Corrige acentuacao dos textos

scripts/00_main.py

@@ -1,16 +1,16 @@
-"""Orquestrador principal do Planejador Missao.
+"""Orquestrador principal do Planejador Missão.
 
 Entradas:
     Arquivos em dados/, argumentos opcionais de linha de comando e configuracoes
     centralizadas em scripts/01_config.py.
 
-Saidas:
-    Planejamento diario em resultados/, historico operacional atualizado,
-    relatorios de validacao quando solicitado e logs em logs/execucao.log.
+Saídas:
+    Planejamento diário em resultados/, histórico operacional atualizado,
+    relatórios de validação quando solicitado e logs em logs/execucao.log.
 
 Papel no pipeline:
     Executa o fluxo completo: leitura de dados, preparacao, geracao de colunas
-    candidatas, montagem/solucao do MILP, exportacao de resultados e validacao.
+    candidatas, montagem/solução do MILP, exportação de resultados e validação.
 
 Exemplos:
     python scripts/00_main.py --data 2026-01-02 --modo diario
@@ -43,7 +43,7 @@ def atualizar_data_planejamento(data: str) -> None:
 
 
 def executar_diario(args: argparse.Namespace, logger) -> dict:
-    """Executa o planejamento diario oficial em Python."""
+    """Executa o planejamento diário oficial em Python."""
     io_utils.configurar_ambiente()
     if args.data:
         atualizar_data_planejamento(args.data)
@@ -60,24 +60,24 @@ def executar_diario(args: argparse.Namespace, logger) -> dict:
     logger.info("Colunas candidatas: %s", resultado["total_candidatas"])
     logger.info("Escalas selecionadas: %s", resultado["total_selecionadas"])
     logger.info("Arquivo exportado: %s", resultado["arquivo_saida"])
-    logger.info("Tempo de execucao: %.1f s", duracao)
+    logger.info("Tempo de execução: %.1f s", duracao)
     return resultado
 
 
 def executar_validacao(ano: str, logger) -> dict:
-    """Executa validacao retrospectiva suportada pelo projeto."""
+    """Executa validação retrospectiva suportada pelo projeto."""
     if str(ano) != "2025":
-        raise ValueError("Erro: no momento a validacao disponivel e --validacao 2025.")
+        raise ValueError("Erro: no momento a validação disponível é --validacao 2025.")
     validacao = importlib.import_module("07_validacao_2025")
     return validacao.executar_validacao_2025(importar=True, logger=logger)
 
 
 def parse_args() -> argparse.Namespace:
-    parser = argparse.ArgumentParser(description="Executa o Planejador Missao em Python.")
-    parser.add_argument("--data", help="Data do planejamento diario no formato AAAA-MM-DD.")
-    parser.add_argument("--aeronave", choices=config.AERONAVES, help="Aeronave de referencia para diagnostico.")
-    parser.add_argument("--modo", default="diario", choices=["diario"], help="Modo de execucao do planejamento.")
-    parser.add_argument("--validacao", help="Ano da validacao retrospectiva. Exemplo: --validacao 2025.")
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="Executa o Planejador Missão em Python.")
+    parser.add_argument("--data", help="Data do planejamento diário no formato AAAA-MM-DD.")
+    parser.add_argument("--aeronave", choices=config.AERONAVES, help="Aeronave de referência para diagnóstico.")
+    parser.add_argument("--modo", default="diario", choices=["diario"], help="Modo de execução do planejamento.")
+    parser.add_argument("--validacao", help="Ano da validação retrospectiva. Exemplo: --validacao 2025.")
     return parser.parse_args()
 
 
@@ -86,13 +86,13 @@ def main() -> None:
     logger = io_utils.configurar_logger("main")
     if args.validacao:
         saida = executar_validacao(args.validacao, logger)
-        print("\n=== Validacao concluida ===")
+        print("\n=== Validação concluída ===")
         for path in saida["arquivos"]:
             print(f"- {path}")
         return
 
     resultado = executar_diario(args, logger)
-    print("\n=== Planejamento diario concluido ===")
+    print("\n=== Planejamento diário concluído ===")
     print(f"Data: {resultado['data_planejamento']}")
     print(f"Arquivo: {resultado['arquivo_saida']}")
     print(f"Colunas candidatas: {resultado['total_candidatas']}")

scripts/01_config.py

@@ -1,11 +1,11 @@
-"""Configuracao central dos scripts do Planejador Missao.
+"""Configuração central dos scripts do Planejador Missão.
 
 Entradas:
-    Estrutura padrao do projeto, com pastas dados/, src/ e resultados/.
+    Estrutura padrão do projeto, com pastas dados/, src/ e resultados/.
 
-Saidas:
-    Constantes de caminho, parametros operacionais, nomes de arquivos e pesos
-    usados pelos scripts de execucao, validacao e teste.
+Saídas:
+    Constantes de caminho, parâmetros operacionais, nomes de arquivos e pesos
+    usados pelos scripts de execução, validação e teste.
 
 Papel no pipeline:
     Evita caminhos absolutos e concentra convencoes para que o projeto rode em
@@ -67,6 +67,6 @@ ARQUIVOS_ENTRADA_OBRIGATORIOS = [
 
 
 def garantir_diretorios() -> None:
-    """Cria diretorios de saida e apoio usados pelos scripts."""
+    """Cria diretórios de saída e apoio usados pelos scripts."""
     for path in [RESULTADOS_DIR, VALIDACAO_DIR, LOGS_DIR, TEMP_DIR, ARQUIVO_VOOS_2025.parent]:
         path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

scripts/02_io_utils.py

@@ -1,14 +1,14 @@
-"""Utilitarios de entrada, saida e log dos scripts.
+"""Utilitários de entrada, saída e log dos scripts.
 
 Entradas:
     Caminhos definidos em 01_config.py.
 
-Saidas:
-    Validacoes de arquivos, diretorios criados, logs em logs/execucao.log e
+Saídas:
+    Validações de arquivos, diretórios criados, logs em logs/execucao.log e
     funcoes pequenas para exportacao.
 
 Papel no pipeline:
-    Padroniza mensagens de erro e evita repeticao de codigo de filesystem.
+    Padroniza mensagens de erro e evita repetição de código de filesystem.
 """
 
 from __future__ import annotations
@@ -52,7 +52,7 @@ def configurar_logger(nome: str = "planejador_missao") -> logging.Logger:
 
 
 def exigir_arquivos(paths: Iterable[Path]) -> None:
-    """Interrompe a execucao com mensagem clara se algum arquivo faltar."""
+    """Interrompe a execução com mensagem clara se algum arquivo faltar."""
     ausentes = [path for path in paths if not path.exists()]
     if ausentes:
         lista = "\n".join(f"- {path}" for path in ausentes)
@@ -64,7 +64,7 @@ def exigir_colunas(df: pd.DataFrame, colunas: Iterable[str], origem: str) -> Non
     faltantes = [col for col in colunas if col not in df.columns]
     if faltantes:
         raise ValueError(
-            f"Erro: coluna obrigatoria '{faltantes[0]}' nao encontrada em {origem}. "
+            f"Erro: coluna obrigatória '{faltantes[0]}' não encontrada em {origem}. "
             "Verifique o arquivo de entrada."
         )
 

scripts/03_preparar_dados.py

@@ -1,15 +1,15 @@
-"""Preparacao das bases operacionais do Planejador Missao.
+"""Preparação das bases operacionais do Planejador Missão.
 
 Entradas:
     Planilhas e CSVs em dados/: cadastro, catalogo de OIs, indisponibilidades,
-    progresso, historico, aeronaves, tripulantes disponiveis e rotas acionadas.
+    progresso, histórico, aeronaves, tripulantes disponíveis e rotas acionadas.
 
 Saidas:
     Dicionario com DataFrames normalizados para geracao de colunas candidatas.
 
 Papel no pipeline:
     Concentra a leitura e a preparacao antes do MILP, mantendo rastreavel quais
-    arquivos alimentam cada execucao.
+    arquivos alimentam cada execução.
 """
 
 from __future__ import annotations
@@ -64,7 +64,7 @@ def main() -> None:
     logger = io_utils.configurar_logger("preparar_dados")
     bases = carregar_bases()
     logger.info("Tripulantes no cadastro: %s", len(bases["cadastro"]))
-    logger.info("Tripulantes disponiveis: %s", len(bases["disponiveis"]))
+    logger.info("Tripulantes disponíveis: %s", len(bases["disponiveis"]))
     logger.info("Aeronaves informadas: %s", len(bases["aeronaves"]))
     logger.info("Rotas acionadas: %s", len(bases["rotas"]))
 

scripts/04_gerar_colunas_candidatas.py

@@ -1,11 +1,11 @@
-"""Geracao das colunas candidatas viaveis.
+"""Geração das colunas candidatas viáveis.
 
 Entradas:
     Bases preparadas por 03_preparar_dados.py.
 
 Saidas:
-    DataFrame em que cada linha representa uma escala possivel: rota acionada,
-    missao local ou sobreaviso, com dupla, aeronave, score, custo e metadados.
+    DataFrame em que cada linha representa uma escala possível: rota acionada,
+    missão local ou sobreaviso, com dupla, aeronave, score, custo e metadados.
 
 Papel no pipeline:
     Materializa o espaco de decisoes do MILP. A compatibilidade de aeronave,
@@ -21,13 +21,13 @@ io_utils = importlib.import_module("02_io_utils")
 
 
 def gerar_colunas_do_dia(bases: dict):
-    """Gera colunas candidatas para a data e parametros informados nas bases."""
+    """Gera colunas candidatas para a data e parâmetros informados nas bases."""
     from src.planejador_missao.candidates import gerar_colunas
 
     parametros = bases["parametros"]
-    # Cada coluna candidata equivale a uma variavel x_j do MILP.
+    # Cada coluna candidata equivale a uma variável x_j do MILP.
     # As regras de dupla, qualificacao, instrucao e indisponibilidade sao
-    # aplicadas antes do solver para reduzir o modelo a alternativas viaveis.
+    # aplicadas antes do solver para reduzir o modelo a alternativas viáveis.
     return gerar_colunas(
         parametros["data_planejamento"],
         bases["rotas"],

scripts/05_modelo_milp.py

@@ -1,7 +1,7 @@
-"""Modelo MILP do Planejador Missao usando scipy.optimize.milp/HiGHS.
+"""Modelo MILP do Planejador Missão usando scipy.optimize.milp/HiGHS.
 
 Entradas:
-    Colunas candidatas viaveis geradas por 04_gerar_colunas_candidatas.py.
+    Colunas candidatas viáveis geradas por 04_gerar_colunas_candidatas.py.
 
 Saidas:
     Subconjunto de colunas selecionadas pelo solver, representando a escala
@@ -14,12 +14,12 @@ Metodologia:
 
 Restricoes implementadas no motor src.planejador_missao.optimizer:
     a) rota acionada obrigatoria coberta exatamente uma vez;
-    b) cada tripulante aparece no maximo uma vez no dia;
+    b) cada tripulante aparece no máximo uma vez no dia;
     c) cada aeronave recebe cobertura principal por rota acionada ou SBV;
-    d) aeronave nao executa escalas conflitantes de rota/local no mesmo dia;
+    d) aeronave não executa escalas conflitantes de rota/local no mesmo dia;
     e) qualificacao, indisponibilidade e regras de instrucao entram no filtro de
-       colunas candidatas, logo colunas inviaveis nao chegam ao MILP;
-    f) regras especificas de rota, missao local e SBV sao preservadas por tipo.
+       colunas candidatas, logo colunas inviáveis não chegam ao MILP;
+    f) regras específicas de rota, missão local e SBV são preservadas por tipo.
 """
 
 from __future__ import annotations
@@ -36,10 +36,10 @@ def resolver_escala(colunas, rotas, aeronaves):
     from src.planejador_missao.optimizer import resolver_milp
 
     if colunas.empty:
-        raise RuntimeError("Erro: nao ha colunas candidatas viaveis para montar o MILP.")
+        raise RuntimeError("Erro: não há colunas candidatas viáveis para montar o MILP.")
 
     # O resolvedor cria x_j binario para cada linha de colunas.
-    # A funcao objetivo usa -score_milp porque o HiGHS via SciPy resolve
+    # A função objetivo usa -score_milp porque o HiGHS via SciPy resolve
     # minimizacao; isso preserva a interpretacao de maximizar score.
     return resolver_milp(colunas, rotas, aeronaves)
 

scripts/06_exportar_resultados.py

@@ -5,10 +5,10 @@ Entradas:
 
 Saidas:
     Planilha em resultados/planejamento_diario_YYYY-MM-DD.xlsx e registros de
-    historico operacional para atualizacao do acumulado.
+    histórico operacional para atualização do acumulado.
 
 Papel no pipeline:
-    Converte a solucao matematica em artefatos utilizaveis pelo esquadrao.
+    Converte a solução matemática em artefatos utilizáveis pelo esquadrão.
 """
 
 from __future__ import annotations

scripts/07_validacao_2025.py

@@ -11,8 +11,8 @@ Saidas:
     resultados/validacao/validacao_2025_barras.png
 
 Papel no pipeline:
-    Mantem a demanda historica de 2025, gera candidatos compativeis para cada
-    slot historico e usa MILP para redistribuir tripulantes preservando horas.
+    Mantém a demanda histórica de 2025, gera candidatos compatíveis para cada
+    slot histórico e usa MILP para redistribuir tripulantes preservando horas.
 """
 
 from __future__ import annotations
@@ -89,7 +89,7 @@ def _tripulantes(valor: object) -> list[str]:
 
 
 def importar_voos_2025(origem: Path = config.ARQUIVO_QUADRO_VOO_2025, destino: Path = config.ARQUIVO_VOOS_2025) -> pd.DataFrame:
-    """Importa voos realizados de 2025 da aba VOOS para o CSV de validacao."""
+    """Importa voos realizados de 2025 da aba VOOS para o CSV de validação."""
     io_utils.exigir_arquivos([origem])
     raw = pd.read_excel(origem, sheet_name=config.ABAS["voos_2025"], header=None)
     linhas = []
@@ -176,7 +176,7 @@ def _png_barras(path: Path, metricas: pd.DataFrame) -> Path:
 
 
 def executar_validacao_2025(importar: bool = True, logger=None) -> dict:
-    """Executa a validacao completa e exporta os artefatos finais."""
+    """Executa a validação completa e exporta os artefatos finais."""
     io_utils.configurar_ambiente()
     logger = logger or io_utils.configurar_logger("validacao_2025")
     inicio = pd.Timestamp.now()
@@ -189,9 +189,9 @@ def executar_validacao_2025(importar: bool = True, logger=None) -> dict:
 
     voos = carregar_voos_2025(config.ARQUIVO_VOOS_2025)
     if voos.empty:
-        raise RuntimeError("Erro: base de validacao 2025 vazia. Verifique dados/validacao/voos_2025.csv.")
+        raise RuntimeError("Erro: base de validação 2025 vazia. Verifique dados/validacao/voos_2025.csv.")
     if (voos["horas_voadas"] < 0).any():
-        raise RuntimeError("Erro: foram encontradas horas voadas negativas na validacao 2025.")
+        raise RuntimeError("Erro: foram encontradas horas voadas negativas na validação 2025.")
 
     resultado = otimizar_equalizacao_50(
         config.PROJECT_ROOT,
@@ -204,7 +204,7 @@ def executar_validacao_2025(importar: bool = True, logger=None) -> dict:
     total_real = float(metricas.loc[metricas["cenario"] == "real_2025", "horas_total"].iloc[0])
     total_otim = float(metricas.loc[metricas["cenario"] == "otimizado_meta_50", "horas_total"].iloc[0])
     if abs(total_real - total_otim) > 0.01:
-        logger.warning("Horas nao preservadas: real=%s otimizado=%s", total_real, total_otim)
+        logger.warning("Horas não preservadas: real=%s otimizado=%s", total_real, total_otim)
 
     resumo_path = config.VALIDACAO_DIR / "validacao_2025_resumo.xlsx"
     detalhada_path = config.VALIDACAO_DIR / "validacao_2025_detalhada.xlsx"
@@ -231,7 +231,7 @@ def executar_validacao_2025(importar: bool = True, logger=None) -> dict:
     logger.info("Alocacoes otimizadas: %s", len(resultado["otimizados"]))
     logger.info("Tripulantes comparados: %s", len(resultado["comparativo"]))
     logger.info("Status solver: %s", resultado["status_solver"]["mensagem"])
-    logger.info("Tempo de validacao: %.1f s", duracao)
+    logger.info("Tempo de validação: %.1f s", duracao)
     logger.info("Arquivos exportados: %s | %s | %s | %s", resumo_path, detalhada_path, metricas_path, grafico_path)
 
     return {
@@ -242,11 +242,11 @@ def executar_validacao_2025(importar: bool = True, logger=None) -> dict:
 
 
 def main() -> None:
-    """Ponto de entrada da validacao 2025."""
+    """Ponto de entrada da validação 2025."""
     logger = io_utils.configurar_logger("validacao_2025")
     saida = executar_validacao_2025(importar=True, logger=logger)
     metricas = saida["resultado"]["metricas"]
-    print("\n=== Validacao 2025 concluida ===")
+    print("\n=== Validação 2025 concluída ===")
     print(metricas.to_string(index=False))
     print("\nArquivos gerados:")
     for path in saida["arquivos"]:

scripts/08_app_utils.py

@@ -30,7 +30,7 @@ def comando_python_app() -> list[str]:
 
 
 def abrir_app() -> None:
-    """Inicia o app em segundo plano sem janela de console quando possivel."""
+    """Inicia o app em segundo plano sem janela de console quando possível."""
     io_utils.configurar_ambiente()
     subprocess.Popen(comando_python_app(), cwd=config.PROJECT_ROOT)
 

scripts/09_testar_instalacao.py

@@ -1,13 +1,13 @@
-"""Teste rapido de instalacao do Planejador Missao.
+"""Teste rápido de instalação do Planejador Missão.
 
 Entradas:
     Ambiente Python atual, dependencias instaladas e arquivos em dados/.
 
-Saidas:
-    Diagnostico amigavel no terminal e log em logs/execucao.log.
+Saídas:
+    Diagnóstico amigável no terminal e log em logs/execucao.log.
 
 Papel no pipeline:
-    Permite verificar rapidamente se o computador esta pronto para executar o
+    Permite verificar rapidamente se o computador está pronto para executar o
     planejador e o solver HiGHS/scipy.optimize.milp.
 """
 
@@ -56,7 +56,7 @@ def main() -> None:
     testar_solver_minimo()
     print("Solver scipy.optimize.milp/HiGHS OK")
     logger.info("Teste de instalacao concluido com sucesso.")
-    print("Ambiente OK para executar o Planejador Missao.")
+    print("Ambiente OK para executar o Planejador Missão.")
 
 
 if __name__ == "__main__":

scripts/_arquivados/importar_quadro_voo_2025.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-"""Importa a aba VOOS do Quadro de Voo 2025 para a base de validacao."""
+"""Importa a aba VOOS do Quadro de Voo 2025 para a base de validação."""
 
 from __future__ import annotations
 
@@ -110,7 +110,7 @@ def importar(origem: Path, destino: Path) -> pd.DataFrame:
 
 
 def main() -> None:
-    parser = argparse.ArgumentParser(description="Importa voos realizados de 2025 para a validacao.")
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="Importa voos realizados de 2025 para a validação.")
     parser.add_argument(
         "--origem",
         type=Path,
@@ -121,7 +121,7 @@ def main() -> None:
         "--destino",
         type=Path,
         default=BASE_DIR / "dados" / "validacao" / "voos_2025.csv",
-        help="CSV de validacao gerado.",
+        help="CSV de validação gerado.",
     )
     args = parser.parse_args()
 

scripts/_arquivados/validar_2025.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-"""Executa a validacao retrospectiva com voos de 2025."""
+"""Executa a validação retrospectiva com voos de 2025."""
 
 from __future__ import annotations
 
@@ -29,7 +29,7 @@ def main() -> None:
 
     voos = carregar_voos_2025(entrada)
     if voos.empty:
-        print("Base de validacao ainda vazia.")
+        print("Base de validação ainda vazia.")
         print(f"Preencha o arquivo: {entrada}")
         print("Colunas esperadas: data,aeronave,tipo_escala,tripulante,funcao,oi,horas_voadas,sbv")
         return
@@ -43,13 +43,13 @@ def main() -> None:
     )
     arquivo = salvar_relatorio_validacao(BASE_DIR, resultado, meta_horas=args.meta)
 
-    print("\n=== Validacao 2025 concluida ===")
+    print("\n=== Validação 2025 concluída ===")
     print(f"Meta de equalizacao: {args.meta:g} horas")
     print(f"Voos/slots avaliados: {len(resultado['slots'])}")
     print(f"Tripulantes comparados: {len(resultado['comparativo'])}")
-    print(f"Relatorio: {arquivo}")
+    print(f"Relatório: {arquivo}")
     print(f"Solver: {resultado['status_solver']['mensagem']}")
-    print("\nMetricas:")
+    print("\nMétricas:")
     print(resultado["metricas"].to_string(index=False))