report.py

# ------------------------------------------------------------
# packages
# ------------------------------------------------------------

from extrafuns import *
from tabulate import tabulate
import numpy as np
import pandas as pd
import os
import glob
import re
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.style as style
import sys
style.available
style.use('fivethirtyeight')


def getrelatorio():
    config_file = open('./config.txt', 'r')
    yyi = config_file.readlines()[5].split(':')[1]
    yyi = yyi.rstrip('\n')
    yyi = yyi.strip(' ')
    yyi = float(yyi)
    config_file.close()
    config_file = open('./config.txt', 'r')
    yyf = config_file.readlines()[6].split(':')[1]
    yyf = yyf.rstrip('\n')
    yyf = yyf.strip(' ')
    yyf = float(yyf)
    config_file.close()
    config_file = open('./config.txt', 'r')
    qualqualis = config_file.readlines()[4].split(':')[1]
    qualqualis = qualqualis.rstrip('\n')
    qualqualis = qualqualis.strip(' ')
    qualqualis = str(qualqualis)
    config_file.close()
    # define como zero algumas variaveis, pois elas podem nao existir na
    # contagem
    ppe_tot, pp_tot, liv_tot, chap_tot, acp_tot = 0, 0, 0, 0, 0
    # ------------------------------------------------------------
    # verificando a existencia dos arquivos
    # importando os data frames gerados pelo gettidy
    # filtrando por ano e ordenando
    # criou-se uma variavel para controle da impressao do relatorio
    # html, caso o tipo de producao exista a variavel html_print_ppe
    # recebe YES, caso contrario NO
    # ------------------------------------------------------------
    # dfppe_all
    try:
        dfppe_all = pd.read_csv('./csv_producao/projetos_all.csv',
                                header=0, dtype='str')
    except (OSError, IOError):
        print('------------------------------------------------------------\n' +
              'ATENCAO \n' +
              'Não há arquivo com producao de proj. pesq ou ext. \n' +
              '------------------------------------------------------------')
        html_print_ppe_all = 'NO'
    else:
        html_print_ppe_all = 'YES'
        dfppe_all['YEAR_INI'] = dfppe_all['YEAR_INI'].replace('VAZIO', -99)
        ppenum99 = dfppe_all[dfppe_all['YEAR_INI']
                             == -99].reset_index(drop=True)
        if len(ppenum99) >= 1:
            print('------------------------------------------------------------')
            print('ATENCAO: \n' + str(len(ppenum99)) +
                  'projetos sem ano inicial')
            print('------------------------------------------------------------')
        # filtrando ano
        dfppe_all['YEAR_INI'] = dfppe_all['YEAR_INI'].apply(ff)
        dfppe_all = dfppe_all[(dfppe_all['YEAR_INI'] >= yyi)]
    # ------------------------------------------------------------
    # dfppe_uniq
    try:
        dfppe_uniq = pd.read_csv('./csv_producao/projetos_uniq.csv',
                                 header=0, dtype='str')
    except (OSError, IOError):
        print('------------------------------------------------------------\n' +
              'ATENCAO \n' +
              'Não há arquivo com producao de proj. pesq ou ext. uniq \n' +
              '------------------------------------------------------------')
        html_print_ppe_uniq = 'NO'
    else:
        html_print_ppe_uniq = 'YES'
        dfppe_uniq['YEAR_INI'] = dfppe_uniq['YEAR_INI'].replace('VAZIO', -99)
        ppenum99 = dfppe_uniq[dfppe_uniq['YEAR_INI']
                              == -99].reset_index(drop=True)
        if len(ppenum99) >= 1:
            print('------------------------------------------------------------')
            print('ATENCAO: \n' + str(len(ppenum99)) +
                  'projetos sem ano inicial')
            print('------------------------------------------------------------')
        # filtrando ano
        dfppe_uniq['YEAR_INI'] = dfppe_uniq['YEAR_INI'].apply(ff)
        dfppe_uniq = dfppe_uniq[(dfppe_uniq['YEAR_INI'] >= yyi)]
        dfppe_uniq_pesq = dfppe_uniq[dfppe_uniq['NATUREZA'] == 'PESQUISA']
        dfppe_uniq_pesq = dfppe_uniq_pesq.sort_values(['YEAR_INI'])
        dfppe_uniq_ext = dfppe_uniq[dfppe_uniq['NATUREZA'] == 'EXTENSAO']
        dfppe_uniq_ext = dfppe_uniq_ext.sort_values(['YEAR_INI'])
        # Descritivo do numero de proj pesq e ext
        pp = dfppe_uniq_pesq.groupby(['YEAR_INI'])['PROJ'].size().reset_index()
        pp_tot = pp['PROJ'].sum()
        ppe = dfppe_uniq_ext.groupby(['YEAR_INI'])['PROJ'].size().reset_index()
        ppe_tot = ppe['PROJ'].sum()
    # ------------------------------------------------------------
    # dfpaper all
    try:
        dfpaper = pd.read_csv('./csv_producao/periodicos_all.csv',
                              header=0, dtype='str')
    except (OSError, IOError):
        print('------------------------------------------------------------\n' +
              'ATENCAO \n' +
              'Não há arquivo com periódico all \n' +
              '------------------------------------------------------------')
        html_print_paper_all = 'NO'
    else:
        html_print_paper_all = 'YES'
        dfpaper['YEAR'] = dfpaper['YEAR'].replace('VAZIO', -99)
        pernum99 = dfpaper[dfpaper['YEAR'] == -99].reset_index(drop=True)
        if len(pernum99) >= 1:
            print('------------------------------------------------------------')
            print('ATENCAO: \n' + str(len(pernum99)) +
                  'artigos sem ano de publicacao')
            print('------------------------------------------------------------')
        # filtrando ano
        dfpaper['YEAR'] = dfpaper['YEAR'].apply(ff)
        dfpaper = dfpaper[(dfpaper['YEAR'] >= yyi) & (dfpaper['YEAR'] <= yyf)]
    # ------------------------------------------------------------
    # dfpaper unique
    try:
        dfpaper_uniq = pd.read_csv('./csv_producao/periodicos_uniq.csv',
                                   header=0, dtype='str')
    except (OSError, IOError):
        html_print_paper_uniq = 'NO'
        print('------------------------------------------------------------\n' +
              'ATENCAO \n' +
              'Não há arquivo com periódico unique \n' +
              '------------------------------------------------------------')
    else:
        html_print_paper_uniq = 'YES'
        dfpaper_uniq['YEAR'] = dfpaper_uniq['YEAR'].replace('VAZIO', -99)
        pernum99 = dfpaper_uniq[dfpaper_uniq['YEAR']
                                == -99].reset_index(drop=True)
        # filtrando ano
        dfpaper_uniq['YEAR'] = dfpaper_uniq['YEAR'].apply(ff)
        dfpaper_uniq = dfpaper_uniq[(dfpaper_uniq['YEAR']
                                     >= yyi) & (dfpaper_uniq['YEAR'] <= yyf)]
        dfpaper_uniq = dfpaper_uniq.sort_values(['YEAR'])
        # GRAFICO artig completo periodico
        acp = dfpaper_uniq.groupby(['YEAR'])['TITLE'].size().reset_index()
        acp_tot = acp['TITLE'].sum()
        plt.figure(figsize=(9, 5))
        plt.bar(x=acp['YEAR'], height=acp['TITLE'])
        plt.title('Publicações %i - %i' % (yyi, yyf))
        plt.xticks(np.arange(yyi, yyf + 1, 1))
        plt.xlabel('Ano')
        plt.ylabel('Número de publicações')
        plt.tight_layout()
        plt.savefig('./relatorio/figures/period_dep_year.png')
        # plt.show()
        # GRAFICO artig completo periodico por qualis
        acpq = dfpaper_uniq.groupby(['QUALIS'])['TITLE'].size().reset_index()
        # acpq
        plt.figure(figsize=(9, 5))
        plt.bar(x=acpq['QUALIS'], height=acpq['TITLE'])
        plt.title('Publicações %i - %i' % (yyi, yyf))
        plt.xlabel('Qualis')
        plt.ylabel('Número de publicações')
        plt.tight_layout()
        plt.savefig('./relatorio/figures/period_year_qualis.png')
        # plt.show()
    # ------------------------------------------------------------
    # dfbooks all
    try:
        dfbooks = pd.read_csv('./csv_producao/livros_all.csv',
                              header=0, dtype='str')
    except (OSError, IOError):
        print('------------------------------------------------------------\n' +
              'ATENCAO \n' +
              'Não há arquivo com livros all \n' +
              '------------------------------------------------------------')
        html_print_books_all = 'NO'
    else:
        html_print_books_all = 'YES'
        dfbooks['YEAR'] = dfbooks['YEAR'].replace('VAZIO', -99)
        booknum99 = dfbooks[dfbooks['YEAR'] == -99].reset_index(drop=True)
        if len(booknum99) >= 1:
            print('------------------------------------------------------------')
            print('ATENCAO: \n' + str(len(booknum99)) +
                  ' livros sem ano de publicacao')
            print('------------------------------------------------------------')
        # filtrando ano
        dfbooks['YEAR'] = dfbooks['YEAR'].apply(ff)
        dfbooks = dfbooks[(dfbooks['YEAR'] >= yyi) & (dfbooks['YEAR'] <= yyf)]
    # ------------------------------------------------------------
    # dfbooks_uniq
    try:
        dfbooks_uniq = pd.read_csv('./csv_producao/livros_uniq.csv',
                                   header=0, dtype='str')
    except (OSError, IOError):
        print('------------------------------------------------------------\n' +
              'ATENCAO \n' +
              'Não há arquivo com livros unique \n' +
              '------------------------------------------------------------')
        html_print_books_uniq = 'NO'
    else:
        html_print_books_uniq = 'YES'
        dfbooks_uniq['YEAR'] = dfbooks_uniq['YEAR'].replace('VAZIO', -99)
        # filtrando ano
        dfbooks_uniq['YEAR'] = dfbooks_uniq['YEAR'].apply(ff)
        dfbooks_uniq = dfbooks_uniq[(dfbooks_uniq['YEAR']
                                     >= yyi) & (dfbooks_uniq['YEAR'] <=
                                                yyf)]
        dfbooks_uniq = dfbooks_uniq.sort_values(['YEAR'])
        # Descritivo do numero de livros
        liv = dfbooks_uniq.groupby(['YEAR'])['TITLE'].size().reset_index()
        liv_tot = liv['TITLE'].sum()
        # GRAFICO livros
        livp = dfbooks_uniq.groupby(['YEAR'])['TITLE'].size().reset_index()
        plt.figure(figsize=(9, 5))
        plt.bar(x=livp['YEAR'], height=livp['TITLE'])
        plt.title('Livros  %i - %i' % (yyi, yyf))
        plt.xticks(np.arange(yyi, yyf + 1, 1))
        plt.xlabel('Ano')
        plt.ylabel('Número de livros')
        # plt.yticks(np.arange(0, livp['TITLE'].max() + 10, 5))
        plt.tight_layout()
        plt.savefig('./relatorio/figures/livros_dep_year.png')
        # plt.show()
    # ------------------------------------------------------------
    # dfchapters all
    try:
        dfchapters = pd.read_csv('./csv_producao/capitulos_all.csv',
                                 header=0, dtype='str')
    except (OSError, IOError):
        print('------------------------------------------------------------\n' +
              'ATENCAO \n' +
              'Não há arquivo com capitulos all \n' +
              '------------------------------------------------------------')
        html_print_chapter_all = 'NO'
    else:
        html_print_chapter_all = 'YES'
        dfchapters['YEAR'] = dfchapters['YEAR'].replace('VAZIO', -99)
        chapnum99 = dfchapters[dfchapters['YEAR']
                               == -99].reset_index(drop=True)
        if len(chapnum99) >= 1:
            print('------------------------------------------------------------')
            print('ATENCAO: \n' + str(len(chapnum99)) +
                  ' capítulos sem ano de publicacao')
            print('------------------------------------------------------------')
        # filtrando ano
        dfchapters['YEAR'] = dfchapters['YEAR'].apply(ff)
        dfchapters = dfchapters[(dfchapters['YEAR'] >= yyi)
                                & (dfchapters['YEAR'] <= yyf)]
    # ------------------------------------------------------------
    # dfchapters_uniq
    try:
        dfchapters_uniq = pd.read_csv('./csv_producao/capitulos_uniq.csv',
                                      header=0, dtype='str')
    except (OSError, IOError):
        print('------------------------------------------------------------\n' +
              'ATENCAO \n' +
              'Não há arquivo com capitulos unique \n' +
              '------------------------------------------------------------')
        html_print_chapter_uniq = 'NO'
    else:
        html_print_chapter_uniq = 'YES'
        dfchapters_uniq['YEAR'] = dfchapters_uniq['YEAR'].replace('VAZIO', -99)
        # filtrando ano
        dfchapters_uniq['YEAR'] = dfchapters_uniq['YEAR'].apply(ff)
        dfchapters_uniq = dfchapters_uniq[(dfchapters_uniq['YEAR']
                                           >= yyi) & (dfchapters_uniq['YEAR'] <= yyf)]
        dfchapters_uniq = dfchapters_uniq.sort_values(['YEAR'])
        # Descritivo do numero de capitulos
        chap = dfchapters_uniq.groupby(['YEAR'])['TITLE'].size().reset_index()
        chap_tot = chap['TITLE'].sum()
        # GRAFICO capitulos
        capp = dfchapters_uniq.groupby(['YEAR'])['TITLE'].size().reset_index()
        plt.figure(figsize=(9, 5))
        plt.bar(x=capp['YEAR'], height=capp['TITLE'])
        plt.title('Capítulos %i - %i' % (yyi, yyf))
        plt.xticks(np.arange(yyi, yyf + 1, 1))
        plt.xlabel('Ano')
        plt.ylabel('Número de capítulos')
        # plt.yticks(np.arange(0, capp['TITLE'].max() + 10, 5))
        plt.tight_layout()
        plt.savefig('./relatorio/figures/capitulos_dep_year.png')
        # plt.show()
    # ------------------------------------------------------------
    # dfadvise
    try:
        dfadvise = pd.read_csv('./csv_producao/orientacoes_all.csv',
                               header=0, dtype='str')
    except (OSError, IOError):
        print('------------------------------------------------------------\n' +
              'ATENCAO \n' +
              'Não há arquivo com orientacoes \n' +
              '------------------------------------------------------------')
        html_print_advi = 'NO'
    else:
        html_print_advi = 'YES'
        dfadvise['YEAR'] = dfadvise['YEAR'].replace('VAZIO', -99)
        chapnum99 = dfadvise[dfadvise['YEAR'] == -99].reset_index(drop=True)
        if len(chapnum99) >= 1:
            print('------------------------------------------------------------')
            print('ATENCAO: \n' + str(len(chapnum99)) +
                  ' orientacoes sem ano inicial')
            print('------------------------------------------------------------')
        # filtrando ano
        dfadvise['YEAR'] = dfadvise['YEAR'].apply(ff)
        dfadvise = dfadvise[(dfadvise['YEAR'] >= yyi)
                            & (dfadvise['YEAR'] <= yyf)]
        dfadvise = dfadvise.sort_values(['YEAR'])
        # Descritivo do numero de orientacoes
        advi = dfadvise.groupby(['NATURE'])['STUDENT'].size().reset_index()
        advi_tot = advi['STUDENT'].sum()
        advi.columns = ['NATUREZA', 'QTD']

    # ------------------------------------------------------------
    # ------------------------------------------------------------
    # ------------------------------------------------------------
    # dfensidisc
    try:
        dfensidi = pd.read_csv('./csv_producao/ensdisc_all.csv',
                               header=0, dtype='str')
    except (OSError, IOError):
        print('------------------------------------------------------------\n' +
              'ATENCAO \n' +
              'Não há arquivo com disciplinas e ensino \n' +
              '------------------------------------------------------------')
        html_print_ensidi = 'NO'
    else:
        html_print_ensidi = 'YES'
        dfensidi['YEAR_INI'] = dfensidi['YEAR_INI'].replace('VAZIO', -99)
        chapnum99 = dfensidi[dfensidi['YEAR_INI']
                             == -99].reset_index(drop=True)
        if len(chapnum99) >= 1:
            print('------------------------------------------------------------')
            print('ATENCAO: \n' + str(len(chapnum99)) +
                  ' disciplinas sem ano inicial')
            print('------------------------------------------------------------')
        # filtrando ano
        dfensidi['YEAR_INI'] = dfensidi['YEAR_INI'].apply(ff)
        dfensidi = dfensidi[(dfensidi['YEAR_INI'] >= yyi)
                            & (dfensidi['YEAR_INI'] <= yyf)]
        dfensidi = dfensidi.sort_values(['YEAR_INI'])

    # ------------------------------------------------------------
    # dfindicadores qualis indice de orientacao do grupo
    try:
        dfind_capes_indori = pd.read_csv('./csv_producao/capesindex_indori.csv',
                                         header=0, dtype='str')
    except (OSError, IOError):
        print('------------------------------------------------------------\n' +
              'ATENCAO \n' +
              'Não há arquivo com com indicador capes orientados por quadrienios  \n' +
              '------------------------------------------------------------')
        html_print_indori = 'NO'
    else:
        html_print_indori = 'YES'

    # ------------------------------------------------------------
    # dfindicadores qualis indice produtividade de artigos
    try:
        dfind_capes_indprodart = pd.read_csv('./csv_producao/capesindex_indprodart.csv',
                                             header=0, dtype='str')
    except (OSError, IOError):
        print('------------------------------------------------------------\n' +
              'ATENCAO \n' +
              'Não há arquivo com com indicador capes orientados por quadrienios  \n' +
              '------------------------------------------------------------')
        html_print_indprodart = 'NO'
    else:
        html_print_indprodart = 'YES'

    # ------------------------------------------------------------
    # dfindicadores qualis indice autoria discente
    try:
        dfind_capes_indautdis = pd.read_csv('./csv_producao/capesindex_indautdis.csv',
                                            header=0, dtype='str')
    except (OSError, IOError):
        print('------------------------------------------------------------\n' +
              'ATENCAO \n' +
              'Não há arquivo com com indicador capes indice autoria discente  \n' +
              '------------------------------------------------------------')
        html_print_indautdis = 'NO'
    else:
        html_print_indautdis = 'YES'
    # ------------------------------------------------------------
    # Indic distrib dos doce perman por faixa de IndProd
    try:
        dfind_capes_distindproddp = pd.read_csv('./csv_producao/capesindex_distindproddp_doce.csv',
                                                header=0, dtype='str')
    except (OSError, IOError):
        print('------------------------------------------------------------\n' +
              'ATENCAO \n' +
              'Não há indicador capes de Ind. de distrib. dos docentes permanentes por faixa de IndProd  \n' +
              '------------------------------------------------------------')
        html_print_distindproddp = 'NO'
    else:
        html_print_distindproddp = 'YES'

    # ------------------------------------------------------------
    # INICIANDO o html DANGER ATTENTION PAREI AQUI
    htmlfile = open('./relatorio/relatorio_producao.html', 'w')
    htmlfile.write('<!DOCTYPE html> \n ')
    htmlfile.write('<head> \n ')
    htmlfile.write(
        '<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />  \n')
    htmlfile.write(' <title>lucyLattes Relatorio</title> \n')
    htmlfile.write(
        '<link rel="stylesheet" href="./css/gitgub.css" type="text/css" /> \n </head> \n')
    htmlfile.write('</head> \n ')
    htmlfile.write('<body> \n')
    # quick sumario
    htmlfile.write('<h0 class="title">Relatório de Produção</h0> \n <br>\n')
    htmlfile.write('<small>Gerado por <i>lucyLattes.py</i>' + ' ' +
                   '<a href="https://github.com/rafatieppo/lucyLattes">https://github.com/rafatieppo/lucyLattes</a></small> \n <br> \n')
    htmlfile.write(
        '<a href="https://doi.org/10.5281/zenodo.2591748"> <img src="https://zenodo.org/badge/DOI/10.5281/zenodo.2591748.svg" alt="DOI"> </a>')
    htmlfile.write('<h1 class="title">Sumário</h1> \n')
    htmlfile.write('<a href="#team">Equipe</a> \n <br>')
    htmlfile.write('<a href="#resprod">Resumo da produção</a> \n <br>')
    htmlfile.write('<a href="#projexte">Projetos de extensão</a> \n <br>')
    htmlfile.write('<a href="#projpesq">Projetos de pesquisa</a> \n <br>')
    htmlfile.write('<a href="#pubbookchap">Livros e capítulos</a> \n <br>')
    htmlfile.write('<a href="#pubperiod">Artigos em periódicos</a> \n <br>')
    htmlfile.write(
        '<a href="#prodporpesq">Extrato de periódicos por integrante</a> \n <br>')
    htmlfile.write('<a href="#indcapes">Indicadores CAPES</a> \n <br>')
    # Equipe
    htmlfile.write('<a name="team"></a>' + '\n \n')
    htmlfile.write('<h1 class="title">Equipe</h1> \n')
    # Descricao de cada pesquisador
    # df com nome completo, sobrenome, id, lattes update
    lscsv_fullname = glob.glob('./csv_producao/*fullname.csv')
    dffullname = pd.DataFrame()
    for i in range(len(lscsv_fullname)):
        a = pd.read_csv(lscsv_fullname[i], header=0, dtype='str')
        dffullname = dffullname.append(a, ignore_index=False)
    # passando ID para string, para poder comparar com dfpaper
    # dfpaper['ID'] = dfpaper['ID'].apply(ss)
    # dffullname['ID'] = dffullname['ID'].apply(ss)
    # dfpaper = pd.merge(dfpaper, dffullname, on='ID')
    dffullname = dffullname.reset_index(drop=True)
    for idd in range(len(dffullname)):
        htmlfile.write('<hr>')
        htmlfile.write('<b>Nome: </b>')
        htmlfile.write(dffullname.iloc[idd, 1])
        htmlfile.write('<br>')
        htmlfile.write('<b>Nascimento: </b>')
        if pd.isna(dffullname.iloc[idd, 4]):
            htmlfile.write('no city')
        else:
            htmlfile.write(dffullname.iloc[idd, 4])
            htmlfile.write(' - ')
            htmlfile.write(str(dffullname.iloc[idd, 5]))
        htmlfile.write('<br>')
        htmlfile.write('<b>Instituição: </b>')
        if pd.isna(dffullname.iloc[idd, 8]):
            htmlfile.write('não informado')
        else:
            htmlfile.write(dffullname.iloc[idd, 8])
        htmlfile.write('<br>')
        htmlfile.write('<b>Resumo: </b>')
        htmlfile.write(str(dffullname.iloc[idd, 6]))
        htmlfile.write('<p>')
        htmlfile.write('<b>Lattes: </b>')
        latteslink = 'http://lattes.cnpq.br/' + str(dffullname.iloc[idd, 0])
        htmlfile.write('<a href="' + latteslink + '">' + latteslink + '</a>')
        htmlfile.write('<br>')
        htmlfile.write('<b>Última atualização: </b>')
        lattesupda = str(dffullname.iloc[idd, 7])
        htmlfile.write(lattesupda + '<br> <br>')
    # resumo da produção projetos, periodicos
    htmlfile.write('<hr> \n')
    htmlfile.write('<a name="resprod"></a>' + '\n \n')
    htmlfile.write('<h1>Resumo da Produção</h1> \n')
    htmlfile.write('Período avaliado: ' + str(int(yyi)) +
                   ' - ' + str(int(yyf)) + '\n <br> \n')
    htmlfile.write('Número de membros na equipe: ' +
                   (str(len(dffullname)) + '\n <br> \n'))
    htmlfile.write('Número de projetos de extensão: ' +
                   (str(ppe_tot) + '\n <br> \n'))
    htmlfile.write('Número de projetos de pesquisa: ' +
                   (str(pp_tot) + '\n <br> \n'))
    htmlfile.write('Livros publicados: ' +
                   (str(liv_tot) + '\n <br> \n'))
    htmlfile.write('Capítulos publicados: ' +
                   (str(chap_tot) + '\n <br> \n'))
    htmlfile.write('Artigos completos publicados em periódicos: ' +
                   (str(acp_tot) + '\n <br> <br> \n'))
    htmlfile.write('Orientações:' + '\n <br>')
    if html_print_advi == 'NO':
        htmlfile.write('0' + '\n <br>')
    else:
        for oo in range(len(advi)):
            htmlfile.write(str(advi.iloc[oo, 0]).lower() +
                           ': ' + str(advi.iloc[oo, 1]) + '\n <br>')
    htmlfile.write('\n <hr> \n \n')
    # Projetos de Extensao do Grupo
    htmlfile.write('<a name="projexte"></a>' + '\n \n')
    htmlfile.write('<h1>Projetos de extensão</h1> \n')
    if html_print_ppe_uniq == 'NO':
        htmlfile.write('Não há projetos de extensão <br>\n')
    else:
        htmlfile.write('<ol class="custom-counter">')
        for idd in range(len(dfppe_uniq_ext)):
            proj = dfppe_uniq_ext.iloc[idd, 0]
            proj_yi = dfppe_uniq_ext.iloc[idd, 1]
            proj_yf = dfppe_uniq_ext.iloc[idd, 2]
            proj_au = dfppe_uniq_ext.iloc[idd, 4]
            htmlfile.write('<li>' + '\n')
            htmlfile.write('<i>' + '\n')
            htmlfile.write('<u>' + str(proj) + '</u>. início: <u>' +
                           str(proj_yi) + '</u>.' + ' fim: <u> ' + str(proj_yf)
                           + '.</u> ' + '<i>' + proj_au + '</i>.')
            htmlfile.write('\n </i>' + '\n')
            htmlfile.write('</li>' + '\n \n')
        htmlfile.write('</ol>')
    # Projetos de Pesquisa
    htmlfile.write('<a name="projpesq"></a>' + '\n \n')
    htmlfile.write('<h1>Projetos de pesquisa</h1> \n')
    if html_print_paper_all == 'NO':
        htmlfile.write('Não há projetos de pesquisa <br>\n')
    else:
        htmlfile.write('<ol class="custom-counter">')
        for idd in range(len(dfppe_uniq_pesq)):
            proj = dfppe_uniq_pesq.iloc[idd, 0]
            proj_yi = dfppe_uniq_pesq.iloc[idd, 1]
            proj_yf = dfppe_uniq_pesq.iloc[idd, 2]
            proj_au = dfppe_uniq_pesq.iloc[idd, 4]
            htmlfile.write('<li>' + '\n')
            htmlfile.write('<i>' + '\n')
            htmlfile.write('<u>' + str(proj) + '</u>. início: <u>' +
                           str(proj_yi) + '</u>' + ' fim: <u> ' + str(proj_yf)
                           + '.</u> ' + '<i>' + proj_au + '</i>.')
            htmlfile.write('\n </i>' + '\n')
            htmlfile.write('</li>' + '\n \n')
        htmlfile.write('</ol>')
    # Publicacao livros e capitulos
    htmlfile.write('<a name="pubbookchap"></a>' + '\n \n')
    htmlfile.write('<h1>Publicação de livros e capítulos</h1> \n')
    if html_print_books_uniq == 'NO':
        htmlfile.write('Não há livros publicados <br>\n')
    else:
        # Grafico de livros publicados por ano
        htmlfile.write('<h2>Produção de livros por ano</h2> \n')
        htmlfile.write('<figure> \n')
        htmlfile.write('<img src="./figures/livros_dep_year.png" alt="" ')
        htmlfile.write('width = "560" height = "auto" >\n')
        htmlfile.write('<figcaption>Número de livros por ano.</figcaption>\n')
        htmlfile.write('</figure> \n')
        htmlfile.write('\n <hr> \n \n')
        # Grafico de capitulos publicados por ano
        htmlfile.write('<h2>Produção de capítulos por ano</h2> \n')
        htmlfile.write('<figure> \n')
        htmlfile.write('<img src="./figures/capitulos_dep_year.png" alt="" ')
        htmlfile.write('width = "560" height = "auto" >\n')
        htmlfile.write(
            '<figcaption>Número de capítulos por ano.</figcaption>\n')
        htmlfile.write('</figure> \n')
        htmlfile.write('\n <hr> \n \n')
        # Resumo da producao de livros do GRUPO
        gg = dfbooks
        gg['YEAR'] = gg['YEAR'].apply(iint)
        gg = gg.groupby(['FULL_NAME', 'YEAR'])[
            'TITLE'].size().unstack().reset_index(drop=False)
        gg.fillna(0, inplace=True)
        gg['TOTAL'] = gg.sum(axis=1)
        ggt = (tabulate(gg, headers="keys", tablefmt='html'))
        # print(ggt)
        htmlfile.write(
            '<h2> Resumo da produção de livros do grupo ' + str(int(yyi)) + '-' + str(int(yyf)) + '</h2> \n <br> \n')
        htmlfile.write(ggt + '\n <br> \n <br> \n')

        if len(booknum99) >= 1:
            htmlfile.write('<b style="color:red;"> ATENCAO:\n ' + str(len(booknum99)) +
                           'projetos sem ano inicial</b>\n')
            for tt in range(len(booknum99)):
                htmlfile.write('\n <li>' + booknum99.iloc[tt, 0] + '\n </li>')
            htmlfile.write('<hr> \n')

    # Resumo da producao de capitulos do GRUPO
    if html_print_chapter_uniq == 'NO':
        htmlfile.write('Não há capítulos publicados <br>\n')
    else:
        gg = dfchapters
        gg['YEAR'] = gg['YEAR'].apply(iint)
        gg = gg.groupby(['FULL_NAME', 'YEAR'])[
            'TITLE'].size().unstack().reset_index(drop=False)
        gg.fillna(0, inplace=True)
        gg['TOTAL'] = gg.sum(axis=1)
        ggt = (tabulate(gg, headers="keys", tablefmt='html'))
        # print(ggt)
        htmlfile.write(
            '<h2> Resumo da produção de capítulos do grupo ' + str(int(yyi)) + '-' + str(int(yyf)) + '</h2> \n <br> \n')
        htmlfile.write(ggt + '\n <br> \n <br> \n')

        if len(chapnum99) >= 1:
            htmlfile.write('<b style="color:red;"> ATENCAO:\n ' + str(len(chapnum99)) +
                           'projetos sem ano inicial</b>\n')
            for tt in range(len(chapnum99)):
                htmlfile.write('\n <li>' + chapnum99.iloc[tt, 0] + '\n </li>')
            htmlfile.write('<hr> \n')

    # Publicacao em periodicos
    htmlfile.write('<a name="pubperiod"></a>' + '\n \n')
    htmlfile.write('<h1>Publicação em periódicos</h1> \n')
    if html_print_paper_uniq == 'NO':
        htmlfile.write('Não há artigos em periódicos publicados <br>\n')
    else:
        # Grafico de producao de periodicos por ano
        htmlfile.write('<h2>Produção de periódicos por ano</h2> \n')
        htmlfile.write('<figure> \n')
        htmlfile.write('<img src="./figures/period_dep_year.png" alt="" ')
        htmlfile.write('width = "560" height = "auto" >\n')
        htmlfile.write(
            '<figcaption>Número de publicações por ano.</figcaption>\n')
        htmlfile.write('</figure> \n')
        htmlfile.write('\n <hr> \n \n')
        # Grafico de producao por qualis
        htmlfile.write('<h2>Produção de periódicos por qualis</h2> \n')
        htmlfile.write('<figure> \n')
        htmlfile.write('<img src="./figures/period_year_qualis.png" alt="" ')
        htmlfile.write('width = "560" height = "auto" >\n')
        htmlfile.write(
            '<figcaption>Publicações de periódicos por qualis.</figcaption>\n')
        htmlfile.write('</figure> \n')
        htmlfile.write('\n <hr> \n \n')

    # Grafico de interacao no grupos APENAS em artigos
    if html_print_paper_uniq == 'NO':
        htmlfile.write(
            'Não foi possivel gerar interação entre pesquisadores <br>\n')
    else:
        htmlfile.write('<h2>Interação entre pesquisadores</h2> \n')
        htmlfile.write('<figure> \n')
        htmlfile.write('<img src="./figures/grapho.png" alt="" ')
        htmlfile.write('width = "560" height = "auto" >\n')
        htmlfile.write(
            '<figcaption>Grafo de colaboração entre pesquisadores apenas em artigos</figcaption>\n')
        htmlfile.write('</figure> \n')
        htmlfile.write('\n <br> \n \n')
        # Lista de profissionais sem interacao em periodicos
        dfnointer_period = pd.read_csv('./csv_producao/periodicos_nointer.csv',
                                       sep=',', header=0)
        if len(dfnointer_period) > 0:
            htmlfile.write(
                '<b><i>Não foi possível localizar interações em periódicos para os seguintes pesquisadores: </i></b><br> \n')
            htmlfile.write('<ul>')
            for i in range(len(dfnointer_period)):
                name = dfnointer_period.iloc[i, 0]
                htmlfile.write('<b style="color:gray;"> <li>' +
                               name + '</li> </b> \n')
            htmlfile.write('\n </ul> \n <br> \n')
        htmlfile.write('\n <hr> \n \n')

    # lista de publicacoes em periodicos
    htmlfile.write('<h2>Relação de artigos em periódicos</h2> \n')
    htmlfile.write('<ol class="custom-counter">')
    for idd in range(len(dfpaper_uniq)):
        pap = dfpaper_uniq.iloc[idd, 0]
        pap_yi = dfpaper_uniq.iloc[idd, 1]
        pap_jo = dfpaper_uniq.iloc[idd, 4]
        pap_qu = dfpaper_uniq.iloc[idd, 5]
        pap_jc = round(float(dfpaper_uniq['JCR'].iloc[idd]), 1)
        pap_au = dfpaper_uniq['AUTHOR'].iloc[idd]
        htmlfile.write('<li>' + '\n')
        htmlfile.write('<i>' + '\n')
        htmlfile.write('<u>' + str(pap) + '</u>. ano: <u>' + str(pap_yi) + '</u>, ' +
                       str(pap_jo) + ', <b>' + str(pap_qu) + '</b>. ' +
                       ', <b>' + 'JCR ' + str(pap_jc) + '</b>. ' + str(pap_au))
        htmlfile.write('\n </i>' + '\n')
        htmlfile.write('</li>' + '\n \n')
    htmlfile.write('</ol> \n')
    # artig completo periodico por qualis para cada pesquisador
    htmlfile.write('<a name="prodporpesq"></a>' + '\n \n')
    htmlfile.write(
        '<h2>Produção individual de projetos e periódicos por ano e qualis ' + str(int(yyi)) + '-' + str(int(yyf)) + '</h2> \n')
    for idd in range(len(dffullname)):
        # full name and link lattes
        htmlfile.write('<b><u>' + dffullname.iloc[idd, 1] + '</u></b> <br>')
        latteslink = 'http://lattes.cnpq.br/' + str(dffullname.iloc[idd, 0])
        htmlfile.write('- ' + '<a href="' + latteslink + '">' +
                       latteslink + '</a> ')
        lattesupda = str(dffullname.iloc[idd, 7])
        htmlfile.write('(atualizado em: ' +
                       lattesupda + ') <br> <br>')

        # ------------------------------------------------------------ ensino
        if html_print_ensidi == 'NO':
            htmlfile.write(
                'Não disciplinas em ensino <br>\n')
        else:
            # disciplinas em ensino
            pp_idd = dfensidi[dfensidi['ID'] == str(
                dffullname.iloc[idd, 0])].reset_index(drop=True)
            pp_idd.drop(['ID', 'FULL_NAME', 'LAST_NAME',
                         'CITADO', 'CITY', 'STATE', 'RESUME',
                         'UPDATE', 'ADDRESS_ENTERP'],
                        axis=1, inplace=True)
            mm = (tabulate(pp_idd, headers="keys", tablefmt='html'))
            htmlfile.write('<b>Disciplinas em atividades de ensino</b><br>')
            htmlfile.write(str(mm))
        htmlfile.write('\n <br> \n')

        # ------------------------------------------------------------ okokok
        if html_print_ppe_all == 'NO':
            htmlfile.write(
                'Não há projetos de pesquisa <br>\n')
        else:
            # projetos de pesquisa como coord
            pp_idd = dfppe_all[(dfppe_all['NATUREZA'] ==
                                'PESQUISA')].reset_index(drop=True)
            pp_idd = pp_idd[pp_idd['ID'] == str(
                dffullname.iloc[idd, 0])].reset_index(drop=True)
            # pp_idd = pp_idd[pp_idd['ID']
            #                 == str(1292986021348016)].reset_index(drop=True)
            count_pp_coord = 0
            lscount_pp_coord = []
            for ppi in range(len(pp_idd)):
                mm = pp_idd.iloc[ppi, 5]
                mm = mm.strip('[')
                mm = mm.strip(']')
                mm = mm.replace("'", "")
                mm = mm.split(',')
                mm = mm[0]
                mm = mm.strip()
                # print(mm)
                if mm == 'SIM':
                    count_pp_coord = count_pp_coord + 1
                    lscount_pp_coord.append(ppi)
            count_pp_integ = len(pp_idd) - count_pp_coord
            htmlfile.write('<b>Compilação da produção</b><br>')
            htmlfile.write(
                '<li>' + 'total de projetos de pesquisa como coordenador = ' + str(count_pp_coord) + '</li>\n')
            # for ppii in range(len(lscount_pp_coord)):
            #     projname = pp_idd.iloc[lscount_pp_coord[ppii], 0]
            #     htmlfile.write('-' + str(projname + '\n <br> \n'))
            htmlfile.write(
                '<li>' + 'total de projetos de pesquisa como integrante = ' + str(count_pp_integ) + '</li>\n')
        # ------------------------------------------------------------
        # orientacoes
        if html_print_advi == 'NO':
            htmlfile.write('Não há orientacoes <br>\n')
        else:
            t = dfadvise[dfadvise['ID'] == dffullname.iloc[idd, 0]]
            t = t.groupby(['NATURE'])['STUDENT'].size().reset_index()
            htmlfile.write('<li>Orientações: \n <br> \n ' + '</li>\n')
            for oo in range(len(t)):
                htmlfile.write(str(t.iloc[oo, 0]).lower() +
                               ' = ' + str(t.iloc[oo, 1]) + '\n <br>\n')
        # ------------------------------------------------------------
        # livros
        if html_print_books_all == 'NO':
            htmlfile.write('Não há livros <br>\n')
        else:
            t = dfbooks[dfbooks['ID'] == dffullname.iloc[idd, 0]]
            t = t.groupby(['FULL_NAME', 'YEAR'])[
                'TITLE'].size().reset_index(drop=False)
            tot = t['TITLE'].sum()
            htmlfile.write('<li>produção total de livros = ' +
                           str(tot) + '</li>\n')
        # capitulos
        if html_print_chapter_all == 'NO':
            htmlfile.write('Não há capitulos \n')
        else:
            t = dfchapters[dfchapters['ID'] == dffullname.iloc[idd, 0]]
            t = t.groupby(['FULL_NAME', 'YEAR'])[
                'TITLE'].size().reset_index(drop=False)
            tot = t['TITLE'].sum()
            # print(tot)
            htmlfile.write('<li>produção total de capítulos = ' +
                           str(tot) + '</li>\n')
        # artigos
        if html_print_paper_all == 'NO':
            htmlfile.write('Não há publicacao em periodico \n')
        else:
            b = dfpaper[dfpaper['ID'] == dffullname.iloc[idd, 0]]
            b = b.groupby(['FULL_NAME', 'YEAR', 'QUALIS'])[
                'TITLE'].size().unstack().reset_index(drop=False)
            b = b.fillna(0)
            b.drop('FULL_NAME', axis=1, inplace=True)
            t = dfpaper[dfpaper['ID'] == dffullname.iloc[idd, 0]]
            t = t.groupby(['FULL_NAME', 'YEAR', 'QUALIS'])[
                'TITLE'].size().reset_index(drop=False)
            tot = t['TITLE'].sum()
            # print(tot)
            htmlfile.write('<li>produção total de artigos = ' +
                           str(tot) + '</li>\n <br> \n')
            # print(b.head())
            # print(tabulate(b.head(), headers="keys", tablefmt='markdown'))
            mm = (tabulate(b, headers="keys", tablefmt='html'))
            htmlfile.write(str(mm))
        htmlfile.write('\n <hr> \n')
        # ------------------------------------------------------------

    # ------------------------------------------------------------
    # Tabela de orientacoes
    if html_print_advi == 'NO':
        htmlfile.write('Não há orientacoes <br>\n')
    else:
        advgg = dfadvise
        advgg['NATURE'] = advgg['NATURE'].str.replace('-', ' ')
        advgg['NATURE'] = advgg['NATURE'].str.replace('_', ' ')
        advgg = advgg.groupby(['FULL_NAME', 'NATURE'])[
            'STUDENT'].size().unstack().reset_index(drop=False)
        advgg.fillna(0, inplace=True)
        advgg['TOTAL'] = advgg.sum(axis=1)
        advggt = (tabulate(advgg, headers="keys", tablefmt='html'))
        htmlfile.write(
            '<h2> Resumo de orientações do grupo ' + str(int(yyi)) + '-' + str(int(yyf)) + '</h2> \n <br> \n')
        htmlfile.write(advggt + ' \n')
        htmlfile.write(
            '<i>Possibilidade da contabilização de co-orientação.</i>')

    # ------------------------------------------------------------
    # Tabela de producao em periodicos
    if html_print_paper_all == 'NO':
        htmlfile.write('Não há publicacao em periódico <br>\n')
    else:
        gg = dfpaper
        gg = gg.groupby(['FULL_NAME', 'QUALIS'])[
            'TITLE'].size().unstack().reset_index(drop=False)
        gg.fillna(0, inplace=True)
        gg['TOTAL'] = gg.sum(axis=1)
        ggt = (tabulate(gg, headers="keys", tablefmt='html'))
        # print(ggt)
        htmlfile.write(
            '<h2> Resumo da produção de artigos em periódicos do grupo ' +
            str(int(yyi)) + '-' + str(int(yyf)) + '</h2> \n <br> \n')
        htmlfile.write(ggt + '\n <br> \n <br> \n')

        if len(ppenum99) >= 1:
            htmlfile.write('<b style="color:red;"> ATENCAO:\n ' +
                           str(len(ppenum99)) +
                           'projetos sem ano inicial</b>\n')
            for tt in range(len(ppenum99)):
                htmlfile.write('\n <li>' + ppenum99.iloc[tt, 0] + '\n </li>')
            htmlfile.write('<hr> \n')
        if len(pernum99) >= 1:
            htmlfile.write('<b style="color:red;"> ATENCAO:\n ' +
                           str(len(pernum99)) +
                           'periódicos sem ano</b>\n')
            for tt in range(len(pernum99)):
                htmlfile.write('\n <li>' + pernum99.iloc[tt, 0] + '\n </li>')
            htmlfile.write('<hr> \n')

    # ------------------------------------------------------------
    # Tabela de indicadores qualis
    # ------------------------------------------------------------
    htmlfile.write('<a name="indcapes"></a>' + '\n \n')
    htmlfile.write('<h1 class="title">Indicadores CAPES</h1> \n')
    # ------------------------------------------------------------
    ls_ppgs = fun_ppgs()
    name_ppg = fun_nomeppg()
    htmlfile.write(
        'Para saber o método de cálculo dos índices consulte <a href="https://rafatieppo.github.io/lucylattes/">https://rafatieppo.github.io/lucylattes/</a>' + '.<br>' + '\n \n')
    htmlfile.write(
        'Os seguintes PPGs foram econtrados nos curriculos dos pesquisadores: ' + str(ls_ppgs) + '.<br>' + '\n \n')
    htmlfile.write('O PPG avaliado foi: <b>' +
                   str(name_ppg) + '</b><br>\n')
    # ------------------------------------------------------------
    # Indicador qualis indori
    if html_print_indori == 'NO':
        htmlfile.write(
            'Não há indicador capes de índice de orientação do grupo <br>\n')
    else:
        gg = dfind_capes_indori
        ggt = (tabulate(gg, headers="keys", tablefmt='html'))
        htmlfile.write(
            '<h2> Índice de orientação (IndOri)' + '</h2> \n <br> \n')
        htmlfile.write('<p> Avalia as defesas com orientação de docentes permanentes(DP) do programa. O indicador é calculado para cada ano e depois calculada a média para o quadriênio </p>\n')
        htmlfile.write(ggt + '\n <br> \n <br> \n')
        htmlfile.write('<p><i> Para que a orientação possa ser contabiliza, no cadastro de orientações do currículo Lattes do pesquisador, o nome do PPG da orientação deve ser idêntico ao PPG avaliado. Maísculas e minúsculas NÃO diferem. </i></p><br><br>\n')
    # ------------------------------------------------------------
    # Indicador qualis indprodart
    if html_print_indori == 'NO':
        htmlfile.write(
            'Não há indicador capes de índice de produção de artigo do grupo<br>\n')
    else:
        gg = dfind_capes_indprodart
        ggt = (tabulate(gg, headers="keys", tablefmt='html'))
        # print(ggt)
        htmlfile.write('<h2> Índice de Produtividade referente a artigos ' +
                       'científicos (IndProdArt)' + '</h2> \n <br> \n')
        htmlfile.write('<p> Avalia toda a produção intelectual do programa no formato de artigo científico, sendo que a participação de um docente permanente como autor é condição obrigatória para validar a produção. </p>\n')
        htmlfile.write(ggt + '\n <br> \n <br> \n')

    # ------------------------------------------------------------
    # Indicador qualis indautdis
    if html_print_indautdis == 'NO':
        htmlfile.write(
            'Não há indicador capes de índice de produção de artigo do grupo<br>\n')
    else:
        gg = dfind_capes_indautdis
        ggt = (tabulate(gg, headers="keys", tablefmt='html'))
        # print(ggt)
        htmlfile.write(
            '<h2> Índice de autoria discente' + '</h2> \n <br> \n')
        htmlfile.write('<p>Índice de discentes autores (IndAut):Avalia a proporção de discentes autores (E) em relação ao total de discentes do programa. Foram considerados para o cálculo de E, os discentes e egressos até cinco anos quando autores de artigos. </p>\n')
        htmlfile.write('<p>Índice de produtos com autoria discente (IndDis): Avalia a quantidade de produtos intelectuais (artigos) de autoria discente ou de egressos até 5 anos, em relação ao total de discentes do programa (G).  </p>\n')
        htmlfile.write(
            '<i>Considera apenas produção em periódicos </i><br><br>\n')
        htmlfile.write(ggt + '\n <br> \n <br> \n')
        htmlfile.write(
            '<i>INDAUT: Índice de discentes autores, INDDIS: Índice de produtos com autoria discente</i>')

    # ------------------------------------------------------------
    # Indicador qualis distindproddp
    if html_print_distindproddp == 'NO':
        htmlfile.write(
            'Não há indicador capes de Ind. de distrib. dos docentes permanentes por faixa de IndProd <br>\n')
    else:
        gg = dfind_capes_distindproddp
        ggt = (tabulate(gg, headers="keys", tablefmt='html'))
        # print(ggt)
        htmlfile.write(
            '<h2> Indicador de distribuição dos docentes permanentes por faixa de IndProd (DistIndProdDP)' + '</h2> \n <br> \n')
        htmlfile.write('<p>Nesse caso, calcula-se o IndProd para cada docente permanente e posteriormente os docentes são distribuídos conforme as faixas apresentadas para o IndProd. Feito isso, calcula-se o percentual de docentes permanentes (DP) classificados em cada faixa (MB, B, R e F/D) em relação ao corpo docente permanente total. O somatório dos percentuais das faixas MB, B e R permite avaliar o equilíbrio na distribuição da produção docente. </p>\n')
        htmlfile.write(
            '<i>Classificação dos pesquisadores por quadriênio</i><br><br>')
        htmlfile.write(ggt + '\n <br> \n <br> \n')
        # imprimir tabela com resultuda do grupo
        dfind_capes_distindproddp = pd.read_csv('./csv_producao/capesindex_distindproddp.csv',
                                                header=0, dtype='str')
        gg = dfind_capes_distindproddp
        ggt = (tabulate(gg, headers="keys", tablefmt='html'))
        # print(ggt)
        htmlfile.write(
            '<i>Indicador DistIndProdDP</i><br><br>')
        htmlfile.write(ggt + '\n <br> \n <br> \n')

        htmlfile.write('<hr> \n')

    # ------------------------------------------------------------
    # Gostou?
    htmlfile.write('<b>GOSTOU ?</b>\n')
    htmlfile.write(
        '<li>Acesse <a href="https://github.com/rafatieppo/lucyLattes">repositório lucyLattes</a> ' +
        'e nos de uma estrela clicando na estrela no topo da página(lado direito)</li>\n')
    htmlfile.write(
        '<li> Deixe um comentário <a href="https://rafatieppo.github.io/post/2019_03_13_lucylattes/"> Blog</a></li>\n')
    htmlfile.write(
        '<li> Caso queira, vc pode pode ajudar com quanto quiser para manter o projeto:  </li>\n')
    htmlfile.write('<a href="https://www.paypal.com/cgi-bin/webscr?cmd=_s-xclick&hosted_button_id=68LAA9FZLABUQ" > <img border="0" alt="" src="https://sites.google.com/site/zownloads/home/gifs/logo_rt_donate.png" width="150"> </a>\n <br> <br>\n')
    htmlfile.write('<b>AVISOS</b>:\n ')
    htmlfile.write(
        '<li>Arquivo para classificacao qualis utilizado: <code>' + qualqualis + '</code >')
    htmlfile.write('<li>Este programa é um software livre; você pode redistribui-lo e/ou modifica-lo dentro dos termos da Licença Pública Geral GNU. Verifique o arquivo LICENSE.txt</li> \n')
    htmlfile.write(
        '<li>Os resultados estão sujeitos a falhas devido a inconsistencias no preenchimento dos CVs Lattes</li>\n')
    htmlfile.write(
        '<li>Em caso de erro do script abra um chamado no <a href="https://github.com/rafatieppo/lucyLattes">repositório lucyLattes</a>  </li>\n')
    htmlfile.write(
        '<li>O arquivo extrato_periodico_autorqualis.csv foi gerado na pasta relatorio</li>\n')
    htmlfile.write(
        '<li>O arquivo relatorio_producao.html foi gerado na pasta relatorio</li>\n')
    htmlfile.write(
        '<li>Caso precise citar é possível usar o DOI: 10.5281/zenodo.2591748</li>\n')
    htmlfile.write('<br> <br> <br>')
    htmlfile.write('<footer> \n')
    htmlfile.write(
        'Relatório gerado por lucyLattes v1.1 Os resultados estão sujeitos a falhas devido a inconsistências no preenchimento dos CVs Lattes.')
    htmlfile.write('\n <br>')
    htmlfile.write('Para maiores informações acesse: ')
    htmlfile.write(
        '<a href="https://rafatieppo.github.io/lucylattes/">https://rafatieppo.github.io/lucylattes/</a> \n <br> \n')
    htmlfile.write('</footer> \n')
    htmlfile.close()
    # ------------------------------------------------------------
    # arquivo csv com autores producao ano qualis
    if html_print_paper_all == 'NO':
        print('Relatorio autor qualis miss')
    else:
        acpq_pesq = dfpaper_uniq.groupby(['FULL_NAME', 'YEAR', 'QUALIS'])[
            'TITLE'].size().unstack().reset_index(drop=False)
        acpq_pesq = acpq_pesq.fillna(0)
        acpq_pesq.to_csv('./relatorio/extrato_periodico_autorqualis.csv')
    print('------------------------------------------------------------')
    print('AVISOS')
    print('------------------------------------------------------------')
    print('- Arquivo para classificacao qualis utilizado: ' + qualqualis)
    print('- Este programa é um software livre; você pode redistribui-lo e/ou modifica-lo dentro dos termos da Licença Pública Geral GNU. Verifique o arquivo LICENSE.txt ')
    print('- Os resultados estão sujeitos a falhas devido a inconsistencias no preenchimento dos CVs Lattes')
    print('- Em caso de erro do script abra um chamado em https://github.com/rafatieppo/lucyLattes')
    print('- O arquivo extrato_periodico_autorqualis.csv foi gerado na pasta relatorio')
    print('- O arquivo relatorio_producao.html foi gerado na pasta relatorio')
    print('- Caso precise citar é possível usar o DOI: 10.5281/zenodo.2591748')
    print('------------------------------------------------------------')