True, True)
props = propsP + propsY
if operacion=='venta':
print("la comuna para calcular la rentabilidad promedio es:")
print(comunaP)
rentaPromedio = reportes.rentaPProm(tipo, float(dormitorios), float(banos), float(estacionamientos), comunaP)
print("input tasacion ficha")
print(tipo)
print(float(lat))
print(float(lon))
print(float(metrosmin))
print(float(metrosmax))
print(float(dormitorios))
print(float(banos))
print(float(estacionamientos))
tasacionVenta = tb2.calcularTasacionData("venta", tipo, float(lat), float(lon), float(metrosmin),float(metrosmax),float(dormitorios),
float(banos), float(estacionamientos), props)
tasacionArriendo = tb2.calcularTasacionData("arriendo", tipo, float(lat), float(lon), float(metrosmin),float(metrosmax),float(dormitorios),
float(banos), float(estacionamientos), props)
precioV = tasacionVenta[0] * uf.getUf()
precioA = tasacionArriendo[0]
print("el precio tasado de venta inicial es: "+str(precioV))
print("el precio tasado de arriendo inicial es: "+str(precioA))
links=tasacionVenta[3]
if precioV is None or precioV < 0.1:
pro=False
try:
precioA = tasacionArriendo[0]
rentaV = ((precioV - precio) / precio)
except:
pro=False
text2='No se ha podido realizar tasación'
print('fail 1')
if precioA is None or precioA < 0.01:
pro=False
try:
rentaA = (precioA * 12 / precio)
print('succes 2.1')
print(precioA)
print(precioV)
rentaPP = (precioA * 12 / precioV)
print('succes 2.2')
except:
pro=False
text2='No se ha podido realizar tasación'
print('fail 2')
if pro:
if rentaA > 0.2:
pro=False
print('fail 3')
if rentaPP < 1.2*rentaPromedio:
try:
print("[GeneradorReportes] renta pp muy baja, recalculando precio")
print("precio anterior:"+str(precioV))
precioV = precioA * 12 / rentaPromedio
rentaV = ((precioV - precio) / precio)
rentaPP = (precioA * 12 / precioV)
print("precio nuevo:"+str(precioV))
except:
pro=False
text2='No se ha podido realizar tasación'
print('fail 4')
if rentaPP > 0.15:
try:
precioV = precioA * 12 / 0.15
rentaV = ((precioV - precio) / precio)
except:
pro=False
text2='No se ha podido realizar tasación'
print('fail 52')
if rentaA < 0:
pro=False
if pro:
# precio venta tasado
datospro.append(precioV)
# rentabilidad de venta
datospro.append(float(rentaV))
# precio arriendo tasado
datospro.append(precioA)
# rentabilidad de arriendo
datospro.append(float(rentaA))
else:
try:
tasacionArriendo = tb2.calcularTasacionData("arriendo", tipo, float(lat), float(lon), float(metrosmin),float(metrosmax),float(dormitorios),
float(banos), float(estacionamientos), props)
except:
pro=False
text2='No se ha podido realizar tasación'
print('fail 6')
try:
precioA = tasacionArriendo[0]
links=tasacionArriendo[3]
except:
pro=False
text2='No se ha podido realizar tasación'
print('fail 72')
if pro:
if precioA is None or precioA < 0.01:
pro = False
text2='No se ha podido realizar tasación'
print('fail 8')
if pro:
# precio arriendo tasado
datospro.append(precioA)
# rentabilidad de arriendo
datoscontacto = []
if interna:
if sitio=='portal':
try:
email, telefono, dueno = reportes.getDatosDueno(str(id))
except:
email = "NN"
telefono = "NN"
dueno = "NN"
else:
email = "NN"
if auxPhone == 1:
telefono=auxphone2
else:
telefono = "NN"
dueno = 'NN'
datoscontacto.append(email)
datoscontacto.append(telefono)
datoscontacto.append(dueno)
#Crear PDF
if interna:
nombrearchivo="Ficha Propiedad Sitio:"+str(sitio)+" Id:"+str(id)+".pdf"
else:
nombrearchivo="Ficha Propiedad Sitio:"+str(sitio)+", "+str(operacion)+", "+str(tipo)+", "+str(region)+", "+str(comuna)+".pdf"
print(nombrearchivo)
pdfCreatorFichas.crearPdfFicha(nombrearchivo,id,propiedad,lenfotos,pro,datospro,interna,datoscontacto,regionP,links)
print("pdf generado con exito")
#Enviar PDF
sendmail.sendMail(mail,"",nombrearchivo)
#Eliminar del servidor
if len(url)==0:
pass
else:
for x,u in enumerate (url):
os.remove(str(x)+" foto.jpg")
try:
os.remove("auxphone.gif")
except:
pass
if not interna:
try:
os.remove("imagenDescripcion.png")
except:
pass
os.remove(nombrearchivo)
#Retornar exito
text = "Ficha creada para la propiedad: "+str(id)+" obtenida del sitio: "+str(sitio)+", enviada con éxito al correo: "+str(mail)+"."
if text2!='':
text=text2+'. '+text
return(text)
def createPdfReport(cliente, fileName, data, headers, operacion):
doc = SimpleDocTemplate(fileName,
pagesize=letter,
rightMargin=72,
leftMargin=72,
topMargin=72,
bottomMargin=18)
Story = []
image = Image('bull_logo2.png', hAlign='LEFT')
image._restrictSize(2 * inch, 3 * inch)
Story.append(image)
Story.append(Spacer(1, 12))
fecha_hoy = datetime.today().strftime('%d-%m-%Y')
styles = getSampleStyleSheet()
styles.add(ParagraphStyle(name='Justify', alignment=TA_JUSTIFY))
ptext = '<font size=12>%s</font>' % fecha_hoy
Story.append(Paragraph(ptext, styles["Normal"]))
Story.append(Spacer(1, 12))
# Create return address
full_name = "BullEstate"
ptext = '<font size=12>%s</font>' % full_name
Story.append(Paragraph(ptext, styles["Normal"]))
web = '<link href="' + 'http://www.bullestate.cl' + '" color="blue">' + 'www.bullestate.cl' + '</link>'
Story.append(platypus.Paragraph(web, PS('body')))
mail = '<a href="mailto:[email protected]" color="blue">[email protected]</a>'
Story.append(platypus.Paragraph(mail, PS('body')))
Story.append(Spacer(1, 12))
ptext = '<font size=12>Estimada/o %s:</font>' % cliente.split()[0].strip()
Story.append(Paragraph(ptext, styles["Normal"]))
Story.append(Spacer(1, 12))
ptext = '<font size=12>Según los requerimientos presentados por Ud, las oportunidades inmobiliarias encontradas con ' \
'fecha %s, son las siguientes:</font>' % fecha_hoy
Story.append(Paragraph(ptext, styles["Justify"]))
Story.append(Spacer(1, 12))
nrCols = 11
nrRows = len(data) + 1
data = [list(elem) for elem in data]
#creacion de precios, porcentajes y link
for i, prop in enumerate(data):
#porcentaje
rent = float(prop[9])
rent = int(rent * 1000)
rent = float(rent / 10)
rent = str(rent) + "%"
prop[9] = rent
if (operacion == "venta"):
rent = float(prop[11])
rent = int(rent * 1000)
rent = float(rent / 10)
rent = str(rent) + "%"
prop[11] = rent
#arreglar precio
precio = prop[0]
if operacion == "venta":
unf = uf.getUf()
precio = precio / unf
precio = int(precio)
precioStr = format(precio, ',.2f')
precioStr = precioStr[:-3]
precioStr = "UF " + precioStr.replace(",", ".")
else:
precioStr = format(precio, ',.2f')
precioStr = precioStr[:-3]
precioStr = "$ " + str(precioStr)
prop[0] = precioStr
ufn = uf.getUf()
#quitar decimales a valores
prop[1] = int(prop[1])
prop[2] = int(prop[2])
prop[3] = int(prop[3])
prop[4] = int(prop[4])
prop[5] = int(prop[5])
prop[7] = int(prop[7])
if (operacion == "venta"):
prop[8] = int(prop[8] / ufn)
prop[8] = format(prop[8], ',.2f')
prop[8] = prop[8][:-3]
prop[8] = "UF " + str(prop[8])
prop[10] = int(prop[10])
prop[10] = format(prop[10], ',.2f')
prop[10] = prop[10][:-3]
prop[10] = "$ " + str(prop[10])
#link
link = str(prop[12])
linkHtml = '<link href="' + link + '" color="blue">' + "Link" + '</link>'
prop[12] = platypus.Paragraph(linkHtml, PS('body'))
else:
prop[8] = int(prop[8])
prop[8] = format(prop[8], ',.2f')
prop[8] = prop[8][:-3]
prop[8] = "$ " + str(prop[8])
#link
link = str(prop[10])
linkHtml = '<link href="' + link + '" color="blue">' + "Link" + '</link>'
prop[10] = platypus.Paragraph(linkHtml, PS('body'))
#agregar numerador
data[i] = [i + 1] + prop
headers = ["Nº"] + headers
data = [headers] + data
#t=Table(data,nrCols*[0.6*inch], nrRows*[0.25*inch])
t = Table(data)
t.setStyle(
TableStyle([
('INNERGRID', (0, 0), (-1, -1), 0.25, colors.black),
('BOX', (0, 0), (-1, -1), 0.25, colors.black),
('FONTSIZE', (0, 0), (-1, -1), 9),
]))
Story.append(t)
Story.append(Spacer(2, 24))
ptext = '<font size=12>*D=Dormitorios B=Baños E=Estacionamientos P.P=Precio venta predicho Rent.P=Rentabilidad Venta Rent.A=Rentabilidad Arriendo </font>'
Story.append(Paragraph(ptext, styles["Justify"]))
Story.append(Spacer(1, 12))
ptext = '<font size=12>Si ud. esta interesada/o en visitar algunas de las propiedades señaladas, le solicitamos escribirnos a la brevedad ' \
'para agendar una visita.</font>'
Story.append(Paragraph(ptext, styles["Justify"]))
Story.append(Spacer(1, 12))
ptext = '<font size=12>Sin otro particular, se despide atentamente:</font>'
Story.append(Paragraph(ptext, styles["Justify"]))
Story.append(Spacer(1, 12))
image = Image('firmaSergei.jpg', hAlign='LEFT')
image._restrictSize(2 * inch, 3 * inch)
Story.append(image)
ptext = '<font size=12>Sergei Schkolnik</font>'
Story.append(Paragraph(ptext, styles["Justify"]))
doc.build(Story)
def writeCsv(file, data, columnnames, operacion):
data = [list(elem) for elem in data]
#creacion de precios, porcentajes y link
for i, prop in enumerate(data):
#porcentaje
if "Rentabilidad Venta" in columnnames:
index = columnnames.index("Rentabilidad Venta")
rent = float(prop[index])
rent = int(rent * 1000)
rent = float(rent / 1000)
rentS = str(rent).replace('.', ',')
prop[index] = rentS
if "Rentabilidad Arriendo" in columnnames:
index = columnnames.index("Rentabilidad Arriendo")
rent = float(prop[index])
rent = int(rent * 1000)
rent = float(rent / 1000)
rentS = str(rent).replace('.', ',')
prop[index] = rentS
unf = uf.getUf()
#arreglar precio
precio = prop[0]
#venta
if operacion == "venta":
precio = precio / unf
precio = int(precio)
precioStr = format(precio, ',.2f')
precioStr = precioStr[:-3]
precioStr = precioStr.replace(",", ".")
if "Precio Venta Tasado" in columnnames:
index = columnnames.index("Precio Venta Tasado")
precio2 = prop[index] / unf
precio2 = int(precio2)
precioStr2 = format(precio2, ',.2f')
precioStr2 = precioStr2[:-3]
precioStr2 = precioStr2.replace(",", ".")
prop[index] = precioStr2
#arriendo
else:
precioStr = format(precio, ',.2f')
precioStr = precioStr[:-3]
precioStr = str(precioStr)
if "Precio Arriendo Tasado" in columnnames:
index = columnnames.index("Precio Arriendo Tasado")
precio2 = int(prop[index])
precioStr2 = format(precio2, ',.2f')
precioStr2 = precioStr2[:-3]
prop[index] = precioStr2
prop[0] = precioStr
#quitar decimales a valores
if "Utiles" in columnnames:
index = columnnames.index("Utiles")
prop[index] = int(prop[index])
if "Total" in columnnames:
index = columnnames.index("Total")
prop[index] = int(prop[index])
if "Estacionamientos" in columnnames:
index = columnnames.index("Estacionamientos")
prop[index] = int(prop[index])
if "Bodegas" in columnnames:
index = columnnames.index("Bodegas")
prop[index] = int(prop[index])
if "Distancia metro" in columnnames:
index = columnnames.index("Distancia metro")
prop[index] = int(prop[index])
with open(file, 'w', newline='') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile,
delimiter=';',
quotechar='|',
quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)
writer.writerow(columnnames)
for row in data:
writer.writerow(row)
import math
import pymysql as mysql
import math
from math import radians, sin, cos, acos, asin,pi,sqrt
from datetime import datetime, timedelta, date
past = datetime.now() - timedelta(days=90)
past=datetime.date(past)
yesterday = datetime.now() - timedelta(days=3)
yesterday=datetime.date(yesterday)
import numpy as np
from sklearn import datasets, linear_model
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
import uf
uf1=uf.getUf()
def insertarTasacion(precio,preciomin,preciomax,id):
sql = "UPDATE tasaciones SET precio='"+str(precio)+"',preciomin='"+str(preciomin)+"',preciomax='"+str(preciomax)+"' WHERE id='"+str(id)+"'"
mariadb_connection = mysql.connect(user='******', password='******', host='127.0.0.1', database='bullestate')
cur = mariadb_connection.cursor()
cur.execute(sql)
mariadb_connection.commit()
mariadb_connection.close()
def from_tasaciones():
mariadb_connection = mysql.connect(user='******', password='******', host='127.0.0.1', database='bullestate')
def calcularTasacion(operacion,tipo,lat,lon,util,total,dormitorios,banos,estacionamientos):
data = from_portalinmobiliario()
distanciat0=[]
distanciat1=[]
distanciat2_1=[]
distanciat2_2=[]
distanciat3_1=[]
distanciat3_2=[]
distanciat4_1=[]
distanciat4_2=[]
k0=[0]*14
k1=[0]*14
k21=[0]*14
k22=[0]*14
k31=[0]*14
k32=[0]*14
k41=[0]*14
k42=[0]*14
for j in data:
# i3=op, i4=tipo, i5=precio, i6=dorms, i7=baños, i12= estacionamientos i8=util, i9=total
if (j[1]>past) and (j[2]>yesterday) and (operacion==j[3]) and (tipo==j[4]):
lat1=lat
long1=lon
lat2=j[10]
long2=j[11]
r=6371000
c=pi/180
distance= 2*r*asin(sqrt(sin(c*(lat2-lat1)/2)**2 + cos(c*lat1)*cos(c*lat2)*sin(c*(long2-long1)/2)**2))
#T0
if (distance < 1000) and (abs(util/j[8]-1)<0.1) and (abs(total/j[9]-1)<0.2) and (dormitorios==j[6]) and (banos==j[7]) and (estacionamientos==j[12]) and ((k0[5]!=j[5]) or (k0[8]!=j[8]) or (k0[9]!=j[9]) or (k0[6]!=j[6]) or (k0[7]!=j[7]) or (k0[12]!=j[12])):
d=sqrt(distance*distance+(100*abs(util-j[8])*(100*abs(util-j[8])))+(100*abs(total-j[9])*(100*abs(total-j[9]))))
j.append(d)
distanciat0.append(j)
k0=j
j=j[:-1]
#T1 REVISAR
if (distance < 1000) and (abs(util/j[8]-1)<0.2) and (abs(total/j[9]-1)<0.4) and (dormitorios==j[6]) and (banos==j[7]) and (estacionamientos==j[12]) and ((k1[5]!=j[5]) or (k1[8]!=j[8]) or (k1[9]!=j[9]) or (k1[6]!=j[6]) or (k1[7]!=j[7]) or (k1[12]!=j[12])) :
d=sqrt(distance*distance+(100*abs(util-j[8])*(100*abs(util-j[8])))+(100*abs(total-j[9])*(100*abs(total-j[9]))))
j.append(d)
distanciat1.append(j)
j=j[:-1]
k1=j
#T2.1
if (distance < 1000) and (abs(util/j[8]-1)<0.2) and (abs(total/j[9]-1)<0.4) and (dormitorios==j[6]) and (banos==j[7]) and (int(estacionamientos)>=(int(j[12])-1) and (int(estacionamientos)<=(int(j[12])+1))) and ((k21[5]!=j[5]) or (k21[8]!=j[8]) or (k21[9]!=j[9]) or (k21[6]!=j[6]) or (k21[7]!=j[7]) or (k21[12]!=j[12])) :
d=sqrt(distance*distance+(100*abs(util-j[8])*(100*abs(util-j[8])))+(100*abs(total-j[9])*(100*abs(total-j[9]))))
j.append(d)
distanciat2_1.append(j)
j=j[:-1]
k21=j
#T2.2
if (distance < 1000) and (abs(util/j[8]-1)<0.2) and (abs(total/j[9]-1)<0.4) and (dormitorios==j[6]) and (banos==j[7]) and ((k22[5]!=j[5]) or (k22[8]!=j[8]) or (k22[9]!=j[9]) or (k22[6]!=j[6]) or (k22[7]!=j[7]) or (k22[12]!=j[12])) :
d=sqrt(distance*distance+(100*abs(util-j[8])*(100*abs(util-j[8])))+(100*abs(total-j[9])*(100*abs(total-j[9]))))
j.append(d)
distanciat2_2.append(j)
j=j[:-1]
k22=j
#T3.1
if (distance < 1000) and (abs(util/j[8]-1)<0.2) and (abs(total/j[9]-1)<0.4) and (int(dormitorios)>=(int(j[6])-1) and (int(dormitorios)<=(int(j[6])+1))) and (banos==j[7]) and ((k31[5]!=j[5]) or (k31[8]!=j[8]) or (k31[9]!=j[9]) or (k31[6]!=j[6]) or (k31[7]!=j[7]) or (k31[12]!=j[12])) :
d=sqrt(distance*distance+(100*abs(util-j[8])*(100*abs(util-j[8])))+(100*abs(total-j[9])*(100*abs(total-j[9]))))
j.append(d)
distanciat3_1.append(j)
j=j[:-1]
k31=j
#T3.2
if (distance < 1000) and (abs(util/j[8]-1)<0.2) and (abs(total/j[9]-1)<0.4) and (banos==j[7]) and ((k32[5]!=j[5]) or (k32[8]!=j[8]) or (k32[9]!=j[9]) or (k32[6]!=j[6]) or (k32[7]!=j[7]) or (k32[12]!=j[12])):
d=sqrt(distance*distance+(100*abs(util-j[8])*(100*abs(util-j[8])))+(100*abs(total-j[9])*(100*abs(total-j[9]))))
j.append(d)
distanciat3_2.append(j)
j=j[:-1]
k32=j
#T4.1
if (distance < 1000) and (abs(util/j[8]-1)<0.2) and (abs(total/j[9]-1)<0.4) and (int(banos)>=(int(j[7])-1) and (int(banos)<=(int(j[7])+1))) and ((k41[5]!=j[5]) or (k41[8]!=j[8]) or (k41[9]!=j[9]) or (k41[6]!=j[6]) or (k41[7]!=j[7]) or (k41[12]!=j[12])):
d=sqrt(distance*distance+(100*abs(util-j[8])*(100*abs(util-j[8])))+(100*abs(total-j[9])*(100*abs(total-j[9]))))
j.append(d)
distanciat4_1.append(j)
j=j[:-1]
k41=j
#T4.2
if (distance < 1000) and (abs(util/j[8]-1)<0.2) and (abs(total/j[9]-1)<0.4) and ((k42[5]!=j[5]) or (k42[8]!=j[8]) or (k42[9]!=j[9]) or (k42[6]!=j[6]) or (k42[7]!=j[7]) or (k42[12]!=j[12])):
d=sqrt(distance*distance+(100*abs(util-j[8])*(100*abs(util-j[8])))+(100*abs(total-j[9])*(100*abs(total-j[9]))))
j.append(d)
distanciat4_2.append(j)
j=j[:-1]
k42=j
t_actual="A+"
cota=10
if len(distanciat0)>=cota:
distancia=distanciat0
elif len(distanciat1)>=cota:
distancia=distanciat1
t_actual="A-"
elif len(distanciat2_1)>=cota:
distancia=distanciat2_1
t_actual="B+"
elif len(distanciat2_2)>=cota:
distancia=distanciat2_2
t_actual="B-"
elif len(distanciat3_1)>=cota:
distancia=distanciat3_1
t_actual="C+"
elif len(distanciat3_2)>=cota:
distancia=distanciat3_2
t_actual="C-"
elif len(distanciat4_1)>=cota:
distancia=distanciat4_1
t_actual="D+"
elif len(distanciat4_2)>=5:
distancia=distanciat4_2
t_actual="D-"
else:
print("no se han encontrado propiedades para comparar")
return 0,"E",len(distanciat4_2),[]
distancias=sorted(distancia,key=lambda x:x[14])
try:
distancias=distancias[:40]
except:
distancias=distancia
links = []
for props in distancias:
links.append(props[13])
y_train = []
x_train = []
for e in distancias:
x_train.append([e[8],e[9],e[6],e[7],e[12]])
y_train.append(e[5])
#y2_train=[]
#y2_train.append(y_train)
#y_train=y2_train
x_train=np.array(x_train)
y_train=np.array(y_train)
#x_train=np.transpose(x_train)
#print (x_train)
#print(x_train.shape)
#print (y_train)
#print(y_train.shape)
# Create linear regression object
regr = linear_model.LinearRegression()
# Train the model using the training sets
regr.fit(x_train, y_train)
#try:
# print("constante: "+str(regr.intercept_)+" coeficientes: " +str(regr.coef_))
#except:
# print("unable to print coef")
x_test = [util,total,dormitorios,banos,estacionamientos]
x_test=np.array(x_test)
x_test=np.transpose(x_test)
# Make predictions using the testing set
price=regr.intercept_
c=0
for coef in regr.coef_:
price=price+coef*x_test[c]
c=c+1
#print(price)
cota=len(distancias)+1
#print("y_pred = " + str(y_pred))
# The coefficients
#print('Coefficients: \n', regr.coef_)
try:
price = int(price/uf.getUf())
return(price,t_actual,len(distancias),links)
except:
return -1,"ERROR",-1,[]
def calcularTasacionData(operacion, tipo, lat, lon, util, total, dormitorios,
banos, estacionamientos, data):
ufn = uf.getUf()
es_venta = operacion == "venta"
distanciat000 = []
distanciat00 = []
distanciat0 = []
distanciat1 = []
distanciat2_1 = []
distanciat2_2 = []
distanciat3_1 = []
distanciat3_2 = []
distanciat4_1 = []
distanciat4_2 = []
distanciat5_1 = []
distanciat5_2 = []
distanciat5_3 = []
distanciat6_0 = []
tasacionsimple = False
k000 = [0] * 14
k00 = [0] * 14
k0 = [0] * 14
k1 = [0] * 14
k21 = [0] * 14
k22 = [0] * 14
k31 = [0] * 14
k32 = [0] * 14
k41 = [0] * 14
k42 = [0] * 14
k51 = [0] * 14
k52 = [0] * 14
k53 = [0] * 14
k60 = [0] * 14
data = sorted(data, key=lambda x: x[5])
for j in data:
# i3=op, i4=tipo, i5=precio, i6=dorms, i7=baños, i12= estacionamientos i8=util, i9=total
if (j[1] > past) and (j[2] > yesterday) and (operacion
== j[3]) and (tipo
== j[4]):
lat1 = lat
long1 = lon
lat2 = j[10]
long2 = j[11]
r = 6371000
c = pi / 180
distance = 2 * r * asin(
sqrt(
sin(c * (lat2 - lat1) / 2)**2 + cos(c * lat1) *
cos(c * lat2) * sin(c * (long2 - long1) / 2)**2))
#T000 (AA+)
if (distance < 50) and (abs(util/j[8]-1)<0.1) and (abs(total/j[9]-1)<0.2) and \
((dormitorios==j[6]) or tipo=="comercial") and (banos==j[7]) and ((estacionamientos==j[12]) or tipo=="casa" or tipo=="comercial") and \
((k000[5]!=j[5]) or (k000[8]!=j[8]) or (k000[9]!=j[9]) or (k000[6]!=j[6]) or (k000[7]!=j[7]) or (k000[12]!=j[12])):
d = sqrt(distance * distance + (100 * abs(util - j[8]) *
(100 * abs(util - j[8]))) +
(100 * abs(total - j[9]) * (100 * abs(total - j[9]))))
j.append(d)
distanciat000.append(j)
k000 = j
j = j[:-1]
#T00 (AA-)
elif (distance < 500) and (abs(util/j[8]-1)<0.1) and (abs(total/j[9]-1)<0.2) and ((dormitorios==j[6]) or tipo=="comercial") and \
(banos==j[7]) and ((estacionamientos==j[12]) or tipo=="casa" or tipo=="comercial") and \
((k00[5]!=j[5]) or (k00[8]!=j[8]) or (k00[9]!=j[9]) or (k00[6]!=j[6]) or (k00[7]!=j[7]) or (k00[12]!=j[12])):
d = sqrt(distance * distance + (100 * abs(util - j[8]) *
(100 * abs(util - j[8]))) +
(100 * abs(total - j[9]) * (100 * abs(total - j[9]))))
j.append(d)
distanciat00.append(j)
k00 = j
j = j[:-1]
#T0
elif (distance < 1000) and (abs(util/j[8]-1)<0.1) and (abs(total/j[9]-1)<0.2) and ((dormitorios==j[6]) or tipo=="comercial") \
and (banos==j[7]) and ((estacionamientos==j[12]) or tipo=="casa" or tipo=="comercial") \
and ((k0[5]!=j[5]) or (k0[8]!=j[8]) or (k0[9]!=j[9]) or (k0[6]!=j[6]) or (k0[7]!=j[7]) or (k0[12]!=j[12])):
d = sqrt(distance * distance + (100 * abs(util - j[8]) *
(100 * abs(util - j[8]))) +
(100 * abs(total - j[9]) * (100 * abs(total - j[9]))))
j.append(d)
distanciat0.append(j)
k0 = j
j = j[:-1]
#T1 REVISAR
elif (distance < 1000) and (abs(util/j[8]-1)<0.2) and (abs(total/j[9]-1)<0.4) and ((dormitorios==j[6]) or tipo=="comercial") \
and (banos==j[7]) and ((estacionamientos==j[12]) or tipo=="casa" or tipo=="comercial") and \
((k1[5]!=j[5]) or (k1[8]!=j[8]) or (k1[9]!=j[9]) or (k1[6]!=j[6]) or (k1[7]!=j[7]) or (k1[12]!=j[12])) :
d = sqrt(distance * distance + (100 * abs(util - j[8]) *
(100 * abs(util - j[8]))) +
(100 * abs(total - j[9]) * (100 * abs(total - j[9]))))
j.append(d)
distanciat1.append(j)
j = j[:-1]
k1 = j
#T2.1
if (distance < 1000) and (abs(util/j[8]-1)<0.2) and (abs(total/j[9]-1)<0.4) and ((dormitorios==j[6]) or tipo=="comercial") \
and (banos==j[7]) and ((int(estacionamientos)>=(int(j[12])-1) or tipo=="casa" or tipo=="comercial") and (int(estacionamientos)<=(int(j[12])+1))) \
and ((k21[5]!=j[5]) or (k21[8]!=j[8]) or (k21[9]!=j[9]) or (k21[6]!=j[6]) or (k21[7]!=j[7]) or (k21[12]!=j[12])) :
d = sqrt(distance * distance + (100 * abs(util - j[8]) *
(100 * abs(util - j[8]))) +
(100 * abs(total - j[9]) * (100 * abs(total - j[9]))))
j.append(d)
distanciat2_1.append(j)
j = j[:-1]
k21 = j
#T2.2
elif (distance < 1000) and (abs(util/j[8]-1)<0.2) and (abs(total/j[9]-1)<0.4) and ((dormitorios==j[6]) or tipo=="comercial") \
and (banos==j[7]) and ((k22[5]!=j[5]) or (k22[8]!=j[8]) or (k22[9]!=j[9]) or (k22[6]!=j[6]) or (k22[7]!=j[7]) or (k22[12]!=j[12])) :
d = sqrt(distance * distance + (100 * abs(util - j[8]) *
(100 * abs(util - j[8]))) +
(100 * abs(total - j[9]) * (100 * abs(total - j[9]))))
j.append(d)
distanciat2_2.append(j)
j = j[:-1]
k22 = j
#T3.1
elif (distance < 1000) and (abs(util/j[8]-1)<0.2) and (abs(total/j[9]-1)<0.4) and \
((int(dormitorios)>=(int(j[6])-1) or tipo=="comercial") and (int(dormitorios)<=(int(j[6])+1))) and (banos==j[7]) and \
((k31[5]!=j[5]) or (k31[8]!=j[8]) or (k31[9]!=j[9]) or (k31[6]!=j[6]) or (k31[7]!=j[7]) or (k31[12]!=j[12])) :
d = sqrt(distance * distance + (100 * abs(util - j[8]) *
(100 * abs(util - j[8]))) +
(100 * abs(total - j[9]) * (100 * abs(total - j[9]))))
j.append(d)
distanciat3_1.append(j)
j = j[:-1]
k31 = j
#T3.2
elif (distance < 1000) and (abs(util/j[8]-1)<0.2) and (abs(total/j[9]-1)<0.4) and (banos==j[7]) and \
((k32[5]!=j[5]) or (k32[8]!=j[8]) or (k32[9]!=j[9]) or (k32[6]!=j[6]) or (k32[7]!=j[7]) or (k32[12]!=j[12])):
d = sqrt(distance * distance + (100 * abs(util - j[8]) *
(100 * abs(util - j[8]))) +
(100 * abs(total - j[9]) * (100 * abs(total - j[9]))))
j.append(d)
distanciat3_2.append(j)
j = j[:-1]
k32 = j
#T4.1
elif (distance < 1000) and (abs(util/j[8]-1)<0.2) and (abs(total/j[9]-1)<0.4) and (int(banos)>=(int(j[7])-1) and (int(banos)<=(int(j[7])+1))) and \
((k41[5]!=j[5]) or (k41[8]!=j[8]) or (k41[9]!=j[9]) or (k41[6]!=j[6]) or (k41[7]!=j[7]) or (k41[12]!=j[12])):
d = sqrt(distance * distance + (100 * abs(util - j[8]) *
(100 * abs(util - j[8]))) +
(100 * abs(total - j[9]) * (100 * abs(total - j[9]))))
j.append(d)
distanciat4_1.append(j)
j = j[:-1]
k41 = j
#T4.2
elif (distance < 1000) and (abs(util/j[8]-1)<0.2) and (abs(total/j[9]-1)<0.4) and \
((k42[5]!=j[5]) or (k42[8]!=j[8]) or (k42[9]!=j[9]) or (k42[6]!=j[6]) or (k42[7]!=j[7]) or (k42[12]!=j[12])):
d = sqrt(distance * distance + (100 * abs(util - j[8]) *
(100 * abs(util - j[8]))) +
(100 * abs(total - j[9]) * (100 * abs(total - j[9]))))
j.append(d)
distanciat4_2.append(j)
j = j[:-1]
k42 = j
#T5.1
elif (distance < 1000) and ((k51[5] != j[5]) or (k51[8] != j[8]) or
(k51[9] != j[9]) or (k51[6] != j[6]) or
(k51[7] != j[7]) or
(k51[12] != j[12])):
d = sqrt(distance * distance + (100 * abs(util - j[8]) *
(100 * abs(util - j[8]))) +
(100 * abs(total - j[9]) * (100 * abs(total - j[9]))))
j.append(d)
distanciat5_1.append(j)
j = j[:-1]
k51 = j
#T5.2
elif (distance < 5000) and ((k52[5] != j[5]) or (k52[8] != j[8]) or
(k52[9] != j[9]) or (k52[6] != j[6]) or
(k52[7] != j[7]) or
(k52[12] != j[12])):
d = sqrt(distance * distance + (100 * abs(util - j[8]) *
(100 * abs(util - j[8]))) +
(100 * abs(total - j[9]) * (100 * abs(total - j[9]))))
j.append(d)
distanciat5_1.append(j)
j = j[:-1]
k52 = j
#T5.3
elif (distance < 10000) and (
(k53[5] != j[5]) or (k53[8] != j[8]) or (k53[9] != j[9]) or
(k53[6] != j[6]) or (k53[7] != j[7]) or (k53[12] != j[12])):
d = sqrt(distance * distance + (100 * abs(util - j[8]) *
(100 * abs(util - j[8]))) +
(100 * abs(total - j[9]) * (100 * abs(total - j[9]))))
j.append(d)
distanciat5_1.append(j)
j = j[:-1]
k53 = j
#T6
elif ((k60[5] != j[5]) or (k60[8] != j[8]) or (k60[9] != j[9])
or (k60[6] != j[6]) or (k60[7] != j[7])
or (k60[12] != j[12])):
d = sqrt(distance * distance + (100 * abs(util - j[8]) *
(100 * abs(util - j[8]))) +
(100 * abs(total - j[9]) * (100 * abs(total - j[9]))))
j.append(d)
distanciat6_0.append(j)
j = j[:-1]
k60 = j
print("Tamaño de grupos:")
print("distanciat000: " + str(len(distanciat000)))
print("distanciat00: " + str(len(distanciat00)))
print("distanciat0: " + str(len(distanciat0)))
print("distanciat1: " + str(len(distanciat1)))
print("distanciat2_1: " + str(len(distanciat2_1)))
print("distanciat2_2: " + str(len(distanciat2_2)))
print("distanciat3_1: " + str(len(distanciat3_1)))
print("distanciat3_2: " + str(len(distanciat3_2)))
print("distanciat4_1: " + str(len(distanciat4_1)))
print("distanciat4_2: " + str(len(distanciat4_2)))
print("distanciat5_1: " + str(len(distanciat5_1)))
print("distanciat5_2: " + str(len(distanciat5_2)))
print("distanciat5_3: " + str(len(distanciat5_3)))
print("distanciat6_0: " + str(len(distanciat6_0)))
t_actual = "AA+"
g_actual = 1
cota = 10
if len(distanciat000) >= 6:
distancia = distanciat000
elif len(distanciat00 + distanciat000) >= 8:
distancia = distanciat00 + distanciat000
t_actual = "AA-"
g_actual = 1
elif len(distanciat0 + distanciat00 + distanciat000) >= cota:
distancia = distanciat0 + distanciat00 + distanciat000
t_actual = "A+"
g_actual = 1
elif len(distanciat1 + distanciat0 + distanciat00 + distanciat000) >= cota:
distancia = distanciat1 + distanciat0 + distanciat00 + distanciat000
t_actual = "A-"
g_actual = 2
elif len(distanciat2_1 + distanciat1 + distanciat0 + distanciat00 +
distanciat000) >= cota:
distancia = distanciat2_1 + distanciat1 + distanciat0 + distanciat00 + distanciat000
t_actual = "B+"
g_actual = 3
elif len(distanciat2_2 + distanciat2_1 + distanciat1 + distanciat0 +
distanciat00 + distanciat000) >= cota:
distancia = distanciat2_2 + distanciat2_1 + distanciat1 + distanciat0 + distanciat00 + distanciat000
t_actual = "B-"
g_actual = 4
elif len(distanciat3_1 + distanciat2_2 + distanciat2_1 + distanciat1 +
distanciat0 + distanciat00 + distanciat000) >= cota:
distancia = distanciat3_1 + distanciat2_2 + distanciat2_1 + distanciat1 + distanciat0 + distanciat00 + distanciat000
t_actual = "C+"
g_actual = 5
elif len(distanciat3_2 + distanciat3_1 + distanciat2_2 + distanciat2_1 +
distanciat1 + distanciat0 + distanciat00 + distanciat000) >= cota:
distancia = distanciat3_2 + distanciat3_1 + distanciat2_2 + distanciat2_1 + distanciat1 + distanciat0 + distanciat00 + distanciat000
t_actual = "C-"
g_actual = 6
elif len(distanciat4_1 + distanciat3_2 + distanciat3_1 + distanciat2_2 +
distanciat2_1 + distanciat1 + distanciat0 + distanciat00 +
distanciat000) >= cota:
distancia = distanciat4_1 + distanciat3_2 + distanciat3_1 + distanciat2_2 + distanciat2_1 + distanciat1 + distanciat0 + distanciat00 + distanciat000
t_actual = "D+"
g_actual = 7
elif len(distanciat4_2 + distanciat4_1 + distanciat3_2 + distanciat3_1 +
distanciat2_2 + distanciat2_1 + distanciat1 + distanciat0 +
distanciat00 + distanciat000) >= 5:
distancia = distanciat4_2 + distanciat4_1 + distanciat3_2 + distanciat3_1 + distanciat2_2 + distanciat2_1 + distanciat1 + distanciat0 + distanciat00 + distanciat000
t_actual = "D-"
g_actual = 8
elif len(distanciat5_1 + distanciat4_2 + distanciat4_1 + distanciat3_2 +
distanciat3_1 + distanciat2_2 + distanciat2_1 + distanciat1 +
distanciat0 + distanciat00 + distanciat000) >= 5:
distancia = distanciat5_1 + distanciat4_2 + distanciat4_1 + distanciat3_2 + distanciat3_1 + distanciat2_2 + distanciat2_1 + distanciat1 + distanciat0 + distanciat00 + distanciat000
t_actual = "E+"
g_actual = 9
tasacionsimple = True
elif len(distanciat5_2 + distanciat5_1 + distanciat4_2 + distanciat4_1 +
distanciat3_2 + distanciat3_1 + distanciat2_2 + distanciat2_1 +
distanciat1 + distanciat0 + distanciat00 + distanciat000) >= 5:
distancia = distanciat5_2 + distanciat5_1 + distanciat4_2 + distanciat4_1 + distanciat3_2 + distanciat3_1 + distanciat2_2 + distanciat2_1 + distanciat1 + distanciat0 + distanciat00 + distanciat000
t_actual = "E-"
g_actual = 10
tasacionsimple = True
elif len(distanciat5_3 + distanciat5_2 + distanciat5_1 + distanciat4_2 +
distanciat4_1 + distanciat3_2 + distanciat3_1 + distanciat2_2 +
distanciat2_1 + distanciat1 + distanciat0 + distanciat00 +
distanciat000) >= 5:
distancia = distanciat5_3 + distanciat5_2 + distanciat5_1 + distanciat4_2 + distanciat4_1 + distanciat3_2 + distanciat3_1 + distanciat2_2 + distanciat2_1 + distanciat1 + distanciat0 + distanciat00 + distanciat000
t_actual = "F+"
g_actual = 11
tasacionsimple = True
elif len(distanciat6_0 + distanciat5_3 + distanciat5_2 + distanciat5_1 +
distanciat4_2 + distanciat4_1 + distanciat3_2 + distanciat3_1 +
distanciat2_2 + distanciat2_1 + distanciat1 + distanciat0 +
distanciat00 + distanciat000) >= 5:
distancia = distanciat6_0 + distanciat5_3 + distanciat5_2 + distanciat5_1 + distanciat4_2 + distanciat4_1 + distanciat3_2 + distanciat3_1 + distanciat2_2 + distanciat2_1 + distanciat1 + distanciat0 + distanciat00 + distanciat000
t_actual = "F-"
g_actual = 12
tasacionsimple = True
else:
return 0, "N", 0, ["No hay links para tasación inválida",
""], es_venta, 13
distancias = sorted(distancia, key=lambda x: x[14])
try:
distancias = distancias[:20]
except:
distancias = distancia
for dist in distancias:
preciomt = dist[5] / ((dist[8] + dist[9]) / 2)
dist.append(preciomt)
preciosmts = [el[15] for el in distancias]
med = stat.median(preciosmts)
intermin = 0.4 * med
intermax = 2.5 * med
arregloaux = []
for preciodistancia in distancias:
if preciodistancia[15] < intermax and preciodistancia[15] > intermin:
arregloaux.append(preciodistancia)
print("mediana:" + str(med))
print("intermin:" + str(intermin))
print("intermax:" + str(intermax))
print("Propiedades Eliminadas: " + str(len(distancias) - len(arregloaux)))
distancias = arregloaux
links = []
for props in distancias:
links.append(props[13])
if tasacionsimple:
preciosmts = [el[15] for el in distancias]
prom = stat.mean(preciosmts)
sup = (util + total) / 2
price = sup * prom
try:
if es_venta:
price = int(price / ufn)
else:
price = int(price)
return (price, t_actual, len(distancias), links, es_venta,
g_actual)
except:
return (0, "N", len(distancias),
["No hay links para tasación inválida", ""], es_venta, 13)
y_train = []
x_train = []
for e in distancias:
reg_terraza = (e[9] - e[8])
reg_util = e[8]
reg_dorms = e[6]
reg_banos = e[7]
reg_precio = e[5]
reg_estacionamientos = e[12]
x_train.append([
reg_util, reg_terraza, reg_dorms, reg_banos, reg_estacionamientos,
reg_util * reg_util, reg_util * reg_terraza, reg_util * reg_dorms,
reg_util * reg_banos, reg_terraza * reg_terraza,
reg_terraza * reg_dorms, reg_terraza * reg_banos,
reg_dorms * reg_dorms, reg_dorms * reg_banos, reg_banos * reg_banos
])
y_train.append(reg_precio)
#y2_train=[]
#y2_train.append(y_train)
#y_train=y2_train
x_train = np.array(x_train)
y_train = np.array(y_train)
x_test = [
util, (total - util), dormitorios, banos, estacionamientos,
util * util, util * (total - util), util * dormitorios, util * banos,
(total - util) * (total - util), (total - util) * dormitorios,
(total - util) * banos, dormitorios * dormitorios, dormitorios * banos,
banos * banos
]
x_test = np.array(x_test)
x_test = np.transpose(x_test)
# Make predictions using the testing set
price, utilnegativo, terrazanegativo, estacionamientosnegativo = regresion(
x_train, y_train, x_test)
for dato in x_train:
if utilnegativo:
dato[0] = float(0.00000)
dato[5] = float(0.00000)
dato[6] = float(0.00000)
dato[7] = float(0.00000)
dato[8] = float(0.00000)
if terrazanegativo:
dato[1] = float(0.00000)
dato[6] = float(0.00000)
dato[9] = float(0.00000)
dato[10] = float(0.00000)
dato[11] = float(0.00000)
if estacionamientosnegativo:
dato[4] = float(0.0000)
if utilnegativo or terrazanegativo or estacionamientosnegativo:
price, utilnegativo, terrazanegativo, estacionamientosnegativo = regresion(
x_train, y_train, x_test)
try:
if es_venta:
price = int(price / ufn)
else:
price = int(price)
return (price, t_actual, len(distancias), links, es_venta, g_actual)
except:
return (0, "N", len(distancias),
["No hay links para tasación inválida", ""], es_venta, 13)
import agentCreator
import time
import random
from bs4 import BeautifulSoup
import datetime
import pymysql as mysql
import uf
def error(link, texto):
print("[PIVDM][ERROR] " + str(datetime.datetime.now()) + ',' + link + "," +
str(texto))
uf = uf.getUf()
headers1 = {
'authority':
'www.portalinmobiliario.com',
'cache-control':
'max-age=0',
'upgrade-insecure-requests':
'1',
'user-agent':
'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_6)',
'sec-fetch-mode':
'navigate',
'sec-fetch-user':
'******',
'accept':
past=datetime.date(past)
yesterday = datetime.now() - timedelta(days=30)
yesterday=datetime.date(yesterday)
from threading import Thread
from time import sleep
from datetime import datetime, timedelta
import pdfCreatorReportes as pdfC
import uf
import numpy as np
from sklearn import datasets, linear_model
import sendmail
import tasadorbot2 as tb2
import pubPortalExiste
import math
uf1=uf.getUf()
def rentaPProm(tipo,dormitorios,banos,estacionamientos,comuna):
mariadb_connection = mysql.connect(user='******', password='******', host='127.0.0.1', database='bullestate')
cur = mariadb_connection.cursor()
sql = "SELECT (precio/metrosmin) FROM portalinmobiliario WHERE operacion='arriendo' and tipo='"+str(tipo)+"' and dormitorios='"+str(dormitorios)+"' and banos='"+str(banos)+"' and estacionamientos='"+str(estacionamientos)+"' and link like '%"+str(comuna)+"%'"
cur.execute(sql)
arriendo = cur.fetchall()
cur = mariadb_connection.cursor()
sql = "SELECT (precio/metrosmin) FROM portalinmobiliario WHERE operacion='venta' and dormitorios='"+str(dormitorios)+"' and banos='"+str(banos)+"' and estacionamientos='"+str(estacionamientos)+"' and link like '%"+str(comuna)+"%'"
cur.execute(sql)
venta = cur.fetchall()
arriendo=sorted(arriendo)
venta=sorted(venta)
larriendo=len(arriendo)
lventa=len(venta)
def calcularTasacion(operacion, region, tipo, lat, lon, util, total,
dormitorios, banos, estacionamientos):
es_venta = operacion == "venta"
print(es_venta)
data = from_portalinmobiliario(operacion, tipo, region)
distanciat0 = []
distanciat1 = []
distanciat2_1 = []
distanciat2_2 = []
distanciat3_1 = []
distanciat3_2 = []
distanciat4_1 = []
distanciat4_2 = []
k0 = [0] * 14
k1 = [0] * 14
k21 = [0] * 14
k22 = [0] * 14
k31 = [0] * 14
k32 = [0] * 14
k41 = [0] * 14
k42 = [0] * 14
print("1 corte")
for j in data:
# i3=op, i4=tipo, i5=precio, i6=dorms, i7=baños, i12= estacionamientos i8=util, i9=total
if (j[1] > past) and (j[2] > yesterday) and (operacion
== j[3]) and (tipo
== j[4]):
lat1 = lat
long1 = lon
lat2 = j[10]
long2 = j[11]
r = 6371000
c = pi / 180
distance = 2 * r * asin(
sqrt(
sin(c * (lat2 - lat1) / 2)**2 + cos(c * lat1) *
cos(c * lat2) * sin(c * (long2 - long1) / 2)**2))
#T0
if (distance < 1000) and (abs(util / j[8] - 1) < 0.1) and (
abs(total / j[9] - 1) <
0.2) and (dormitorios == j[6]) and (banos == j[7]) and (
estacionamientos
== j[12]) and ((k0[5] != j[5]) or (k0[8] != j[8]) or
(k0[9] != j[9]) or (k0[6] != j[6]) or
(k0[7] != j[7]) or (k0[12] != j[12])):
d = sqrt(distance * distance + (100 * abs(util - j[8]) *
(100 * abs(util - j[8]))) +
(100 * abs(total - j[9]) * (100 * abs(total - j[9]))))
j.append(d)
distanciat0.append(j)
k0 = j
j = j[:-1]
#T1 REVISAR
if (distance < 1000) and (abs(util / j[8] - 1) < 0.2) and (
abs(total / j[9] - 1) <
0.4) and (dormitorios == j[6]) and (banos == j[7]) and (
estacionamientos
== j[12]) and ((k1[5] != j[5]) or (k1[8] != j[8]) or
(k1[9] != j[9]) or (k1[6] != j[6]) or
(k1[7] != j[7]) or (k1[12] != j[12])):
d = sqrt(distance * distance + (100 * abs(util - j[8]) *
(100 * abs(util - j[8]))) +
(100 * abs(total - j[9]) * (100 * abs(total - j[9]))))
j.append(d)
distanciat1.append(j)
j = j[:-1]
k1 = j
#T2.1
if (distance < 1000) and (abs(util / j[8] - 1) < 0.2) and (
abs(total / j[9] - 1) <
0.4) and (dormitorios == j[6]) and (banos == j[7]) and (
int(estacionamientos) >= (int(j[12]) - 1) and
(int(estacionamientos) <=
(int(j[12]) + 1))) and ((k21[5] != j[5]) or
(k21[8] != j[8]) or
(k21[9] != j[9]) or
(k21[6] != j[6]) or
(k21[7] != j[7]) or
(k21[12] != j[12])):
d = sqrt(distance * distance + (100 * abs(util - j[8]) *
(100 * abs(util - j[8]))) +
(100 * abs(total - j[9]) * (100 * abs(total - j[9]))))
j.append(d)
distanciat2_1.append(j)
j = j[:-1]
k21 = j
#T2.2
if (distance < 1000) and (abs(util / j[8] - 1) < 0.2) and (
abs(total / j[9] - 1) <
0.4) and (dormitorios == j[6]) and (banos == j[7]) and (
(k22[5] != j[5]) or (k22[8] != j[8]) or
(k22[9] != j[9]) or (k22[6] != j[6]) or
(k22[7] != j[7]) or (k22[12] != j[12])):
d = sqrt(distance * distance + (100 * abs(util - j[8]) *
(100 * abs(util - j[8]))) +
(100 * abs(total - j[9]) * (100 * abs(total - j[9]))))
j.append(d)
distanciat2_2.append(j)
j = j[:-1]
k22 = j
#T3.1
if (distance < 1000) and (abs(util / j[8] - 1) < 0.2) and (
abs(total / j[9] - 1) <
0.4) and (int(dormitorios) >= (int(j[6]) - 1) and
(int(dormitorios) <=
(int(j[6]) + 1))) and (banos == j[7]) and (
(k31[5] != j[5]) or (k31[8] != j[8]) or
(k31[9] != j[9]) or (k31[6] != j[6]) or
(k31[7] != j[7]) or (k31[12] != j[12])):
d = sqrt(distance * distance + (100 * abs(util - j[8]) *
(100 * abs(util - j[8]))) +
(100 * abs(total - j[9]) * (100 * abs(total - j[9]))))
j.append(d)
distanciat3_1.append(j)
j = j[:-1]
k31 = j
#T3.2
if (distance < 1000) and (abs(util / j[8] - 1) < 0.2) and (
abs(total / j[9] - 1) < 0.4) and (banos == j[7]) and (
(k32[5] != j[5]) or (k32[8] != j[8]) or
(k32[9] != j[9]) or (k32[6] != j[6]) or
(k32[7] != j[7]) or (k32[12] != j[12])):
d = sqrt(distance * distance + (100 * abs(util - j[8]) *
(100 * abs(util - j[8]))) +
(100 * abs(total - j[9]) * (100 * abs(total - j[9]))))
j.append(d)
distanciat3_2.append(j)
j = j[:-1]
k32 = j
#T4.1
if (distance < 1000) and (abs(util / j[8] - 1) < 0.2) and (
abs(total / j[9] - 1) < 0.4) and (int(banos) >=
(int(j[7]) - 1) and
(int(banos) <=
(int(j[7]) + 1))) and (
(k41[5] != j[5]) or
(k41[8] != j[8]) or
(k41[9] != j[9]) or
(k41[6] != j[6]) or
(k41[7] != j[7]) or
(k41[12] != j[12])):
d = sqrt(distance * distance + (100 * abs(util - j[8]) *
(100 * abs(util - j[8]))) +
(100 * abs(total - j[9]) * (100 * abs(total - j[9]))))
j.append(d)
distanciat4_1.append(j)
j = j[:-1]
k41 = j
#T4.2
if (distance < 1000) and (abs(util / j[8] - 1) < 0.2) and (
abs(total / j[9] - 1) < 0.4) and ((k42[5] != j[5]) or
(k42[8] != j[8]) or
(k42[9] != j[9]) or
(k42[6] != j[6]) or
(k42[7] != j[7]) or
(k42[12] != j[12])):
d = sqrt(distance * distance + (100 * abs(util - j[8]) *
(100 * abs(util - j[8]))) +
(100 * abs(total - j[9]) * (100 * abs(total - j[9]))))
j.append(d)
distanciat4_2.append(j)
j = j[:-1]
k42 = j
print("2 corte")
t_actual = "A+"
cota = 10
if len(distanciat0) >= cota:
distancia = distanciat0
elif len(distanciat1) >= cota:
distancia = distanciat1
t_actual = "A-"
elif len(distanciat2_1) >= cota:
distancia = distanciat2_1
t_actual = "B+"
elif len(distanciat2_2) >= cota:
distancia = distanciat2_2
t_actual = "B-"
elif len(distanciat3_1) >= cota:
distancia = distanciat3_1
t_actual = "C+"
elif len(distanciat3_2) >= cota:
distancia = distanciat3_2
t_actual = "C-"
elif len(distanciat4_1) >= cota:
distancia = distanciat4_1
t_actual = "D+"
elif len(distanciat4_2) >= 5:
distancia = distanciat4_2
t_actual = "D-"
else:
return 0, "E", len(distanciat4_2), [], False
print("t actual definido")
distancias = sorted(distancia, key=lambda x: x[14])
try:
distancias = distancias[:40]
except:
distancias = distancia
links = []
for props in distancias:
links.append(props[13])
y_train = []
x_train = []
for e in distancias:
reg_terraza = (e[9] - e[8])
reg_util = e[8]
reg_dorms = e[6]
reg_banos = e[7]
reg_precio = e[5]
reg_estacionamientos = e[12]
x_train.append([
reg_util, reg_terraza, reg_dorms, reg_banos, reg_estacionamientos,
reg_util * reg_util, reg_util * reg_terraza, reg_util * reg_dorms,
reg_util * reg_banos, reg_terraza * reg_terraza,
reg_terraza * reg_dorms, reg_terraza * reg_banos,
reg_dorms * reg_dorms, reg_dorms * reg_banos, reg_banos * reg_banos
])
y_train.append(reg_precio)
#y2_train=[]
#y2_train.append(y_train)
#y_train=y2_train
x_train = np.array(x_train)
y_train = np.array(y_train)
x_test = [
util, (total - util), dormitorios, banos, estacionamientos,
util * util, util * (total - util), util * dormitorios, util * banos,
(total - util) * (total - util), (total - util) * dormitorios,
(total - util) * banos, dormitorios * dormitorios, dormitorios * banos,
banos * banos
]
x_test = np.array(x_test)
x_test = np.transpose(x_test)
# Make predictions using the testing set
price, utilnegativo, terrazanegativo, estacionamientosnegativo = regresion(
x_train, y_train, x_test)
for dato in x_train:
if utilnegativo:
dato[0] = float(0.00000)
dato[5] = float(0.00000)
dato[6] = float(0.00000)
dato[7] = float(0.00000)
dato[8] = float(0.00000)
if terrazanegativo:
dato[1] = float(0.00000)
dato[6] = float(0.00000)
dato[9] = float(0.00000)
dato[10] = float(0.00000)
dato[11] = float(0.00000)
if estacionamientosnegativo:
dato[4] = float(0.0000)
if utilnegativo or terrazanegativo or estacionamientosnegativo:
price, utilnegativo, terrazanegativo, estacionamientosnegativo = regresion(
x_train, y_train, x_test)
print("regresion hecha")
try:
if es_venta:
price = int(price / uf.getUf())
else:
price = int(price)
print(price, t_actual, len(distancias), links, es_venta)
return (price, t_actual, len(distancias), links, es_venta)
except:
return -1, "ERROR", -1, [], False
def crearPdfFicha(fileName, id, propiedad, lenfotos, pro, datospro, interna,
datosinterna, regionP, links):
#Propiedad:
#DatosPro: Preciov/RentV/PrecioA/RentA, o bien solo PrecioA
headerslocalizacion = []
headerspropiedad = []
headersrentabilidad = []
headerscontacto = []
datoslocalizacion = []
datospropiedad = []
datosrentabilidad = []
datoscontacto = []
if pro == "financiera":
pro = True
financiera = True
else:
financiera = False
uf1 = uf.getUf()
for x, p in enumerate(propiedad):
if p is None:
propiedad[x] = 0
nombre = str(propiedad[0])
region = str(propiedad[1])
comuna = str(propiedad[14])
operacion = str(propiedad[2])
tipo = str(propiedad[3])
headerslocalizacion.append("Operación")
headerslocalizacion.append("Tipo de Prop.")
headerslocalizacion.append("Región")
headerslocalizacion.append("Comuna")
datoslocalizacion.append(operacion.capitalize())
datoslocalizacion.append(tipo.capitalize())
datoslocalizacion.append(regionP.capitalize())
datoslocalizacion.append(comuna.capitalize())
precio = int(propiedad[4])
precioreal = precio
precioufreal = precio / uf1
preciouf = (int(precio / uf1))
preciouf = str(format(preciouf, ','))
preciouf = preciouf.replace(',', '.')
precio = str(format(precio, ','))
precio = precio.replace(',', '.')
dormitorios = str(int(propiedad[5]))
banos = str(int(propiedad[6]))
metrosmin = str(int(propiedad[7]))
metrosmax = str(int(propiedad[8]))
estacionamientos = str(int(propiedad[9]))
bodegas = str(int(propiedad[10]))
lat = str(propiedad[11])
lon = str(propiedad[12])
link = str(propiedad[13])
headerspropiedad.append("Precio $")
if operacion == 'venta':
headerspropiedad.append("Precio UF")
headerspropiedad.append("Sup. Util")
headerspropiedad.append("Sup. Total")
headerspropiedad.append("Dormitorios")
headerspropiedad.append("Baños")
headerspropiedad.append("Estacionamientos")
headerspropiedad.append("Bodegas")
datospropiedad.append(precio)
if operacion == 'venta':
datospropiedad.append(preciouf)
datospropiedad.append(metrosmin)
datospropiedad.append(metrosmax)
datospropiedad.append(dormitorios)
datospropiedad.append(banos)
datospropiedad.append(estacionamientos)
datospropiedad.append(bodegas)
descripcion = propiedad[15]
if pro:
if operacion == 'venta':
precioV = datospro[0]
precioVreal = precioV
precioV = precioV / uf1
precioV = int(precioV)
precioV = str(format(precioV, ','))
precioV = precioV.replace(',', '.')
precioV = 'UF ' + precioV
rentV = float(datospro[1])
rentV = int(rentV * 1000)
rentV = float(rentV / 10)
rentV = str(rentV) + "%"
precioA = datospro[2]
precioAreal = 10000 * (int(precioA / 10000))
precioA = int(precioA)
precioA = str(format(precioA, ','))
precioA = precioA.replace(',', '.')
precioA = '$ ' + precioA
rentA = float(datospro[3])
rentA = int(rentA * 1000)
rentA = float(rentA / 10)
rentA = str(rentA) + "%"
headersrentabilidad.append("Tasación Venta")
headersrentabilidad.append("Rent. Venta")
headersrentabilidad.append("Tasación Arriendo")
headersrentabilidad.append("Rent. Arriendo")
datosrentabilidad.append(precioV)
datosrentabilidad.append(rentV)
datosrentabilidad.append(precioA)
datosrentabilidad.append(rentA)
else:
precioA = datospro[0]
precioA = int(precioA[0])
precioA = str(format(precioA, ','))
precioA = precioA.replace(',', '.')
precioA = '$ ' + precioA
headersrentabilidad.append("Tasación Arriendo")
datosrentabilidad.append(precioA)
if interna:
mail = datosinterna[0]
headerscontacto.append("Mail")
datoscontacto.append(mail)
telefono = datosinterna[1]
headerscontacto.append("Telefono")
if 'yapo' in link and telefono != 'NN':
try:
image = Image("auxphone.gif")
image._restrictSize(1.2 * inch, 1.7 * inch)
datoscontacto.append(image)
except:
datoscontacto.append('NN')
else:
datoscontacto.append(telefono)
dueno = datosinterna[2]
headerscontacto.append("Dueño")
datoscontacto.append(dueno.capitalize())
styles = getSampleStyleSheet()
styles.add(ParagraphStyle(name='Justify', alignment=TA_JUSTIFY,
leading=16))
doc = SimpleDocTemplate(fileName,
pagesize=letter,
rightMargin=72,
leftMargin=72,
topMargin=72,
bottomMargin=18)
Story = []
tabla = []
tabla.append(headerslocalizacion)
tabla.append(datoslocalizacion)
t1 = Table(tabla, hAlign='LEFT')
t1.setStyle(
TableStyle([
('INNERGRID', (0, 0), (-1, -1), 0.25, colors.black),
('BOX', (0, 0), (-1, -1), 0.25, colors.black),
('FONTSIZE', (0, 0), (-1, -1), 9),
('BACKGROUND', (0, 0), (-1, 0), colors.HexColor('#34BAAF')),
('TEXTCOLOR', (0, 0), (-1, 0), colors.black),
]))
tabla = []
tabla.append(headerspropiedad)
tabla.append(datospropiedad)
t2 = Table(tabla, hAlign='LEFT')
t2.setStyle(
TableStyle([
('INNERGRID', (0, 0), (-1, -1), 0.25, colors.black),
('BOX', (0, 0), (-1, -1), 0.25, colors.black),
('FONTSIZE', (0, 0), (-1, -1), 11),
('BACKGROUND', (0, 0), (-1, 0), colors.lightgrey),
('TEXTCOLOR', (0, 0), (-1, 0), colors.black),
]))
if pro:
tabla = []
tabla.append(headersrentabilidad)
tabla.append(datosrentabilidad)
t3 = Table(tabla, hAlign='LEFT')
t3.setStyle(
TableStyle([
('INNERGRID', (0, 0), (-1, -1), 0.25, colors.black),
('BOX', (0, 0), (-1, -1), 0.25, colors.black),
('BACKGROUND', (0, 0), (-1, 0), colors.lightgrey),
('TEXTCOLOR', (0, 0), (-1, 0), colors.black),
('FONTSIZE', (0, 0), (-1, -1), 11),
]))
if interna:
tabla = []
tabla.append(headerscontacto)
tabla.append(datoscontacto)
t4 = Table(tabla, hAlign='LEFT')
t4.setStyle(
TableStyle([
('INNERGRID', (0, 0), (-1, -1), 0.25, colors.black),
('BOX', (0, 0), (-1, -1), 0.25, colors.black),
('BACKGROUND', (0, 0), (-1, 0), colors.lightgrey),
('TEXTCOLOR', (0, 0), (-1, 0), colors.black),
('FONTSIZE', (0, 0), (-1, -1), 11),
]))
try:
image = Image('bull_logo2.png', hAlign='LEFT')
image._restrictSize(2 * inch, 3 * inch)
Story.append(image)
Story.append(Spacer(1, 16))
except:
try:
image = Image('bull_logo.jpg', hAlign='LEFT')
image._restrictSize(2 * inch, 3 * inch)
Story.append(image)
Story.append(Spacer(1, 16))
except:
pass
if interna:
ptext = '<font size=11>FICHA PROPIEDAD: ' + str(id) + '</font>'
Story.append(Paragraph(ptext, styles["Justify"]))
Story.append(Spacer(1, 14))
else:
ptext = '<font size=11>FICHA PROPIEDAD</font>'
Story.append(Paragraph(ptext, styles["Justify"]))
Story.append(Spacer(1, 14))
Story.append(t1)
Story.append(Spacer(1, 16))
Story.append(t2)
Story.append(Spacer(1, 16))
if pro:
Story.append(t3)
Story.append(Spacer(1, 16))
if interna:
Story.append(t4)
Story.append(Spacer(1, 16))
ptext = '<font size=11>Descripción:</font>'
Story.append(Paragraph(ptext, styles["Justify"]))
Story.append(Spacer(1, 12))
if not interna:
imagenDescripcion = Image('imagenDescripcion.png')
Story.append(imagenDescripcion)
Story.append(PageBreak())
else:
ptext = '<font size=11>' + str(descripcion) + '</font>'
Story.append(Paragraph(ptext, styles["Justify"]))
Story.append(PageBreak())
if len(links) > 0 and interna:
print("entro en crear tabla de links")
print(links)
data = []
n = 0
headers = [
"N°", "UF", "Precio", "UF/mt2", "MtsMin", "MtsMax", "Dorms",
"Baños", "Link", "Disponibilidad"
]
for l in links:
if "portal" in l:
d = []
n += 1
d.append(str(n))
avaible = pubPortalExiste.publicacionExiste(l)
id = botPropertyConnector.obtenerIdConLink(
l, "www.portalinmobiliario.com")
id = id[0]
prop = reportes.precio_from_portalinmobiliario(id)
prop = prop[0]
print("Arreglo de propiedad:")
print(prop)
print("1er dato de propiedad de propiedad:")
print(prop[0])
ufn = int(prop[0] / (uf.getUf()))
d.append(ufn)
d.append(prop[0])
d.append((int(20 * ufn / (prop[1] + prop[2]))) / 10)
d.append(int(prop[1]))
d.append(int(prop[2]))
d.append(prop[5])
d.append(prop[6])
print(d)
print("appendeo bien datos")
linkHtml = '<link href="' + l + '" color="blue">' + "Link" + '</link>'
print(linkHtml)
linkHtml = platypus.Paragraph(linkHtml, PS('body'))
d.append(linkHtml)
if avaible:
d.append("Disponible")
else:
d.append("No disponible")
print(str(n) + " intento de agregar prop a data")
print(d)
data.append(d)
else:
pass
data = [headers] + data
#t=Table(data,nrCols*[0.6*inch], nrRows*[0.25*inch])
t = Table(data)
t.setStyle(
TableStyle([
('INNERGRID', (0, 0), (-1, -1), 0.25, colors.black),
('BOX', (0, 0), (-1, -1), 0.25, colors.black),
('FONTSIZE', (0, 0), (-1, -1), 11),
]))
Story.append(t)
Story.append(PageBreak())
print("Antes de entrar a datos financieros")
if pro and financiera and operacion == 'venta':
print("entro datos financieros")
tasacion = datospro[0]
tasacionUF = (precioVreal / uf1)
ftext = '<font size=11>Propuesta de Compra Arriendo y Posterior Venta en un Período de 7 Meses, ofertando 95% Valor propiedad, Revendiendo a 95% del valor de tasación:</font>'
Story.append(Paragraph(ftext, styles["Justify"]))
Story.append(Spacer(1, 14))
rent = (
1 +
(((0.95 * tasacionUF - ((0.95) * precioufreal)) * 0.81 -
((0.95) * precioufreal) * 0.031) - 25 + precioAreal * 7 / uf1) /
((0.95) * precioufreal * 1.031 + 25) - 0.25 *
((((0.95 * tasacionUF - ((0.95) * precioufreal)) * 0.81 -
((0.95) * precioufreal) * 0.031) - 25 + precioAreal * 7 / uf1) /
((0.95) * precioufreal * 1.031 + 25) - 0.05))**(12 / 7) - 1
data = [
["Item", "Valor"],
[
"Rent. de arriendo(1)",
str(
int(1000 * (precioAreal * 12 / uf1 /
((0.95) * precioufreal * 1.031 + 14))) / 10) +
"%"
],
[
"Rent. Capital (2)",
str(
int(1000 * (((0.95 * tasacionUF -
((0.95) * precioufreal)) * 0.81 -
((0.95) * precioufreal) * 0.031) - 14) /
((0.95) * precioufreal * 1.031 + 14)) / 10) + "%"
],
[
"Rent. Total(3)",
str(
int(1000 * (((0.95 * tasacionUF -
((0.95) * precioufreal)) * 0.81 -
((0.95) * precioufreal) * 0.031) - 14 +
precioAreal * 7 / uf1) /
((0.95) * precioufreal * 1.031 + 14)) / 10) + "%"
],
[
"Rentabilidad Neta(4)",
str(int(1000 * ((1 + rent)**(7 / 12) - 1)) / 10) + "%"
],
[
"Rentabilidad Neta UF (5)",
str(
int(((int((0.95) * precioufreal * 1.031 + 25)) *
((1 + rent)**(7 / 12) - 1)))) + " UF"
],
["Rentabilidad Anual Neta(6)",
str(int(1000 * rent) / 10) + "%"], ["Costos Legales(7)", "25 UF"],
[
"Costos de Corretaje(8)",
str(int(0.02 * 0.95 * precioufreal)) + " UF"
],
[
"IVA(9)",
str(int((0.95 * tasacionUF -
((0.95) * precioufreal)) * 0.19)) + " UF"
],
[
"Total Inversión Inicial(10)",
str(int((0.95) * precioufreal * 1.031 + 25)) + " UF"
],
[
"Comisión BullEstate(11)",
str(
int(0.25 * ((((0.95 * tasacionUF -
((0.95) * precioufreal)) * 0.81 -
((0.95) * precioufreal) * 0.031) - 25 +
precioAreal * 7 / uf1) - 0.05 *
((0.95) * precioufreal * 1.031 + 25)) +
0.01 * 0.95 * precioufreal)) + " UF"
]
]
t = Table(data)
table_style = (TableStyle([
('INNERGRID', (0, 0), (-1, -1), 0.25, colors.black),
('BOX', (0, 0), (-1, -1), 0.25, colors.black),
('BACKGROUND', (0, 0), (-1, 0), colors.HexColor('#34BAAF')),
('TEXTCOLOR', (0, 0), (-1, 0), colors.black),
('FONTSIZE', (0, 0), (-1, -1), 9),
]))
t.setStyle(table_style)
Story.append(t)
Story.append(Spacer(1, 14))
ftext = '<font size=6>(1)Rentabilidad calculada como doce veces el valor de arriendo dividido por el total de inversión.</font>'
Story.append(Paragraph(ftext, styles["Justify"]))
ftext = '<font size=6>(2)Rentabilidad calculada como (valor de reventa - total inversión)/total inversión.</font>'
Story.append(Paragraph(ftext, styles["Justify"]))
ftext = '<font size=6>(3)Rentabilidad de Arriendo + Rentabilidad de Capital, durante ciclo de inversión.</font>'
Story.append(Paragraph(ftext, styles["Justify"]))
ftext = '<font size=6>(4)Rentabilidad neta de un ciclo de inversión, descontando gastos.</font>'
Story.append(Paragraph(ftext, styles["Justify"]))
ftext = '<font size=6>(5)Rentabilidad neta en UF de un ciclo de inversión, descontando gastos.</font>'
Story.append(Paragraph(ftext, styles["Justify"]))
ftext = '<font size=6>(6)Rentabilidad neta anualizada</font>'
Story.append(Paragraph(ftext, styles["Justify"]))
ftext = '<font size=6>(7)Estudio de títulos, pago de CBR y notaría.</font>'
Story.append(Paragraph(ftext, styles["Justify"]))
ftext = '<font size=6>(8)Valor correspondiente al 2% de costos de corretaje, al comprar propiedad</font>'
Story.append(Paragraph(ftext, styles["Justify"]))
ftext = '<font size=6>(9) Valor correspondiente al 19% de la diferencia entre valor compra y valor re-venta</font>'
Story.append(Paragraph(ftext, styles["Justify"]))
ftext = '<font size=6>(10) Valor propiedad más corretaje, gastos legales, y comisión Fija de Bullestate</font>'
Story.append(Paragraph(ftext, styles["Justify"]))
ftext = '<font size=6>(11)Comisión correspondiente al 1% más un 25% de la utilidad obtenida sobre 5% por parte del Cliente.</font>'
Story.append(Paragraph(ftext, styles["Justify"]))
Story.append(Spacer(1, 14))
Story.append(PageBreak())
reventas = [0.9, 0.925, 0.95, 0.975, 1]
for rev in reventas:
ftext = '<font size=11>INFO FINANCIERA (Reventa al ' + (str(
int(1000 * rev) / 10)).replace('.', ',') + '% - ' + str(
format(int(rev * tasacionUF), ',')).replace(
',', '.') + ' UF - $' + str(
format(int(rev * tasacion), ',')).replace(
',', '.') + ':</font>'
Story.append(Paragraph(ftext, styles["Justify"]))
Story.append(Spacer(1, 14))
data = []
headers = ["Valor UF:", "Valor Pesos", "% Oferta"]
for i in range(1, 16):
headers.append(str(i))
for n in range(0, 9):
row = []
row.append(
(str(format(int((0.8 + 0.025 * n) * precioufreal),
','))).replace(',', '.'))
row.append(
(str(format(int((0.8 + 0.025 * n) * precioreal),
','))).replace(',', '.'))
row.append(str(80 + 2.5 * n) + "%")
for i in range(1, 16):
tasacionUF = float(tasacionUF)
precioufreal = float(precioufreal)
precioAreal = float(precioAreal)
uf1 = float(uf1)
rev = float(rev)
rent = (1 + (((rev * tasacionUF -
((0.8 + 0.025 * n) * precioufreal)) * 0.81 -
((0.8 + 0.025 * n) * precioufreal) * 0.031) -
25 + precioAreal * i / uf1) /
((0.8 + 0.025 * n) * precioufreal * 1.031 + 25) -
0.25 *
((((rev * tasacionUF -
((0.8 + 0.025 * n) * precioufreal)) * 0.81 -
((0.8 + 0.025 * n) * precioufreal) * 0.031) -
25 + precioAreal * i / uf1) /
((0.8 + 0.025 * n) * precioufreal * 1.031 + 25) -
0.05))**(12 / i) - 1
rent = str((int(1000 * rent)) / 10) + "%"
row.append(rent)
data.append(row)
data = [headers] + data
#t=Table(data,nrCols*[0.6*inch], nrRows*[0.25*inch])
t = Table(data)
table_style = (TableStyle([
('INNERGRID', (0, 0), (-1, -1), 0.25, colors.black),
('BOX', (0, 0), (-1, -1), 0.25, colors.black),
('BACKGROUND', (0, 0), (-1, 0), colors.HexColor('#34BAAF')),
('TEXTCOLOR', (0, 0), (-1, 0), colors.black),
('FONTSIZE', (0, 0), (-1, -1), 6.5),
]))
t.setStyle(table_style)
for row, values, in enumerate(data):
for column, value in enumerate(values):
try:
print(value)
intvalue = float(value[:-1])
print(intvalue)
if intvalue < 0:
table_style.add('BACKGROUND', (column, row),
(column, row), colors.red)
if intvalue > 0.2:
table_style.add('BACKGROUND', (column, row),
(column, row), colors.limegreen)
if intvalue > 0.5:
table_style.add('BACKGROUND', (column, row),
(column, row), colors.darkgreen)
except:
pass
Story.append(t)
Story.append(Spacer(1, 14))
Story.append(PageBreak())
for x in range(0, lenfotos):
image = Image(str(x) + " foto.jpg", hAlign='LEFT')
image._restrictSize(6 * inch, 9 * inch)
Story.append(image)
Story.append(Spacer(1, 4))
Story = list(Story)
doc.build(Story)
def writeXlsx(file, data, columnnames, operacion):
unf = uf.getUf()
data = [list(elem) for elem in data]
#creacion de precios, porcentajes y link
for i, prop in enumerate(data):
#arreglar precio
precio = prop[1]
#venta
if operacion == "venta":
precio = precio / unf
precio = int(precio)
prop[1] = precio
if "Pr. Venta Tasado" in columnnames:
index = columnnames.index("Pr. Venta Tasado")
precio2 = prop[index] / unf
precio2 = int(precio2)
prop[index] = precio2
#arriendo
else:
if "Pr. Arriendo Tasado" in columnnames:
index = columnnames.index("Pr. Arriendo Tasado")
precio2 = int(prop[index])
prop[index] = precio2
#quitar decimales a valores
if "Utiles" in columnnames:
index = columnnames.index("Utiles")
prop[index] = int(prop[index])
if "Total" in columnnames:
index = columnnames.index("Total")
prop[index] = int(prop[index])
if "Estac." in columnnames:
index = columnnames.index("Estac.")
prop[index] = int(prop[index])
if "Bod." in columnnames:
index = columnnames.index("Bod.")
prop[index] = int(prop[index])
if "Dist metro" in columnnames:
index = columnnames.index("Dist metro")
prop[index] = int(prop[index])
# Create a workbook and add a worksheet.
workbook = xlsxwriter.Workbook(file)
worksheet = workbook.add_worksheet()
# Add a bold format to use to highlight cells.
bold = workbook.add_format({'bold': True})
# Add a number format for cells with money.
money = workbook.add_format({'num_format': '$#,##0'})
# Add a number format for cells with percentage
perc = workbook.add_format({'num_format': '0.0%'})
# Add a date format
date = workbook.add_format({'num_format': 'dd/mm/yy'})
# Write some data headers.
worksheet.write_row(row=0, col=0, data=columnnames, cell_format=bold)
#encontrar indices
index_r_v = columnnames.index(
"Rent. Venta") if "Rent. Venta" in columnnames else -1
index_r_a = columnnames.index(
"Rent. Arriendo") if "Rent. Arriendo" in columnnames else -1
index_precio = columnnames.index(
"Precio") if "Precio" in columnnames else -1
index_precio_a_t = columnnames.index(
"Pr. Arriendo Tasado") if "Pr. Arriendo Tasado" in columnnames else -1
index_fecha_e = columnnames.index(
"fecha encontrado") if "fecha encontrado" in columnnames else -1
index_metro = columnnames.index("Metro") if "Metro" in columnnames else -1
index_link = columnnames.index("Link") if "Link" in columnnames else -1
index_mail = columnnames.index("Mail") if "Mail" in columnnames else -1
index_tel = columnnames.index(
"Telefono") if "Telefono" in columnnames else -1
index_obs = columnnames.index(
"Observaciones") if "Observaciones" in columnnames else -1
#ancho de columnas
length_list = [len(x) for x in columnnames]
for i, width in enumerate(length_list):
worksheet.set_column(i, i, width + 2)
if index_metro != -1:
worksheet.set_column(index_metro, index_metro, 15)
if index_link != -1:
worksheet.set_column(index_link, index_link, 10)
if index_mail != -1:
worksheet.set_column(index_mail, index_mail, 30)
if index_tel != -1:
worksheet.set_column(index_tel, index_tel, 15)
if index_obs != -1:
worksheet.set_column(index_obs, index_obs, 50)
# Iterate over the data and write it out row by row.
for i, c in enumerate(data):
for j, f in enumerate(c):
#caso rentabilidad venta y arriendo
if j == index_r_v:
worksheet.write(i + 1, j, f, perc)
elif j == index_r_a:
worksheet.write(i + 1, j, f, perc)
#caso precios
elif j == index_precio and operacion == "arriendo":
worksheet.write(i + 1, j, f, money)
elif j == index_precio_a_t:
worksheet.write(i + 1, j, f, money)
#caso fechas
elif j == index_fecha_e:
worksheet.write(i + 1, j, f, date)
else:
worksheet.write(i + 1, j, f)
print('xlsx creado')
workbook.close()
import tasadorv2
import reportes
import uf
import random
ufn = uf.getUf()
tipo = "departamento"
comunas = ['las condes']
count = 0
deltaprice = []
data = reportes.from_portalinmobiliario(tipo, "metropolitana", comunas, False)
datalen = len(data)
ponds = [0.1, 0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 5, 10]
results = []
for pd in ponds:
for prop in data:
count += 1
#print(prop[3], prop[4], prop[10], prop[11], prop[8], prop[9], prop[6], prop[7], prop[12])
precio, confianza, nrProps, links, venta, g = tasadorv2.calcularTasacionData(
prop[3], prop[4], prop[10], prop[11], prop[8], prop[9], prop[6],
prop[7], prop[12], data, pd)
#print(precio)
realprice = prop[5] / ufn
difprice = abs(realprice - precio) / realprice
array = []
array.append(difprice)
array.append(nrProps)
array.append(confianza)
def crearPdfFicha(fileName, id, propiedad, lenfotos, pro, datospro, interna,
datosinterna, regionP, links):
#Propiedad:
#DatosPro: Preciov/RentV/PrecioA/RentA, o bien solo PrecioA
headerslocalizacion = []
headerspropiedad = []
headersrentabilidad = []
headerscontacto = []
datoslocalizacion = []
datospropiedad = []
datosrentabilidad = []
datoscontacto = []
uf1 = uf.getUf()
for x, p in enumerate(propiedad):
if p is None:
propiedad[x] = 0
nombre = str(propiedad[0])
region = str(propiedad[1])
comuna = str(propiedad[14])
operacion = str(propiedad[2])
tipo = str(propiedad[3])
headerslocalizacion.append("Operación")
headerslocalizacion.append("Tipo de Prop.")
headerslocalizacion.append("Región")
headerslocalizacion.append("Comuna")
datoslocalizacion.append(operacion.capitalize())
datoslocalizacion.append(tipo.capitalize())
datoslocalizacion.append(regionP.capitalize())
datoslocalizacion.append(comuna.capitalize())
precio = int(propiedad[4])
preciouf = (int(precio / uf1))
preciouf = str(format(preciouf, ','))
preciouf = preciouf.replace(',', '.')
precio = str(format(precio, ','))
precio = precio.replace(',', '.')
dormitorios = str(int(propiedad[5]))
banos = str(int(propiedad[6]))
metrosmin = str(int(propiedad[7]))
metrosmax = str(int(propiedad[8]))
estacionamientos = str(int(propiedad[9]))
bodegas = str(int(propiedad[10]))
lat = str(propiedad[11])
lon = str(propiedad[12])
link = str(propiedad[13])
headerspropiedad.append("Precio $")
if operacion == 'venta':
headerspropiedad.append("Precio UF")
headerspropiedad.append("Sup. Util")
headerspropiedad.append("Sup. Total")
headerspropiedad.append("Dormitorios")
headerspropiedad.append("Baños")
headerspropiedad.append("Estacionamientos")
headerspropiedad.append("Bodegas")
datospropiedad.append(precio)
if operacion == 'venta':
datospropiedad.append(preciouf)
datospropiedad.append(metrosmin)
datospropiedad.append(metrosmax)
datospropiedad.append(dormitorios)
datospropiedad.append(banos)
datospropiedad.append(estacionamientos)
datospropiedad.append(bodegas)
descripcion = propiedad[15]
if pro:
if operacion == 'venta':
precioV = datospro[0]
precioV = precioV / uf1
precioV = int(precioV)
precioV = str(format(precioV, ','))
precioV = precioV.replace(',', '.')
precioV = 'UF ' + precioV
rentV = float(datospro[1])
rentV = int(rentV * 1000)
rentV = float(rentV / 10)
rentV = str(rentV) + "%"
precioA = datospro[2]
precioA = str(format(precioA, ','))
precioA = precioA.replace(',', '.')
precioA = '$ ' + precioA
rentA = float(datospro[3])
rentA = int(rentA * 1000)
rentA = float(rentA / 10)
rentA = str(rentA) + "%"
headersrentabilidad.append("Tasación Venta")
headersrentabilidad.append("Rent. Venta")
headersrentabilidad.append("Tasación Arriendo")
headersrentabilidad.append("Rent. Arriendo")
datosrentabilidad.append(precioV)
datosrentabilidad.append(rentV)
datosrentabilidad.append(precioA)
datosrentabilidad.append(rentA)
else:
precioA = datospro[0]
precioA = str(format(precioA, ','))
precioA = precioA.replace(',', '.')
precioA = '$ ' + precioA
headersrentabilidad.append("Tasación Arriendo")
datosrentabilidad.append(precioA)
if interna:
mail = datosinterna[0]
headerscontacto.append("Mail")
datoscontacto.append(mail)
telefono = datosinterna[1]
headerscontacto.append("Telefono")
if 'yapo' in link and telefono != 'NN':
try:
image = Image("auxphone.gif")
image._restrictSize(1.2 * inch, 1.7 * inch)
datoscontacto.append(image)
except:
datoscontacto.append('NN')
else:
datoscontacto.append(telefono)
dueno = datosinterna[2]
headerscontacto.append("Dueño")
datoscontacto.append(dueno.capitalize())
styles = getSampleStyleSheet()
styles.add(ParagraphStyle(name='Justify', alignment=TA_JUSTIFY,
leading=16))
doc = SimpleDocTemplate(fileName,
pagesize=letter,
rightMargin=72,
leftMargin=72,
topMargin=72,
bottomMargin=18)
Story = []
tabla = []
tabla.append(headerslocalizacion)
tabla.append(datoslocalizacion)
t1 = Table(tabla, hAlign='LEFT')
t1.setStyle(
TableStyle([
('INNERGRID', (0, 0), (-1, -1), 0.25, colors.black),
('BOX', (0, 0), (-1, -1), 0.25, colors.black),
('FONTSIZE', (0, 0), (-1, -1), 9),
('BACKGROUND', (0, 0), (-1, 0), colors.HexColor('#34BAAF')),
('TEXTCOLOR', (0, 0), (-1, 0), colors.black),
]))
tabla = []
tabla.append(headerspropiedad)
tabla.append(datospropiedad)
t2 = Table(tabla, hAlign='LEFT')
t2.setStyle(
TableStyle([
('INNERGRID', (0, 0), (-1, -1), 0.25, colors.black),
('BOX', (0, 0), (-1, -1), 0.25, colors.black),
('FONTSIZE', (0, 0), (-1, -1), 11),
('BACKGROUND', (0, 0), (-1, 0), colors.lightgrey),
('TEXTCOLOR', (0, 0), (-1, 0), colors.black),
]))
if pro:
tabla = []
tabla.append(headersrentabilidad)
tabla.append(datosrentabilidad)
t3 = Table(tabla, hAlign='LEFT')
t3.setStyle(
TableStyle([
('INNERGRID', (0, 0), (-1, -1), 0.25, colors.black),
('BOX', (0, 0), (-1, -1), 0.25, colors.black),
('BACKGROUND', (0, 0), (-1, 0), colors.lightgrey),
('TEXTCOLOR', (0, 0), (-1, 0), colors.black),
('FONTSIZE', (0, 0), (-1, -1), 11),
]))
if interna:
tabla = []
tabla.append(headerscontacto)
tabla.append(datoscontacto)
t4 = Table(tabla, hAlign='LEFT')
t4.setStyle(
TableStyle([
('INNERGRID', (0, 0), (-1, -1), 0.25, colors.black),
('BOX', (0, 0), (-1, -1), 0.25, colors.black),
('BACKGROUND', (0, 0), (-1, 0), colors.lightgrey),
('TEXTCOLOR', (0, 0), (-1, 0), colors.black),
('FONTSIZE', (0, 0), (-1, -1), 11),
]))
image = Image('bull_logo2.png', hAlign='LEFT')
image._restrictSize(2 * inch, 3 * inch)
Story.append(image)
Story.append(Spacer(1, 16))
if interna:
ptext = '<font size=11><b>FICHA PROPIEDAD</b>: ' + str(id) + '</font>'
Story.append(Paragraph(ptext, styles["Justify"]))
Story.append(Spacer(1, 14))
else:
ptext = '<font size=11><b>FICHA PROPIEDAD</b></font>'
Story.append(Paragraph(ptext, styles["Justify"]))
Story.append(Spacer(1, 14))
Story.append(t1)
Story.append(Spacer(1, 16))
Story.append(t2)
Story.append(Spacer(1, 16))
if pro:
Story.append(t3)
Story.append(Spacer(1, 16))
if interna:
Story.append(t4)
Story.append(Spacer(1, 16))
ptext = '<font size=11><b>Descripción:</b></font>'
Story.append(Paragraph(ptext, styles["Justify"]))
Story.append(Spacer(1, 12))
if not interna:
imagenDescripcion = Image('imagenDescripcion.png')
Story.append(imagenDescripcion)
Story.append(PageBreak())
else:
ptext = '<font size=11>' + str(descripcion) + '</font>'
Story.append(Paragraph(ptext, styles["Justify"]))
Story.append(PageBreak())
if len(links) > 0 and interna:
print("entro en crear tabla de links")
print(links)
data = []
n = 0
headers = [
"N°", "UF", "Precio", "UF/mt2", "MtsMin", "MtsMax", "Dorms",
"Baños", "Link", "Disponibilidad"
]
for l in links:
if "portal" in l:
d = []
n += 1
d.append(str(n))
avaible = pubPortalExiste.publicacionExiste(l)
id = botPropertyConnector.obtenerIdConLink(
l, "www.portalinmobiliario.com")
id = id[0]
prop = reportes.precio_from_portalinmobiliario(id)
prop = prop[0]
print("Arreglo de propiedad:")
print(prop)
print("1er dato de propiedad de propiedad:")
print(prop[0])
ufn = int(prop[0] / (uf.getUf()))
d.append(ufn)
d.append(prop[0])
d.append((int(20 * ufn / (prop[1] + prop[2]))) / 10)
d.append(int(prop[1]))
d.append(int(prop[2]))
d.append(prop[5])
d.append(prop[6])
print(d)
print("appendeo bien datos")
linkHtml = '<link href="' + l + '" color="blue">' + "Link" + '</link>'
print(linkHtml)
linkHtml = platypus.Paragraph(linkHtml, PS('body'))
d.append(linkHtml)
if avaible:
d.append("Disponible")
else:
d.append("No disponible")
print(str(n) + " intento de agregar prop a data")
print(d)
data.append(d)
else:
pass
data = [headers] + data
#t=Table(data,nrCols*[0.6*inch], nrRows*[0.25*inch])
t = Table(data)
t.setStyle(
TableStyle([
('INNERGRID', (0, 0), (-1, -1), 0.25, colors.black),
('BOX', (0, 0), (-1, -1), 0.25, colors.black),
('FONTSIZE', (0, 0), (-1, -1), 9),
]))
Story.append(t)
Story.append(PageBreak())
for x in range(0, lenfotos):
image = Image(str(x) + " foto.jpg", hAlign='LEFT')
image._restrictSize(6 * inch, 9 * inch)
Story.append(image)
Story.append(Spacer(1, 4))
Story = list(Story)
doc.build(Story)
def calcularTasacionData(operacion, tipo, lat, lon, util, total, dormitorios,
banos, estacionamientos, data, pondDist):
ufn = uf.getUf()
es_venta = operacion == "venta"
#Generar Regresion General con datos:
y_train = []
x_train = []
#Data=id2,fechapublicacion,fechascrap,operacion,tipo,precio,dormitorios,banos,metrosmin,metrosmax,lat,lon,estacionamientos,link
for prop in data:
reg_total = prop[9]
reg_util = prop[8]
reg_dorms = prop[6]
reg_banos = prop[7]
reg_precio = prop[5]
reg_estacionamientos = prop[12]
x_train.append(
[reg_util, reg_total, reg_dorms, reg_banos, reg_estacionamientos])
y_train.append(reg_precio)
# y2_train=[]
# y2_train.append(y_train)
# y_train=y2_train
x_train = np.array(x_train)
y_train = np.array(y_train)
x_test = [util, total, dormitorios, banos, estacionamientos]
x_test = np.array(x_test)
x_test = np.transpose(x_test)
# Make predictions using the testing set
p, utilnegativo, terrazanegativo, estacionamientosnegativo, coef = regresion(
x_train, y_train, x_test)
#print("Regresion Hecha")
#print(coef)
promcoef = sum(abs(coef)) / len(coef)
matrix = []
data = sorted(data, key=lambda x: x[5])
count = 0
#Data=id2,fechapublicacion,fechascrap,operacion,tipo,precio,dormitorios,banos,metrosmin,metrosmax,lat,lon,estacionamientos,link
for j in data:
# i3=op, i4=tipo, i5=precio, i6=dorms, i7=baños, i12= estacionamientos i8=util, i9=total
if (j[1] > past) and (j[2] > yesterday) and (operacion
== j[3]) and (tipo
== j[4]):
count += 1
lat1 = lat
long1 = lon
lat2 = j[10]
long2 = j[11]
r = 6371000
c = pi / 180
distance = 2 * r * asin(
sqrt(
sin(c * (lat2 - lat1) / 2)**2 + cos(c * lat1) *
cos(c * lat2) * sin(c * (long2 - long1) / 2)**2))
distance2 = ((pondDist * promcoef * distance)**2 +
(coef[0] * (j[8] - util))**2 +
(coef[1] * (j[9] - util))**2 + (coef[2] *
(j[6] - util))**2 +
(coef[3] * (j[7] - util))**2 + (coef[4] *
(j[12] - util))**2)
if len(j) == 14:
j.append(distance2)
else:
j[14] = distance2
matrix.append(j)
matrix = sorted(matrix, key=lambda x: x[14])
links = []
totalDistance = 0
count = 0
totalPrice = 0
totalAntiDistance = 0
lastDistance = 0
for m in matrix:
count += 1
mprom = (m[8] + m[9]) / 2
totalDistance += m[14]
totalAntiDistance += 1 / m[14]
totalPrice += m[5] / (m[14] * mprom)
links.append(m[13])
if count > 10 and (m[14] - lastDistance) > (m[14] / count):
break
lastDistance = m[14]
price = totalPrice / totalAntiDistance
price = price * ((util + total) / 2)
try:
if es_venta:
price = int(price / ufn)
else:
price = int(price)
return (price, totalDistance, count, links, es_venta, 1)
except:
return (0, "N", count, ["No hay links para tasación inválida",
""], es_venta, 13)
def calcularTasacionData(operacion, tipo, lat, lon, util, total, dormitorios,
banos, estacionamientos, data):
ufn = uf.getUf()
es_venta = operacion == "venta"
distanciasDict = {}
confDict = {
0: 100,
1: 97,
2: 95,
3: 92,
4: 90,
5: 80,
6: 70,
7: 60,
8: 50,
9: 40,
10: 30,
11: 20,
12: 15,
13: 10,
14: 7,
15: 5,
16: 2,
17: 0
}
tasacionsimple = False
kDict = {}
drange = [
50, 100, 200, 500, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000,
1000, 5000, 10000, 5000000
]
utilrange = [
0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 1000000,
1000000, 1000000, 1000000
]
dormrange = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 100, 100, 100, 100, 100, 100]
bathrange = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 100, 100, 100, 100, 100]
parkingrange = [
0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100
]
auxparkingbool = False
#Aux dictionaries for different parkings
auxDict1 = {}
auxDict2 = {}
try:
if estacionamientos == 0:
auxparking1 = 1
auxparking2 = 2
if estacionamientos == 1:
auxparking1 = 1
auxparking2 = 2
else:
auxparking1 = estacionamientos - 2
auxparking2 = estacionamientos - 1
auxparkingbool = True
except:
pass
data = sorted(data, key=lambda x: x[5])
for j in data:
# i3=op, i4=tipo, i5=precio, i6=dorms, i7=baños, i12= estacionamientos i8=util, i9=total
if (j[1] > past) and (j[2] > yesterday) and (operacion
== j[3]) and (tipo
== j[4]):
lat1 = lat
long1 = lon
lat2 = j[10]
long2 = j[11]
r = 6371000
c = pi / 180
distance = 2 * r * asin(
sqrt(
sin(c * (lat2 - lat1) / 2)**2 + cos(c * lat1) *
cos(c * lat2) * sin(c * (long2 - long1) / 2)**2))
if tipo in 'local comercial':
dormitorios = 0
banos = 0
estacionamientos = 0
j[6] = 0
j[7] = 0
j[12] = 0
for x in range(0, 16):
kDict[x] = [0] * 16
if (distance < drange[x]) and (abs(util/j[8]-1)<utilrange[x]) and (abs(total/j[9]-1)<(1.5*utilrange[x])) and \
(abs(dormitorios-j[6])<=dormrange[x] or tipo=="comercial") and (abs(banos-j[7])<=bathrange[x]or tipo=="comercial") and \
((kDict[x][5]!=j[5]) or (kDict[x][8]!=j[8]) or (kDict[x][9]!=j[9]) or (kDict[x][6]!=j[6]) or (kDict[x][7]!=j[7]) or (kDict[x][12]!=j[12])):
d = sqrt(distance * distance + (100 * abs(util - j[8]) *
(100 * abs(util - j[8]))) +
(100 * abs(total - j[9]) *
(100 * abs(total - j[9]))))
j.append(d)
if x not in distanciasDict:
distanciasDict[x] = []
#print("creada la entrada para el valor:"+str(x))
if auxparkingbool:
auxDict1[x] = []
auxDict2[x] = []
if ((abs(estacionamientos - j[12]) <= parkingrange[x])
or tipo == "casa" or tipo == "comercial"):
distanciasDict[x].append(j)
if x < 4:
if (auxparkingbool
and (j[12] - estacionamientos) == -1):
auxDict1[x].append(j)
if (auxparkingbool
and (j[12] - estacionamientos) == 1):
auxDict2[x].append(j)
kDict[x] = j
break
print("Tamaño de grupos:")
for x in range(0, 16):
if x in distanciasDict:
print(str(x) + ": " + str(len(distanciasDict[x])))
cota = 5
distancia = []
distanciaaux = []
auxdistancia1 = []
auxdistancia2 = []
g_actual = 0
for x in range(0, 16):
if x == 1:
cota += 1
if x == 2:
cota += 1
g_actual = x
if x >= 10:
tasacionsimple = True
if x in distanciasDict:
distancia += distanciasDict[x]
for dist in distancia:
preciomt = dist[5] / ((dist[8] + dist[9]) / 2)
dist.append(preciomt)
preciosmts = [el[15] for el in distancia]
med = stat.median(preciosmts)
intermin = 0.5 * med
intermax = 2 * med
arregloaux = []
for preciodistancia in distancia:
if preciodistancia[15] < intermax and preciodistancia[
15] > intermin:
arregloaux.append(preciodistancia)
print("mediana:" + str(med))
print("intermin:" + str(intermin))
print("intermax:" + str(intermax))
print("Propiedades Eliminadas: " +
str(len(distancia) - len(arregloaux)))
distancia = arregloaux
if x < 4:
auxdistancia1 += auxDict1[x]
auxdistancia2 += auxDict2[x]
if len(distancia) >= cota:
distancia = sorted(distancia, key=lambda x: x[5])
for a in range(0, len(distancia) - 1):
if (distancia[a][5] == distancia[a + 1][5]
and distancia[a][6] == distancia[a + 1][6]
and distancia[a][7] == distancia[a + 1][7]
and distancia[a][12] == distancia[a + 1][12]
and abs(distancia[a][8] - distancia[a + 1][8]) <= 2
and abs(distancia[a][9] - distancia[a + 1][9]) <= 2
) and len(distancia) > 1:
pass
else:
distanciaaux.append(distancia[a])
distancia = distanciaaux
#opcion de marcar repetidos, o sacarlos de la matriz y no considerarlos en la tasacion
if len(distancia) >= cota:
if x < 4:
if len(auxdistancia1) >= cota:
auxdistancia1 = sorted(auxdistancia1,
key=lambda x: x[5])
auxcota = 0
if len(auxdistancia1) > 1:
for a in range(0, len(auxdistancia1) - 1):
print(a)
print(auxdistancia1[a])
if (auxdistancia1[a][5]
== auxdistancia1[a + 1][5]
and auxdistancia1[a][6]
== auxdistancia1[a + 1][6]
and auxdistancia1[a][7]
== auxdistancia1[a + 1][7]
and auxdistancia1[a][12]
== auxdistancia1[a + 1][12] and
abs(auxdistancia1[a][8] -
auxdistancia1[a + 1][8]) <= 2
and
abs(auxdistancia1[a][9] -
auxdistancia1[a + 1][9]) <= 2):
auxcota += 1
if (len(auxdistancia1) - auxcota >= cota):
print(
'Datos con un estacionamiento menos: '
+ str(len(auxdistancia1)))
print(
'precio y estacionamientos con un estacionamiento menos: '
+ str([el[5]
for el in auxdistancia1]) +
'-' +
str([el[12] for el in auxdistancia1]))
distancia += auxdistancia1
if len(auxdistancia2) >= cota:
auxdistancia2 = sorted(auxdistancia2,
key=lambda x: x[5])
auxcota = 0
if len(auxdistancia2) > 1:
for a in range(0, len(auxdistancia2) - 1):
if (auxdistancia2[a][5]
== auxdistancia2[a + 1][5]
and auxdistancia2[a][6]
== auxdistancia2[a + 1][6]
and auxdistancia2[a][7]
== auxdistancia2[a + 1][7]
and auxdistancia2[a][12]
== auxdistancia2[a + 1][12] and
abs(auxdistancia2[a][8] -
auxdistancia2[a + 1][8]) <= 2
and
abs(auxdistancia2[a][9] -
auxdistancia2[a + 1][9]) <= 2):
auxcota += 1
if len(auxdistancia2) - auxcota >= cota:
#print('Datos con un estacionamiento mas: ' + str(len(auxdistancia2)))
#print('precio y estacionamientos con un estacionamiento mas: '+str([el[5] for el in auxdistancia1])+'-' + str([el[12] for el in auxdistancia2]))
distancia += auxdistancia2
print('grupo Resultante: ' + str(x))
break
if len(distancia) < cota:
return (0, 0, len(distancia), "No links to show", es_venta, 17)
distancias = sorted(distancia, key=lambda x: x[14])
try:
distancias = distancias[:10]
except:
pass
#esto hay q hacerlo antes de sacar la cota
print('Datos Finales: ' + str(len(distancias)))
print('precio y estacionamientos Finales: ' +
str([el[5] / ufn for el in distancias]) + '-' +
str([el[12] for el in distancias]))
print('IDS Finales: ' + str(sorted([el[0] for el in distancias])))
links = []
for props in distancias:
links.append(props[13])
if tasacionsimple:
preciosmts = [el[15] for el in distancias]
prom = stat.mean(preciosmts)
sup = (util + total) / 2
price = sup * prom
try:
if es_venta:
price = int(price / ufn)
else:
price = int(price)
return (price, confDict[g_actual], len(distancias), links,
es_venta, g_actual)
except:
print("Entro al except 1")
return (0, 0, len(distancias),
["No hay links para tasación inválida", ""], es_venta, 17)
y_train = []
x_train = []
for e in distancias:
reg_terraza = (e[9] - e[8])
reg_util = e[8]
reg_dorms = e[6]
reg_banos = e[7]
reg_precio = e[5]
reg_estacionamientos = e[12]
# x_train.append([reg_util,reg_terraza,reg_dorms,reg_banos,reg_estacionamientos,reg_util*reg_util,
# reg_util*reg_terraza,reg_util*reg_dorms,reg_util*reg_banos,reg_terraza*reg_terraza,reg_terraza*reg_dorms,
# reg_terraza*reg_banos,reg_dorms*reg_dorms,reg_dorms*reg_banos,reg_banos*reg_banos])
x_train.append([
reg_util, reg_terraza, reg_dorms, reg_banos, reg_estacionamientos,
reg_util * reg_dorms, reg_util * reg_banos, reg_dorms * reg_dorms,
reg_dorms * reg_banos, reg_banos * reg_banos
])
y_train.append(reg_precio)
#y2_train=[]
#y2_train.append(y_train)
#y_train=y2_train
x_train = np.array(x_train)
y_train = np.array(y_train)
# x_test = [util,(total-util),dormitorios,banos,estacionamientos,
# util*util,util*(total-util),util*dormitorios,util*banos,
# (total-util)*(total-util),(total-util)*dormitorios,(total-util)*banos,
# dormitorios*dormitorios,dormitorios*banos,banos*banos]
x_test = [
util, (total - util), dormitorios, banos, estacionamientos,
util * dormitorios, util * banos, dormitorios * dormitorios,
dormitorios * banos, banos * banos
]
x_test = np.array(x_test)
x_test = np.transpose(x_test)
# Make predictions using the testing set
price, utilnegativo, terrazanegativo, estacionamientosnegativo = regresion(
x_train, y_train, x_test)
for dato in x_train:
if utilnegativo:
dato[0] = float(0.00000)
# dato[5] = float(0.00000)
# dato[6] = float(0.00000)
# dato[7] = float(0.00000)
# dato[8] = float(0.00000)
if terrazanegativo:
dato[1] = float(0.00000)
# dato[6]=float(0.00000)
# dato[9]=float(0.00000)
# dato[10]=float(0.00000)
# dato[11]=float(0.00000)
if estacionamientosnegativo:
dato[4] = float(0.0000)
if utilnegativo or terrazanegativo or estacionamientosnegativo:
price, utilnegativo, terrazanegativo, estacionamientosnegativo = regresion(
x_train, y_train, x_test)
try:
if es_venta:
price = int(price / ufn)
else:
price = int(price)
if price > 0:
print("Check")
print(price)
return (price, confDict[g_actual], len(distancias), links,
es_venta, g_actual)
else:
return (0, "N", len(distancias),
["No hay links para tasación inválida", ""], es_venta, 13)
except:
print("Entro al except 2")
print(price)
return (0, "N", len(distancias),
["No hay links para tasación inválida", ""], es_venta, 13)
def crearFicha(sitio, id, mail, tipoficha):
links = []
text2 = ''
auxPhone = 0
#Determinar tipo de informe
pro = False
interna = False
financiera = False
textmail = ''
ufn = uf.getUf()
if tipoficha > 4:
financiera = True
tipoficha = tipoficha - 4
if tipoficha == 2:
pro = True
elif tipoficha == 3:
interna = True
elif tipoficha == 4:
interna = True
pro = True
#Chequear que sitio este bien
sitio = sitio.lower()
if ('portal' in sitio):
sitio = 'portal'
elif ('yapo' in sitio):
sitio = 'yapo'
else:
text = 'Sitio ingresado es incorrecto. Favor ingresar portalinmobiliario o yapo.'
return (text)
#Chequear que mail este bien
if ('@' not in mail):
text = 'Email incorrecto. Favor ingresar correo válido.'
return (text)
if ('.' not in mail):
text = 'Email incorrecto. Favor ingresar correo válido.'
return (text)
#sacar informacion de bbdd, y chequear que propiedad existe:
propiedad = obtenerProp(id, sitio)
print(propiedad)
if len(propiedad) < 1:
if sitio == 'portal':
link = "https://www.portalinmobiliario.com/" + str(id)
else:
link = "https://www.yapo.cl/region_metropolitana/" + str(id)
if not pubPortalExiste.publicacionExiste(
link) and not pubYapoExiste.publicacionExiste(link):
text = '¨Propiedad no se encuentra en la base de datos.'
return (text)
elif sitio == "portal":
pass
else:
if obtainPropFromYapo(link) is not False:
propiedad = obtainPropFromYapo(link)
else:
regYapoDict = {
"metropolitana": "15",
"valparaiso": "6",
"Valparaíso": "6",
"arica": "1",
"iquique": "2",
"antofagasta": "3",
"atacama": "4",
"coquimbo": "5",
"ohiggins": "7",
"maule": "8",
"ñuble": "16",
"biobio": "9",
"araucania": "10",
"los Rios": "11",
"los Lagos": "12",
"aysen": "13",
"magallanes": "14",
}
propiedad = list(propiedad)
region = str(propiedad[1])
regionP = region
regionY = regYapoDict[region.lower()]
if region == '15':
regionP = 'metropolitana'
if region == 'metropolitana':
regionY = '15'
operacion = str(propiedad[2])
tipo = str(propiedad[3])
precio = float(propiedad[4])
dormitorios = str(propiedad[5])
banos = str(propiedad[6])
metrosmin = str(propiedad[7])
metrosmax = str(propiedad[8])
estacionamientos = str(propiedad[9])
bodegas = str(propiedad[10])
lat = str(propiedad[11])
lon = str(propiedad[12])
link = str(propiedad[13])
if sitio == 'portal':
if operacion == 'venta':
comuna = str(link.split('/')[5])
comuna = comuna.replace('-' + str(regionP), '')
comuna = comuna.replace('-', ' ')
comuna = comuna.capitalize()
propiedad.append(comuna)
else:
comuna = str(link.split('/')[6])
comuna = comuna.replace('-metropolitana', '')
comuna = comuna.replace('-', ' ')
comuna = comuna.capitalize()
propiedad.append(comuna)
else:
comuna = str(propiedad[14])
#Revisar si existe aun la publicacion
if not pubPortalExiste.publicacionExiste(link):
text = 'Propiedad ya no se encuentra disponible en el sitio.'
return (text)
#sacar informacion de la publicacion
#sacar urls fotos portal
matrixdescripcion = []
matrixcounter = 0
matrixdescripcion.append('')
if sitio == 'portal':
first = True
url = []
page = requests.get(
link, headers={'User-Agent': agentCreator.generateAgent()})
metatext = page.text
metatext = metatext.split(' ')
descripcion = []
savedescripcion = False
for texto in metatext:
if 'item-description__text' in texto:
savedescripcion = True
if '/div' in texto:
if savedescripcion:
descripcion.append(str(texto))
savedescripcion = False
if savedescripcion:
descripcion.append(str(texto))
descripcion2 = descripcion.copy()
first = (descripcion2[0])
first = first.split(">")
print(first)
first = first[2]
descripcion[0] = first
last = descripcion2[-1]
last = last.split("<")
last = last[0]
descripcion[-1] = last
#descripcion=descripcion[2:]
print(descripcion)
descripcion = list(descripcion)
if not interna:
for desc in descripcion:
desc = desc.replace(' ', '')
desc = desc.replace('<br />', ' ')
desc = desc.replace('<br/>', ' ')
desc = desc.replace('<br>', ' ')
desc = desc.replace('<b/>', '')
desc = desc.replace('<b>', '')
desc = desc.replace('</b>', '')
desc = desc.replace('<br', '')
desc = desc.replace('/>', '')
desc = desc.replace('í', 'í')
desc = desc.replace('é', 'é')
desc = desc.replace('ó', 'ó')
desc = desc.replace('á', 'á')
desc = desc.replace('ú', 'ú')
desc = desc.replace('ñ', 'ñ')
desc = desc.replace('Ñ', 'Ñ')
if "+56" in desc:
desc = "**"
if len(desc) >= 6:
try:
desc.replace('\n', "")
int(desc)
desc = "**"
except:
pass
if "@" in desc:
desc = "***"
if ((len(matrixdescripcion[matrixcounter]) + len(desc)) >= 78):
matrixcounter += 1
matrixdescripcion.append('')
if desc != '':
matrixdescripcion[matrixcounter] = matrixdescripcion[
matrixcounter] + str(desc)
else:
if first:
if desc != '':
matrixdescripcion[
matrixcounter] = matrixdescripcion[
matrixcounter] + str(desc)
first = False
else:
if desc != '':
matrixdescripcion[
matrixcounter] = matrixdescripcion[
matrixcounter] + ' ' + str(desc)
print(matrixdescripcion)
for x, matrix in enumerate(matrixdescripcion):
matrix = matrix.replace('<br />', '\n')
matrix = matrix.replace('<br/>', '\n')
matrix = matrix.replace('<br>', '\n')
matrix = matrix.replace('<b/>', '')
matrix = matrix.replace('<b>', '')
matrix = matrix.replace('</b>', '')
matrixdescripcion[x] = matrix
descripcion = '\n'.join(matrixdescripcion)
propiedad.append(descripcion)
else:
descripcion = ' '.join(descripcion)
descripcion = descripcion.replace(' ', '')
descripcion = descripcion.replace('<br />', '\n')
descripcion = descripcion.replace('<br/>', '\n')
descripcion = descripcion.replace('<br>', '\n')
descripcion = descripcion.replace('<b/>', '')
descripcion = descripcion.replace('<b>', '')
descripcion = descripcion.replace('</b>', '')
descripcion = descripcion.replace('<br', '')
descripcion = descripcion.replace('/>', '')
descripcion = descripcion.replace('í', 'í')
descripcion = descripcion.replace('é', 'é')
descripcion = descripcion.replace('ó', 'ó')
descripcion = descripcion.replace('á', 'á')
descripcion = descripcion.replace('ú', 'ú')
descripcion = descripcion.replace('ñ', 'ñ')
descripcion = descripcion.replace('Ñ', 'Ñ')
propiedad.append(descripcion)
print(propiedad)
for meta in metatext:
if 'data-full-images' in meta:
meta = meta.split(';')
for met in meta:
if 'mlstatic' in met:
met = met.split('&')
met = met[0]
met = met.replace(".webp", ".jpg")
url.append(str(met))
#Sacar urls fotos yapo
else:
url = []
page = requests.get(
link, headers={'User-Agent': agentCreator.generateAgent()})
metatext = page.text
metatext = metatext.split(' ')
descripcion = []
savedescripcion = False
saveimg = False
og = True
for texto in metatext:
if '<h4>Descripción</h4>' in texto:
savedescripcion = True
if og and 'og:image' in texto:
saveimg = True
og = False
if 'img/yapo' in texto:
saveimg = False
if savedescripcion:
descripcion.append(str(texto))
if '</div>' in texto:
savedescripcion = False
if saveimg and 'img.yapo.cl/images' in texto:
texto = texto.replace('content="', '')
texto.replace('"', '')
url.append(texto)
if 'phone-url' in texto:
texto = texto.split('"')
texto = texto[1]
auxPhone = texto
auxPhone = 'https://www.yapo.cl' + auxPhone
descripcion = descripcion[1:]
first = True
print(descripcion)
for desc in descripcion:
desc = desc.replace('\n', ' ')
desc = desc.replace('<br />', '\n')
desc = desc.replace('</div>', '\n')
desc = desc.replace('<br>', '\n')
desc = desc.replace('<br', '')
desc = desc.replace('/>', '')
desc = desc.replace('itemprop="description">', "")
desc = desc.replace('</p>', '\n')
desc = desc.replace("\t", "")
desc = desc.replace('<!', '')
desc = desc.replace('--', '')
desc = desc.replace(' ', '')
desc = desc.replace('\n', ' ')
if ((len(matrixdescripcion[matrixcounter]) + len(desc)) >= 78):
matrixcounter += 1
matrixdescripcion.append('')
matrixdescripcion[matrixcounter] = matrixdescripcion[
matrixcounter] + str(desc)
else:
if first:
matrixdescripcion[matrixcounter] = matrixdescripcion[
matrixcounter] + str(desc)
first = False
else:
matrixdescripcion[matrixcounter] = matrixdescripcion[
matrixcounter] + ' ' + str(desc)
print(matrixdescripcion)
descripcion = '\n'.join(matrixdescripcion)
propiedad.append(descripcion)
try:
print(auxPhone)
response = requests.get(
auxPhone, headers={'User-Agent': agentCreator.generateAgent()})
auxphone2 = auxPhone
img = Image.open(BytesIO(response.content))
img = img.convert('L')
img = img.convert('1')
img.save("auxphone.gif")
auxPhone = 1
except:
pass
lenfotos = len(url)
if len(url) == 0:
print("la propiedad no cuenta con fotografias")
else:
print('total fotos: ' + str(len(url)))
for x, u in enumerate(url):
u = u.replace('"', '')
response = requests.get(u)
img = Image.open(BytesIO(response.content))
img.save(str(x) + " foto.jpg")
if not interna:
imagenDescripcion = Image.new('RGB', (456, 345), color=(255, 255, 255))
d = ImageDraw.Draw(imagenDescripcion)
f = ImageFont.truetype('arial.ttf', 12)
d.text((0, 0), descripcion, font=f, fill=(0, 0, 0))
imagenDescripcion.save('imagenDescripcion.png')
datospro = []
if pro:
propsPV = reportes.from_portalinmobiliario(tipo, regionP, [comuna],
"venta", True)
propsYV = reportes.from_yapo(tipo, regionY, [comuna], True, "venta",
True)
propsV = propsPV + propsYV
# aca deberiamos hacer el GB
m2 = reportes.m2prom(tipo, comuna, region)
m2V = m2[0]
m2A = m2[1]
clfHV = ensemble.GradientBoostingRegressor(n_estimators=400,
max_depth=5,
min_samples_split=2,
learning_rate=0.1,
loss='huber')
#id2,fechapublicacion,fechascrap,operacion,tipo,precio,dormitorios,banos,metrosmin,metrosmax,lat,lon,estacionamientos,link
preciosV = [row[5] for row in propsV]
trainingV = propsV.copy()
for row in trainingV:
del row[13]
if tipo not in ["departamento", "Casa", "Oficina"]:
del row[12]
del row[7]
if tipo != "local":
del row[6]
del row[5]
del row[4]
del row[3]
del row[2]
del row[1]
del row[0]
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(trainingV,
preciosV,
test_size=0.10,
random_state=2)
#obtain scores venta:
clfHV.fit(x_train, y_train)
print("-----------")
print("Score Huber:")
print(clfHV.score(x_test, y_test))
scoreV = clfHV.score(x_test, y_test)
clfHV.fit(trainingV, preciosV)
propsPA = reportes.from_portalinmobiliario(tipo, regionP, [comuna],
"arriendo", True)
propsYA = reportes.from_yapo(tipo, region, [comuna], True, "arriendo",
True)
propsA = propsPA + propsYA
# aca deberiamos hacer el GB
clfHA = ensemble.GradientBoostingRegressor(n_estimators=400,
max_depth=5,
min_samples_split=2,
learning_rate=0.1,
loss='huber')
#id2,fechapublicacion,fechascrap,operacion,tipo,precio,dormitorios,banos,metrosmin,metrosmax,lat,lon,estacionamientos,link
preciosA = [row[5] for row in propsA]
trainingA = propsA.copy()
for row in trainingA:
del row[13]
if tipo not in ["departamento", "Casa", "Oficina"]:
del row[12]
del row[7]
if tipo != "local":
del row[6]
del row[5]
del row[4]
del row[3]
del row[2]
del row[1]
del row[0]
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(trainingA,
preciosA,
test_size=0.10,
random_state=2)
#obtain scores arriendo:
clfHA.fit(x_train, y_train)
print("-----------")
print("Score Huber:")
print(clfHA.score(x_test, y_test))
scoreA = clfHA.score(x_test, y_test)
clfHA.fit(trainingA, preciosA)
textmail += "Resultados comuna " + str(
comuna) + ":\n" + "Score Ventas: " + str(
(int(10000 * scoreV)) / 100) + "%\nScore Arriendos: " + str(
(int(10000 * scoreA)) /
100) + "%\nPrecio m2 Venta: UF." + str(
(int(10 * (m2V / ufn))) /
10) + "\nPrecio m2 Arriendo: $" + str(
(int(m2A))) + "\n\n"
if tipo not in ["departamento", "Casa", "Oficina"]:
prop = [banos, metrosmin, metrosmax, lat, lon]
if tipo != "local":
prop = [metrosmin, metrosmax, lat, lon]
else:
prop = [
dormitorios, banos, metrosmin, metrosmax, lat, lon,
estacionamientos
]
tasacionVenta = clfHV.predict([prop])
tasacionArriendo = clfHA.predict([prop])
precioV = tasacionVenta
precioA = tasacionArriendo
print("el precio tasado de venta inicial es: " + str(precioV))
print("el precio tasado de arriendo inicial es: " + str(precioA))
if operacion == 'venta':
if precioV is None or precioV < 0.1:
pro = False
financiera = False
try:
rentaV = ((precioV - precio) / precio)
except:
pro = False
financiera = False
text2 = 'No se ha podido realizar tasación'
print('fail 1')
if precioA is None or precioA < 0.01:
pro = False
financiera = False
try:
rentaA = (precioA * 12 / precio)
except:
pro = False
financiera = False
text2 = 'No se ha podido realizar tasación'
print('fail 2')
if pro:
if rentaA > 0.2:
pro = False
financiera = False
print('fail 3')
if rentaA < 0:
pro = False
financiera = False
if pro:
# precio venta tasado
datospro.append(precioV)
# rentabilidad de venta
datospro.append(float(rentaV))
# precio arriendo tasado
datospro.append(precioA)
# rentabilidad de arriendo
datospro.append(float(rentaA))
else:
try:
precioA = tasacionArriendo
except:
pro = False
text2 = 'No se ha podido realizar tasación'
print('fail 72')
if pro:
if precioA is None or precioA < 0.01:
pro = False
text2 = 'No se ha podido realizar tasación'
print('fail 8')
if pro:
# precio arriendo tasado
datospro.append(precioA)
# rentabilidad de arriendo
datoscontacto = []
if interna:
if sitio == 'portal':
try:
email, telefono, dueno = reportes.getDatosDueno(str(id))
except:
email = "NN"
telefono = "NN"
dueno = "NN"
else:
email = "NN"
if auxPhone == 1:
telefono = auxphone2
else:
telefono = "NN"
dueno = 'NN'
datoscontacto.append(email)
datoscontacto.append(telefono)
datoscontacto.append(dueno)
#Crear PDF
if interna:
nombrearchivo = "Ficha Propiedad Sitio:" + str(sitio) + " Id:" + str(
id) + ".pdf"
else:
nombrearchivo = "Ficha Propiedad Sitio:" + str(sitio) + ", " + str(
operacion) + ", " + str(tipo) + ", " + str(region) + ", " + str(
comuna) + ".pdf"
print(nombrearchivo)
links = []
if financiera:
pro = "financiera"
print("entering pdfCreator")
pdfCreatorFichas.crearPdfFicha(nombrearchivo, id, propiedad, lenfotos, pro,
datospro, interna, datoscontacto, regionP,
links)
print("pdf generado con exito")
#Enviar PDF
sendmail.sendMail(mail, "", nombrearchivo)
#Eliminar del servidor
if len(url) == 0:
pass
else:
for x, u in enumerate(url):
os.remove(str(x) + " foto.jpg")
try:
os.remove("auxphone.gif")
except:
pass
if not interna:
try:
os.remove("imagenDescripcion.png")
except:
pass
os.remove(nombrearchivo)
#Retornar exito
text = "Ficha creada para la propiedad: " + str(
id) + " obtenida del sitio: " + str(
sitio) + ", enviada con éxito al correo: " + str(mail) + "."
if text2 != '':
text = text2 + '. ' + text
return (text)
