app.py

import gradio as gr
import numpy as np
import pandas as pd
import requests
import joblib
import gmaps_api

modelo = joblib.load('ridge_final.model')
scaler = joblib.load('padronizador_entrada.scaler')

def preve_preco(area, quartos, banheiros, garagens, endereco):
    
    latitude, longitude = gmaps_api.busca_coordenadas(endereco)

    # Formatando a entrada
    entradas_do_usuario = pd.DataFrame({
        'area': [area],
        'quartos': [quartos],
        'banheiros': [banheiros],
        'garagens': [garagens],
        'latitude': [latitude],
        'longitude': [longitude]
    })

    X_usr = scaler.transform(entradas_do_usuario)
    return modelo.predict(X_usr)[0]



# Valores informados pelo usuário (em um formulário, por exemplo):
#area = 200
#quartos = 3
#banheiros = 2
#garagens = 2
#endereco = 'Quadra 506 norte, Palmas, TO'

iface = gr.Interface(fn=preve_preco, inputs=["text", "text", "text", "text", "text"] , outputs="text")
iface.launch()