dashboard.py

@@ -1,7 +1,6 @@
 """Dashboard interactivo para leads-optimizer — Streamlit."""
 import streamlit as st
 import pandas as pd
-import altair as alt
 import json
 import subprocess
 import sys
@@ -21,19 +20,6 @@ st.set_page_config(
     initial_sidebar_state="expanded",
 )
 
-# Los KPI (st.metric) por defecto son demasiado grandes y se cortan en pantallas
-# más estrechas o cuando el valor es largo (p.ej. "1.234,56€"). Los reducimos.
-st.markdown(
-    """
-    <style>
-    [data-testid="stMetricValue"] { font-size: 1.5rem; }
-    [data-testid="stMetricLabel"] { font-size: 0.8rem; }
-    [data-testid="stMetricDelta"] { font-size: 0.8rem; }
-    </style>
-    """,
-    unsafe_allow_html=True,
-)
-
 # ── Helpers ───────────────────────────────────────────────────────────────────
 
 URGENCIA_ICON = {
@@ -197,48 +183,6 @@ def _compute_analysis(row: dict, dia_actual: int, dias_mes: int) -> dict:
     }
 
 
-def _daily_summary(rows: list[dict]) -> pd.DataFrame:
-    """Agrega Inversión/Ingreso/Margen día a día sumando las MetricasDiarias
-    de todas las campañas dadas, más un margen alternativo calculado con el
-    PPL fijo de cada campaña en lugar del ingreso reportado."""
-    daily = {}
-    for r in rows:
-        metricas = r.get("metricas")
-        if not metricas:
-            continue
-        items = metricas.items() if isinstance(metricas, dict) else [
-            (m.get("fecha"), m) for m in metricas
-        ]
-        for fecha, m in items:
-            if not fecha or not isinstance(m, dict):
-                continue
-            gasto = revenue = leads = None
-            for k, v in m.items():
-                kl = k.lower()
-                if gasto is None and ("coste" in kl or "cost" in kl):
-                    gasto = float(v or 0)
-                elif revenue is None and ("ingres" in kl or "revenue" in kl):
-                    revenue = float(v or 0)
-                elif leads is None and "lead" in kl:
-                    leads = float(v or 0)
-            entry = daily.setdefault(fecha, {"gasto": 0.0, "revenue": 0.0, "revenue_ppl": 0.0})
-            entry["gasto"] += gasto or 0.0
-            entry["revenue"] += revenue or 0.0
-            entry["revenue_ppl"] += (leads or 0.0) * r["ppl"]
-
-    if not daily:
-        return pd.DataFrame()
-
-    df = pd.DataFrame([{"Fecha": f, **v} for f, v in sorted(daily.items())])
-    return pd.DataFrame({
-        "Fecha": df["Fecha"],
-        "Inversión": df["gasto"],
-        "Ingreso": df["revenue"],
-        "Margen (sumatorio)": df["revenue"] - df["gasto"],
-        "Margen (PPL)": df["revenue_ppl"] - df["gasto"],
-    })
-
-
 # ── Sidebar ───────────────────────────────────────────────────────────────────
 
 st.sidebar.title("Leads Optimizer")
@@ -333,35 +277,6 @@ with tab_resumen:
 
     st.divider()
 
-    # ── Evolución diaria del mes (inversión / ingreso / margen) ──────────────────
-    st.subheader("Evolución diaria del mes")
-
-    df_summary = _daily_summary(filtered)
-    if df_summary.empty:
-        st.info("Sin métricas diarias disponibles para las campañas filtradas.")
-    else:
-        df_long = df_summary.melt("Fecha", var_name="Serie", value_name="Valor")
-        serie_order = ["Inversión", "Ingreso", "Margen (sumatorio)", "Margen (PPL)"]
-        color_scale = alt.Scale(
-            domain=serie_order,
-            range=["#2a78d6", "#1baf7a", "#4a3aa7", "#eb6834"],
-        )
-        chart = (
-            alt.Chart(df_long)
-            .mark_line(point=True, strokeWidth=2)
-            .encode(
-                x=alt.X("Fecha:O", title=None),
-                y=alt.Y("Valor:Q", title="€"),
-                color=alt.Color("Serie:N", scale=color_scale, sort=serie_order, legend=alt.Legend(title=None)),
-                tooltip=["Fecha", "Serie", alt.Tooltip("Valor:Q", format=",.2f")],
-            )
-            .properties(height=320)
-        )
-        st.altair_chart(chart, use_container_width=True)
-        st.caption("Margen (sumatorio) = Ingreso reportado − Gasto · Margen (PPL) = Leads del día × PPL de campaña − Gasto")
-
-    st.divider()
-
     # ── Alertas activas ───────────────────────────────────────────────────────
     alerts = []
     for r in filtered:
@@ -539,9 +454,6 @@ with tab_campanas:
 # ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════ #
 
 with tab_historico:
-    hist_camp_tab, hist_portfolio_tab = st.tabs(["📋 Campañas", "🌐 Portfolio global"])
-
-with hist_camp_tab:
     st.subheader("Métricas diarias por campaña")
 
     camp_names = [r["nombre"] for r in filtered if r["metricas"]]
@@ -628,7 +540,7 @@ with hist_camp_tab:
         else:
             st.info("Sin métricas diarias para esta campaña.")
 
-with hist_portfolio_tab:
+    st.divider()
     st.subheader("Portfolio agregado (GAMes)")
 
     @st.cache_data(ttl=300, show_spinner="Cargando portfolio...")

run.py

@@ -400,8 +400,6 @@ def run():
         if cambio_mes:
             # Ayer pertenece al mes anterior: redirigir escritura al GACampaignMes correcto
             prev_map = at.get_gcm_id_map_for_month(ayer.month, ayer.year)
-            redirected = []
-            omitidos = []
             for u in metricas_updates:
                 gid = next(
                     (item["campaign"]["google_campaign_id"]
@@ -410,13 +408,6 @@ def run():
                 )
                 if gid and gid in prev_map:
                     u["airtable_id"] = prev_map[gid]
-                    redirected.append(u)
-                else:
-                    omitidos.append(gid)
-            metricas_updates = redirected
-            if omitidos:
-                print(f"  ⚠️  {len(omitidos)} campañas sin GACampaignMes en {ayer.month}/{ayer.year}, "
-                      f"MetricasDiarias del día anterior omitido para no contaminar el mes nuevo: {omitidos}")
         at.batch_update_metricas_diarias(metricas_updates)
         print("  ✓ MetricasDiarias actualizado.")
 

slack_reporter.py

@@ -73,9 +73,8 @@ def _trunc(text: str, limit: int = 2950) -> str:
 
 
 def _fmt_eur(v: float) -> str:
-    v_int = round(v)
-    sign = "+" if v_int > 0 else ""
-    return f"{sign}{v_int:,.0f}€".replace(",", ".")
+    sign = "+" if v > 0 else ""
+    return f"{sign}{v:,.0f}€".replace(",", ".")
 
 
 def _curso(name: str, max_len: int = 40) -> str:
@@ -197,8 +196,7 @@ def build_and_send(collected: list, dry_run: bool, prev_month_metricas: dict = N
         return f"{v:,.0f}€".replace(",", ".")
 
     def _marg(v: float) -> str:
-        v_int = round(v)
-        return ("+" if v_int >= 0 else "") + f"{v_int:,.0f}€".replace(",", ".")
+        return ("+" if v >= 0 else "") + f"{v:,.0f}€".replace(",", ".")
 
     def _pct(v: float) -> str:
         return ("+" if v >= 0 else "") + f"{v:.1f}%"