primer commit

autocompra.py

@@ -0,0 +1,72 @@
+import re
+import pandas as pd
+import os
+from datetime import datetime
+from PyPDF2 import PdfReader
+from collections import defaultdict
+
+# Carpeta con tus tickets PDF
+ticket_folder = "tickets"
+
+def extract_data_from_pdf(file_path):
+    reader = PdfReader(file_path)
+    text = ""
+    for page in reader.pages:
+        text += page.extract_text() + "\n"
+
+    date_match = re.search(r"(\d{2}/\d{2}/\d{4})", text)
+    fecha = datetime.strptime(date_match.group(1), "%d/%m/%Y") if date_match else None
+
+    products = []
+    for line in text.splitlines():
+        match = re.match(r"\d*\s?(.*?)\s+(\d+,\d{2})\s+(\d+,\d{2})", line)
+        if match:
+            nombre = match.group(1).strip().upper()
+            unit_price = float(match.group(2).replace(",", "."))
+            total_price = float(match.group(3).replace(",", "."))
+            products.append((fecha, nombre, unit_price, total_price))
+        else:
+            match_simple = re.match(r"(.*?)\s+(\d+,\d{2})$", line)
+            if match_simple:
+                nombre = match_simple.group(1).strip().upper()
+                total_price = float(match_simple.group(2).replace(",", "."))
+                products.append((fecha, nombre, None, total_price))
+
+    return products
+
+# Recolectar todos los productos de todos los tickets
+datos = []
+for file in os.listdir(ticket_folder):
+    if file.endswith(".pdf"):
+        path = os.path.join(ticket_folder, file)
+        datos.extend(extract_data_from_pdf(path))
+
+# Crear DataFrame
+columnas = ["fecha", "producto", "precio_unitario", "precio_total"]
+df = pd.DataFrame(datos, columns=columnas)
+df.dropna(subset=["fecha"], inplace=True)
+
+# Normalizar nombres de producto (puedes hacer un diccionario de equivalencias si quieres afinar más)
+df["producto"] = df["producto"].str.upper().str.strip()
+
+# Guardar detalle completo
+df.to_csv("detalle_productos.csv", index=False)
+
+# Agrupar por producto
+resumen = df.groupby("producto").agg(
+    veces_comprado=("fecha", "count"),
+    gasto_total=("precio_total", "sum"),
+    primera_vez=("fecha", "min"),
+    ultima_vez=("fecha", "max")
+).sort_values("gasto_total", ascending=False)
+resumen.to_csv("resumen_productos.csv")
+
+# Gasto mensual
+df["mes"] = df["fecha"].dt.to_period("M")
+gasto_mensual = df.groupby("mes")["precio_total"].sum()
+gasto_mensual.to_csv("gasto_mensual.csv")
+
+print("\n✅ Análisis completado. Archivos generados:")
+print("- detalle_productos.csv")
+print("- resumen_productos.csv")
+print("- gasto_mensual.csv")

autocompra2.py

@@ -0,0 +1,99 @@
+import re
+import pandas as pd
+import os
+from datetime import datetime
+from PyPDF2 import PdfReader
+from collections import defaultdict
+import matplotlib.pyplot as plt
+import seaborn as sns
+
+# Carpeta con tus tickets PDF
+ticket_folder = "tickets"
+
+def extract_data_from_pdf(file_path):
+    reader = PdfReader(file_path)
+    text = ""
+    for page in reader.pages:
+        text += page.extract_text() + "\n"
+
+    date_match = re.search(r"(\d{2}/\d{2}/\d{4})", text)
+    fecha = datetime.strptime(date_match.group(1), "%d/%m/%Y") if date_match else None
+
+    products = []
+    for line in text.splitlines():
+        match = re.match(r"\d*\s?(.*?)\s+(\d+,\d{2})\s+(\d+,\d{2})", line)
+        if match:
+            nombre = match.group(1).strip().upper()
+            unit_price = float(match.group(2).replace(",", "."))
+            total_price = float(match.group(3).replace(",", "."))
+            products.append((fecha, nombre, unit_price, total_price))
+        else:
+            match_simple = re.match(r"(.*?)\s+(\d+,\d{2})$", line)
+            if match_simple:
+                nombre = match_simple.group(1).strip().upper()
+                total_price = float(match_simple.group(2).replace(",", "."))
+                products.append((fecha, nombre, None, total_price))
+
+    return products
+
+# Recolectar todos los productos de todos los tickets
+datos = []
+for file in os.listdir(ticket_folder):
+    if file.endswith(".pdf"):
+        path = os.path.join(ticket_folder, file)
+        datos.extend(extract_data_from_pdf(path))
+
+# Crear DataFrame
+columnas = ["fecha", "producto", "precio_unitario", "precio_total"]
+df = pd.DataFrame(datos, columns=columnas)
+df.dropna(subset=["fecha"], inplace=True)
+
+# Normalizar nombres de producto
+df["producto"] = df["producto"].str.upper().str.strip()
+
+# Guardar detalle completo
+df.to_csv("detalle_productos.csv", index=False)
+
+# Agrupar por producto
+resumen = df.groupby("producto").agg(
+    veces_comprado=("fecha", "count"),
+    gasto_total=("precio_total", "sum"),
+    gasto_promedio=("precio_total", "mean"),
+    primera_vez=("fecha", "min"),
+    ultima_vez=("fecha", "max")
+).sort_values("gasto_total", ascending=False)
+resumen.to_csv("resumen_productos.csv")
+
+# Gasto mensual
+df["mes"] = df["fecha"].dt.to_period("M")
+gasto_mensual = df.groupby("mes")["precio_total"].sum()
+gasto_mensual.to_csv("gasto_mensual.csv")
+
+# Graficar precios por producto a lo largo del tiempo
+plt.figure(figsize=(10, 6))
+for producto in df["producto"].unique():
+    producto_df = df[df["producto"] == producto]
+    plt.plot(producto_df["fecha"], producto_df["precio_total"], label=producto)
+plt.title("Evolución de los precios de los productos a lo largo del tiempo")
+plt.xlabel("Fecha")
+plt.ylabel("Precio Total")
+plt.legend()
+plt.xticks(rotation=45)
+plt.tight_layout()
+plt.savefig("grafico_precios_productos.png")
+plt.show()
+
+# Crear una lista de la compra: productos más comprados en el último mes
+ultimo_mes = df["fecha"].max().replace(day=1)  # Primer día del mes actual
+productos_ultimo_mes = df[df["fecha"] >= ultimo_mes].groupby("producto").agg(
+    cantidad_comprada=("producto", "count"),
+    gasto_total=("precio_total", "sum")
+).sort_values("gasto_total", ascending=False)
+productos_ultimo_mes.to_csv("lista_compra_ultimo_mes.csv")
+
+print("\n✅ Análisis completado. Archivos generados:")
+print("- detalle_productos.csv")
+print("- resumen_productos.csv")
+print("- gasto_mensual.csv")
+print("- grafico_precios_productos.png")
+print("- lista_compra_ultimo_mes.csv")

autocompra3.py

@@ -0,0 +1,79 @@
+import re
+import pandas as pd
+import os
+from datetime import datetime, timedelta
+from PyPDF2 import PdfReader
+from collections import defaultdict
+
+# Carpeta con tus tickets PDF
+ticket_folder = "tickets"
+
+def extract_data_from_pdf(file_path):
+    reader = PdfReader(file_path)
+    text = ""
+    for page in reader.pages:
+        text += page.extract_text() + "\n"
+
+    date_match = re.search(r"(\d{2}/\d{2}/\d{4})", text)
+    fecha = datetime.strptime(date_match.group(1), "%d/%m/%Y") if date_match else None
+
+    products = []
+    for line in text.splitlines():
+        match = re.match(r"\d*\s?(.*?)\s+(\d+,\d{2})\s+(\d+,\d{2})", line)
+        if match:
+            nombre = match.group(1).strip().upper()
+            unit_price = float(match.group(2).replace(",", "."))
+            total_price = float(match.group(3).replace(",", "."))
+            products.append((fecha, nombre, unit_price, total_price))
+        else:
+            match_simple = re.match(r"(.*?)\s+(\d+,\d{2})$", line)
+            if match_simple:
+                nombre = match_simple.group(1).strip().upper()
+                total_price = float(match_simple.group(2).replace(",", "."))
+                products.append((fecha, nombre, None, total_price))
+
+    return products
+
+# Recolectar todos los productos de todos los tickets
+datos = []
+for file in os.listdir(ticket_folder):
+    if file.endswith(".pdf"):
+        path = os.path.join(ticket_folder, file)
+        datos.extend(extract_data_from_pdf(path))
+
+# Crear DataFrame
+columnas = ["fecha", "producto", "precio_unitario", "precio_total"]
+df = pd.DataFrame(datos, columns=columnas)
+df.dropna(subset=["fecha"], inplace=True)
+
+# Normalizar nombres de producto
+df["producto"] = df["producto"].str.upper().str.strip()
+
+# Calcular el tiempo entre compras para cada producto
+df["diferencia_dias"] = df.groupby("producto")["fecha"].diff().dt.days
+
+# Calcular la frecuencia de compra (promedio de días entre compras)
+frecuencia_compra = df.groupby("producto")["diferencia_dias"].mean().reset_index()
+
+# Estimación de la duración de los productos (cuánto duran en casa)
+# Suponemos que compras aproximadamente la misma cantidad cada vez.
+# Si se desea una estimación más precisa, se pueden agregar más datos sobre cantidad.
+frecuencia_compra["proxima_compra_estimado"] = df["fecha"].max() + pd.to_timedelta(frecuencia_compra["diferencia_dias"], unit="D")
+
+# Ahora seleccionamos los productos que más frecuentemente compras
+# y predecimos cuándo volverás a comprar basándonos en la frecuencia.
+productos_estimados = frecuencia_compra.sort_values("diferencia_dias", ascending=True)
+
+# Listar la compra estimada
+productos_estimados["producto"] = productos_estimados["producto"].str.title()  # Capitalizar el nombre del producto
+productos_estimados["fecha_estimada_proxima_compra"] = productos_estimados["proxima_compra_estimado"].dt.strftime("%d/%m/%Y")
+
+# Guardar la lista estimada de la compra
+productos_estimados.to_csv("lista_compra_estimado.csv", index=False)
+
+# Mostrar los primeros resultados
+print("\n✅ Lista de la compra estimada para la próxima compra:")
+print(productos_estimados[["producto", "diferencia_dias", "fecha_estimada_proxima_compra"]])
+
+print("\n✅ Archivos generados:")
+print("- lista_compra_estimado.csv")

autocompra4.py

@@ -0,0 +1,147 @@
+import re
+import pandas as pd
+import os
+from datetime import datetime, timedelta
+from PyPDF2 import PdfReader
+from collections import defaultdict
+
+# Carpeta con tus tickets PDF
+ticket_folder = "tickets"
+
+def extract_data_from_pdf(file_path):
+    reader = PdfReader(file_path)
+    text = ""
+    for page in reader.pages:
+        text += page.extract_text() + "\n"
+
+    date_match = re.search(r"(\d{2}/\d{2}/\d{4})", text)
+    fecha = datetime.strptime(date_match.group(1), "%d/%m/%Y") if date_match else None
+
+    products = []
+    for line in text.splitlines():
+        match = re.match(r"\d*\s?(.*?)\s+(\d+,\d{2})\s+(\d+,\d{2})", line)
+        if match:
+            nombre = match.group(1).strip().upper()
+            unit_price = float(match.group(2).replace(",", "."))
+            total_price = float(match.group(3).replace(",", "."))
+            products.append((fecha, nombre, unit_price, total_price))
+        else:
+            match_simple = re.match(r"(.*?)\s+(\d+,\d{2})$", line)
+            if match_simple:
+                nombre = match_simple.group(1).strip().upper()
+                total_price = float(match_simple.group(2).replace(",", "."))
+                products.append((fecha, nombre, None, total_price))
+
+    return products
+
+# Recolectar todos los productos de todos los tickets
+datos = []
+for file in os.listdir(ticket_folder):
+    if file.endswith(".pdf"):
+        path = os.path.join(ticket_folder, file)
+        datos.extend(extract_data_from_pdf(path))
+
+# Crear DataFrame
+columnas = ["fecha", "producto", "precio_unitario", "precio_total"]
+df = pd.DataFrame(datos, columns=columnas)
+df.dropna(subset=["fecha"], inplace=True)
+
+# Normalizar nombres de producto
+df["producto"] = df["producto"].str.upper().str.strip()
+
+# Calcular el tiempo entre compras para cada producto
+df["diferencia_dias"] = df.groupby("producto")["fecha"].diff().dt.days
+
+# Calcular la frecuencia de compra (promedio de días entre compras)
+frecuencia_compra = df.groupby("producto")["diferencia_dias"].mean().reset_index()
+
+# Estimación de la duración de los productos (cuánto duran en casa)
+frecuencia_compra["proxima_compra_estimado"] = df["fecha"].max() + pd.to_timedelta(frecuencia_compra["diferencia_dias"], unit="D")
+
+# Ahora seleccionamos los productos que más frecuentemente compras
+productos_estimados = frecuencia_compra.sort_values("diferencia_dias", ascending=True)
+
+# Listar la compra estimada
+productos_estimados["producto"] = productos_estimados["producto"].str.title()  # Capitalizar el nombre del producto
+productos_estimados["fecha_estimada_proxima_compra"] = productos_estimados["proxima_compra_estimado"].dt.strftime("%d/%m/%Y")
+
+# Generar la lista de la compra en formato HTML
+html_content = """
+<!DOCTYPE html>
+<html lang="es">
+<head>
+    <meta charset="UTF-8">
+    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
+    <title>Lista de la Compra Estimada</title>
+    <style>
+        body {
+            font-family: Arial, sans-serif;
+            background-color: #f4f4f9;
+            margin: 0;
+            padding: 0;
+        }
+        h1 {
+            text-align: center;
+            color: #333;
+            padding-top: 20px;
+        }
+        table {
+            width: 80%;
+            margin: 30px auto;
+            border-collapse: collapse;
+        }
+        th, td {
+            padding: 12px;
+            text-align: left;
+            border-bottom: 1px solid #ddd;
+        }
+        th {
+            background-color: #4CAF50;
+            color: white;
+        }
+        tr:hover {
+            background-color: #f1f1f1;
+        }
+        td {
+            color: #333;
+        }
+    </style>
+</head>
+<body>
+
+    <h1>Lista de la Compra Estimada</h1>
+
+    <table>
+        <thead>
+            <tr>
+                <th>Producto</th>
+                <th>Días Promedio entre Compras</th>
+                <th>Fecha Estimada de la Próxima Compra</th>
+            </tr>
+        </thead>
+        <tbody>
+"""
+
+# Añadir filas con los productos
+for _, row in productos_estimados.iterrows():
+    html_content += f"""
+        <tr>
+            <td>{row['producto']}</td>
+            <td>{row['diferencia_dias']:.0f}</td>
+            <td>{row['fecha_estimada_proxima_compra']}</td>
+        </tr>
+    """
+
+html_content += """
+        </tbody>
+    </table>
+
+</body>
+</html>
+"""
+
+# Guardar el archivo HTML
+with open("lista_compra_estimado.html", "w", encoding="utf-8") as file:
+    file.write(html_content)
+
+print("\n✅ Página HTML generada: lista_compra_estimado.html")

autocompra5.py

@@ -0,0 +1,176 @@
+import re
+import pandas as pd
+import os
+from datetime import datetime, timedelta
+from PyPDF2 import PdfReader
+from collections import defaultdict
+
+# Carpeta con tus tickets PDF
+ticket_folder = "tickets"
+
+def extract_data_from_pdf(file_path):
+    reader = PdfReader(file_path)
+    text = ""
+    for page in reader.pages:
+        text += page.extract_text() + "\n"
+
+    date_match = re.search(r"(\d{2}/\d{2}/\d{4})", text)
+    fecha = datetime.strptime(date_match.group(1), "%d/%m/%Y") if date_match else None
+
+    products = []
+    for line in text.splitlines():
+        match = re.match(r"\d*\s?(.*?)\s+(\d+,\d{2})\s+(\d+,\d{2})", line)
+        if match:
+            nombre = match.group(1).strip().upper()
+            unit_price = float(match.group(2).replace(",", "."))
+            total_price = float(match.group(3).replace(",", "."))
+            products.append((fecha, nombre, unit_price, total_price))
+        else:
+            match_simple = re.match(r"(.*?)\s+(\d+,\d{2})$", line)
+            if match_simple:
+                nombre = match_simple.group(1).strip().upper()
+                total_price = float(match_simple.group(2).replace(",", "."))
+                products.append((fecha, nombre, None, total_price))
+
+    return products
+
+# Recolectar todos los productos de todos los tickets
+def load_and_process_data():
+    datos = []
+    for file in os.listdir(ticket_folder):
+        if file.endswith(".pdf"):
+            path = os.path.join(ticket_folder, file)
+            datos.extend(extract_data_from_pdf(path))
+
+    # Crear DataFrame
+    columnas = ["fecha", "producto", "precio_unitario", "precio_total"]
+    df = pd.DataFrame(datos, columns=columnas)
+    df.dropna(subset=["fecha"], inplace=True)
+
+    # Normalizar nombres de producto
+    df["producto"] = df["producto"].str.upper().str.strip()
+
+    return df
+
+# Calcular la frecuencia de compra y la fecha estimada de la próxima compra
+def calculate_purchase_estimates(df):
+    # Calcular el tiempo entre compras para cada producto
+    df["diferencia_dias"] = df.groupby("producto")["fecha"].diff().dt.days
+
+    # Calcular la frecuencia de compra (promedio de días entre compras)
+    frecuencia_compra = df.groupby("producto")["diferencia_dias"].mean().reset_index()
+
+    # Estimación de la duración de los productos (cuánto duran en casa)
+    frecuencia_compra["proxima_compra_estimado"] = df["fecha"].max() + pd.to_timedelta(frecuencia_compra["diferencia_dias"], unit="D")
+
+    # Ahora seleccionamos los productos que más frecuentemente compras
+    frecuencia_compra["producto"] = frecuencia_compra["producto"].str.title()  # Capitalizar el nombre del producto
+    frecuencia_compra["fecha_estimada_proxima_compra"] = frecuencia_compra["proxima_compra_estimado"].dt.strftime("%d/%m/%Y")
+
+    return frecuencia_compra
+
+# Generar la lista de la compra semanal
+def generate_weekly_shopping_list(frecuencia_compra):
+    today = datetime.today()
+    # Calcular la fecha del próximo jueves
+    days_until_next_thursday = (3 - today.weekday()) % 7
+    next_thursday = today + timedelta(days=days_until_next_thursday)
+
+    # Filtrar los productos cuya próxima compra se estima para la próxima semana
+    productos_estimados = frecuencia_compra[frecuencia_compra["proxima_compra_estimado"] <= next_thursday]
+
+    # Generar la lista de la compra en formato HTML
+    html_content = """
+    <!DOCTYPE html>
+    <html lang="es">
+    <head>
+        <meta charset="UTF-8">
+        <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
+        <title>Lista de la Compra Semanal</title>
+        <style>
+            body {
+                font-family: Arial, sans-serif;
+                background-color: #f4f4f9;
+                margin: 0;
+                padding: 0;
+            }
+            h1 {
+                text-align: center;
+                color: #333;
+                padding-top: 20px;
+            }
+            table {
+                width: 80%;
+                margin: 30px auto;
+                border-collapse: collapse;
+            }
+            th, td {
+                padding: 12px;
+                text-align: left;
+                border-bottom: 1px solid #ddd;
+            }
+            th {
+                background-color: #4CAF50;
+                color: white;
+            }
+            tr:hover {
+                background-color: #f1f1f1;
+            }
+            td {
+                color: #333;
+            }
+        </style>
+    </head>
+    <body>
+
+        <h1>Lista de la Compra Semanal (Próximo Jueves)</h1>
+
+        <table>
+            <thead>
+                <tr>
+                    <th>Producto</th>
+                    <th>Días Promedio entre Compras</th>
+                    <th>Fecha Estimada de la Próxima Compra</th>
+                </tr>
+            </thead>
+            <tbody>
+    """
+
+    # Añadir filas con los productos
+    for _, row in productos_estimados.iterrows():
+        html_content += f"""
+            <tr>
+                <td>{row['producto']}</td>
+                <td>{row['diferencia_dias']:.0f}</td>
+                <td>{row['fecha_estimada_proxima_compra']}</td>
+            </tr>
+        """
+
+    html_content += """
+            </tbody>
+        </table>
+
+    </body>
+    </html>
+    """
+
+    # Guardar el archivo HTML
+    file_name = f"lista_compra_semanal_{next_thursday.strftime('%d_%m_%Y')}.html"
+    with open(file_name, "w", encoding="utf-8") as file:
+        file.write(html_content)
+
+    print(f"\n✅ Página HTML generada: {file_name}")
+
+# Función para actualizar la lista de la compra después de agregar un nuevo ticket
+def update_shopping_list():
+    # Cargar y procesar los datos
+    df = load_and_process_data()
+
+    # Calcular las estimaciones de la compra
+    frecuencia_compra = calculate_purchase_estimates(df)
+
+    # Generar la lista de la compra para la próxima semana (jueves)
+    generate_weekly_shopping_list(frecuencia_compra)
+
+# Llamar a la función para actualizar la lista de la compra
+update_shopping_list()

autocompra6.py

@@ -0,0 +1,109 @@
+import re
+import pandas as pd
+import os
+from datetime import datetime
+from PyPDF2 import PdfReader
+from collections import defaultdict
+
+# Carpeta con tus tickets PDF
+ticket_folder = "tickets"
+
+# Palabras clave que indican líneas que no deben ser procesadas
+exclude_keywords = [
+    "TARJETA BANCARIA", "IVA BASE IMPONIBLE", "CUOTA", "TOTAL", 
+    "SE ADMITEN DEVOLUCIONES CON TICKET", "N.C", "AUT", "AID", 
+    "Verificado por dispositivo", "Visa Credit", "IMPORTE", "TARJ. BANCARIA"
+]
+
+def extract_data_from_pdf(file_path):
+    reader = PdfReader(file_path)
+    text = ""
+    for page in reader.pages:
+        text += page.extract_text() + "\n"
+
+    # Buscar la fecha en el ticket (formato dd/mm/yyyy)
+    date_match = re.search(r"(\d{2}/\d{2}/\d{4})", text)
+    fecha = datetime.strptime(date_match.group(1), "%d/%m/%Y") if date_match else None
+
+    products = []
+    # Procesar línea por línea del texto extraído
+    for line in text.splitlines():
+        # Ignorar líneas que contienen palabras clave de exclusión
+        if any(keyword in line for keyword in exclude_keywords):
+            continue
+
+        # Buscar productos con precio unitario y precio total
+        match = re.match(r"\d*\s?(.*?)\s+(\d+,\d{2})\s+(\d+,\d{2})", line)
+        if match:
+            nombre = match.group(1).strip().upper()  # El nombre del producto
+            unit_price = float(match.group(2).replace(",", "."))  # Precio unitario
+            total_price = float(match.group(3).replace(",", "."))  # Precio total
+            products.append((fecha, nombre, unit_price, total_price))
+        else:
+            # En caso de no encontrar el precio unitario, solo se extrae el precio total
+            match_simple = re.match(r"(.*?)\s+(\d+,\d{2})$", line)
+            if match_simple:
+                nombre = match_simple.group(1).strip().upper()
+                total_price = float(match_simple.group(2).replace(",", "."))
+                products.append((fecha, nombre, None, total_price))
+
+    return products
+
+# Recolectar todos los productos de todos los tickets
+datos = []
+for file in os.listdir(ticket_folder):
+    if file.endswith(".pdf"):
+        path = os.path.join(ticket_folder, file)
+        datos.extend(extract_data_from_pdf(path))
+
+# Crear DataFrame
+columnas = ["fecha", "producto", "precio_unitario", "precio_total"]
+df = pd.DataFrame(datos, columns=columnas)
+df.dropna(subset=["fecha"], inplace=True)
+
+# Normalizar nombres de producto (puedes hacer un diccionario de equivalencias si quieres afinar más)
+df["producto"] = df["producto"].str.upper().str.strip()
+
+# Guardar detalle completo
+df.to_csv("detalle_productos.csv", index=False)
+
+# Agrupar por producto
+resumen = df.groupby("producto").agg(
+    veces_comprado=("fecha", "count"),
+    gasto_total=("precio_total", "sum"),
+    primera_vez=("fecha", "min"),
+    ultima_vez=("fecha", "max")
+).sort_values("gasto_total", ascending=False)
+resumen.to_csv("resumen_productos.csv")
+
+# Gasto mensual
+df["mes"] = df["fecha"].dt.to_period("M")
+gasto_mensual = df.groupby("mes")["precio_total"].sum()
+gasto_mensual.to_csv("gasto_mensual.csv")
+
+# Lista de compra estimada
+# Calcular la frecuencia de compra y la estimación del próximo producto necesario
+df["dias_entre_compras"] = df.groupby("producto")["fecha"].diff().dt.days
+df["promedio_dias_entre_compras"] = df.groupby("producto")["dias_entre_compras"].transform("mean")
+df["proxima_compra"] = df["fecha"] + pd.to_timedelta(df["promedio_dias_entre_compras"], unit='D')
+
+# Crear la lista de la compra para la próxima semana
+proxima_semana = datetime.now() + pd.Timedelta(weeks=1)
+compra_estimacion = df[df["proxima_compra"] <= proxima_semana]
+
+# Guardar la lista de compra estimada
+compra_estimacion.to_csv("compra_estimacion.csv", index=False)
+
+# Crear un archivo HTML visual para la lista de la compra
+html = compra_estimacion[["producto", "precio_unitario", "precio_total", "proxima_compra"]].sort_values("proxima_compra").to_html(index=False)
+
+# Guardar el archivo HTML
+with open("lista_compra_estimada.html", "w") as file:
+    file.write(html)
+
+print("\n✅ Análisis completado. Archivos generados:")
+print("- detalle_productos.csv")
+print("- resumen_productos.csv")
+print("- gasto_mensual.csv")
+print("- compra_estimacion.csv")
+print("- lista_compra_estimada.html")

autocompra7.py

@@ -0,0 +1,107 @@
+import re
+import pandas as pd
+import os
+from datetime import datetime
+from PyPDF2 import PdfReader
+
+# Carpeta con los tickets PDF
+ticket_folder = "tickets"
+
+# Palabras clave que indican líneas que no hay que procesar
+exclude_keywords = [
+    "TARJETA BANCARIA", "IVA BASE IMPONIBLE", "CUOTA", "TOTAL", 
+    "SE ADMITEN DEVOLUCIONES CON TICKET", "N.C", "AUT", "AID", 
+    "Verificado por dispositivo", "Visa Credit", "IMPORTE", "TARJ. BANCARIA"
+]
+
+def extract_data_from_pdf(file_path):
+    reader = PdfReader(file_path)
+    text = ""
+    for page in reader.pages:
+        text += page.extract_text() + "\n"
+
+    # Buscar la fecha
+    date_match = re.search(r"(\d{2}/\d{2}/\d{4})", text)
+    fecha = datetime.strptime(date_match.group(1), "%d/%m/%Y") if date_match else None
+
+    products = []
+
+    for line in text.splitlines():
+        if any(keyword in line for keyword in exclude_keywords):
+            continue
+        
+        # Coincide con líneas tipo: "2 ROLLO HOGAR DOBLE 2,35 4,70"
+        match = re.match(r"(\d+)\s+(.*?)\s+(\d+,\d{2})\s+(\d+,\d{2})$", line)
+        if match:
+            cantidad = int(match.group(1))
+            producto = match.group(2).strip().upper()
+            precio_unitario = float(match.group(3).replace(",", "."))
+            precio_total = float(match.group(4).replace(",", "."))
+            products.append((fecha, cantidad, producto, precio_unitario, precio_total))
+            continue
+
+        # Coincide con líneas tipo: "1 CROISSANT RELL CACAO 1,90"
+        match_simple = re.match(r"(\d+)\s+(.*?)\s+(\d+,\d{2})$", line)
+        if match_simple:
+            cantidad = int(match_simple.group(1))
+            producto = match_simple.group(2).strip().upper()
+            precio_total = float(match_simple.group(3).replace(",", "."))
+            precio_unitario = precio_total / cantidad
+            products.append((fecha, cantidad, producto, round(precio_unitario, 2), precio_total))
+            continue
+
+    return products
+
+# Recolectar todos los datos de los tickets
+datos = []
+for file in os.listdir(ticket_folder):
+    if file.endswith(".pdf"):
+        path = os.path.join(ticket_folder, file)
+        datos.extend(extract_data_from_pdf(path))
+
+# Crear DataFrame
+columnas = ["fecha", "cantidad", "producto", "precio_unitario", "precio_total"]
+df = pd.DataFrame(datos, columns=columnas)
+df.dropna(subset=["fecha"], inplace=True)
+
+# Guardar detalle completo
+df.to_csv("detalle_productos.csv", index=False)
+
+# Agrupar por producto
+resumen = df.groupby("producto").agg(
+    veces_comprado=("fecha", "count"),
+    total_unidades=("cantidad", "sum"),
+    gasto_total=("precio_total", "sum"),
+    primera_vez=("fecha", "min"),
+    ultima_vez=("fecha", "max")
+).sort_values("gasto_total", ascending=False)
+resumen.to_csv("resumen_productos.csv")
+
+# Gasto mensual
+df["mes"] = df["fecha"].dt.to_period("M")
+gasto_mensual = df.groupby("mes")["precio_total"].sum()
+gasto_mensual.to_csv("gasto_mensual.csv")
+
+# Calcular próxima compra estimada por media de días entre compras
+df["dias_entre_compras"] = df.groupby("producto")["fecha"].diff().dt.days
+df["promedio_dias_entre_compras"] = df.groupby("producto")["dias_entre_compras"].transform("mean")
+df["proxima_compra"] = df["fecha"] + pd.to_timedelta(df["promedio_dias_entre_compras"], unit='D')
+
+# Crear la lista estimada para la próxima compra (esta semana)
+proxima_semana = datetime.now() + pd.Timedelta(days=7)
+compra_estimacion = df[df["proxima_compra"] <= proxima_semana]
+
+# Guardar lista estimada
+compra_estimacion.to_csv("compra_estimacion.csv", index=False)
+
+# Generar HTML visual
+html = compra_estimacion[["producto", "cantidad", "precio_unitario", "precio_total", "proxima_compra"]].sort_values("proxima_compra").to_html(index=False)
+with open("lista_compra_estimada.html", "w") as file:
+    file.write(html)
+
+print("\n✅ Todo listo. Archivos generados:")
+print("- detalle_productos.csv")
+print("- resumen_productos.csv")
+print("- gasto_mensual.csv")
+print("- compra_estimacion.csv")
+print("- lista_compra_estimada.html")

compra_estimacion.csv

@@ -0,0 +1,20 @@
+fecha,cantidad,producto,precio_unitario,precio_total,mes,dias_entre_compras,promedio_dias_entre_compras,proxima_compra
+2025-01-16,14,ESTACIONES,0.16,2.2,2025-01,,27.5,2025-02-12 12:00:00.000000000
+2025-01-23,11,CORAZON ROMANA,0.1,1.1,2025-01,,62.0,2025-03-26 00:00:00.000000000
+2025-01-23,14,ESTACIONES,0.16,2.2,2025-01,7.0,27.5,2025-02-19 12:00:00.000000000
+2025-01-23,112,HUEVOS CAMPEROS,0.02,2.72,2025-01,,5.928571428571429,2025-01-28 22:17:08.571428568
+2025-01-29,112,HUEVOS CAMPEROS,0.02,2.72,2025-01,6.0,5.928571428571429,2025-02-03 22:17:08.571428568
+2025-02-07,112,HUEVOS CAMPEROS,0.02,2.72,2025-02,9.0,5.928571428571429,2025-02-12 22:17:08.571428568
+2025-02-13,26,HUEVOS CAMPEROS,1.65,3.3,2025-02,6.0,5.928571428571429,2025-02-18 22:17:08.571428568
+2025-02-20,112,HUEVOS CAMPEROS,0.02,2.72,2025-02,7.0,5.928571428571429,2025-02-25 22:17:08.571428568
+2025-02-27,112,HUEVOS CAMPEROS,0.02,2.72,2025-02,7.0,5.928571428571429,2025-03-04 22:17:08.571428568
+2025-03-05,112,HUEVOS CAMPEROS,0.03,3.22,2025-03,6.0,5.928571428571429,2025-03-10 22:17:08.571428568
+2025-03-12,24,ESTACIONES,2.2,4.4,2025-03,48.0,27.5,2025-04-08 12:00:00.000000000
+2025-03-12,112,HUEVOS CAMPEROS,0.03,3.22,2025-03,7.0,5.928571428571429,2025-03-17 22:17:08.571428568
+2025-03-20,112,HUEVOS CAMPEROS,0.03,3.22,2025-03,8.0,5.928571428571429,2025-03-25 22:17:08.571428568
+2025-03-26,112,HUEVOS CAMPEROS,0.03,3.22,2025-03,6.0,5.928571428571429,2025-03-31 22:17:08.571428568
+2025-03-26,16,HUEVOS CAMPEROS,0.12,1.9,2025-03,0.0,5.928571428571429,2025-03-31 22:17:08.571428568
+2025-04-03,112,HUEVOS CAMPEROS,0.03,3.22,2025-04,8.0,5.928571428571429,2025-04-08 22:17:08.571428568
+2025-04-10,16,HUEVOS CAMPEROS,0.12,1.9,2025-04,7.0,5.928571428571429,2025-04-15 22:17:08.571428568
+2025-04-10,112,HUEVOS CAMPEROS,0.03,3.22,2025-04,0.0,5.928571428571429,2025-04-15 22:17:08.571428568
+2025-04-16,112,HUEVOS CAMPEROS,0.03,3.22,2025-04,6.0,5.928571428571429,2025-04-21 22:17:08.571428568

detalle_productos.csv

@@ -0,0 +1,25 @@
+fecha,cantidad,producto,precio_unitario,precio_total
+2025-01-02,1200,SERVIL. BLANCAS,0.0,1.25
+2025-01-09,230,B.ENVASES C.FÁCIL,1.65,3.3
+2025-01-09,340,B.MINI PAPELERA,1.35,4.05
+2025-01-16,14,ESTACIONES,0.16,2.2
+2025-01-23,11,CORAZON ROMANA,0.1,1.1
+2025-01-23,14,ESTACIONES,0.16,2.2
+2025-01-23,112,HUEVOS CAMPEROS,0.02,2.72
+2025-01-29,112,HUEVOS CAMPEROS,0.02,2.72
+2025-01-29,13,"RECIPIENTES 0,5L",0.16,2.05
+2025-02-07,112,HUEVOS CAMPEROS,0.02,2.72
+2025-02-13,26,HUEVOS CAMPEROS,1.65,3.3
+2025-02-20,112,HUEVOS CAMPEROS,0.02,2.72
+2025-02-27,112,HUEVOS CAMPEROS,0.02,2.72
+2025-03-05,112,HUEVOS CAMPEROS,0.03,3.22
+2025-03-12,24,ESTACIONES,2.2,4.4
+2025-03-12,112,HUEVOS CAMPEROS,0.03,3.22
+2025-03-20,112,HUEVOS CAMPEROS,0.03,3.22
+2025-03-26,11,CORAZON ROMANA,0.1,1.1
+2025-03-26,112,HUEVOS CAMPEROS,0.03,3.22
+2025-03-26,16,HUEVOS CAMPEROS,0.12,1.9
+2025-04-03,112,HUEVOS CAMPEROS,0.03,3.22
+2025-04-10,16,HUEVOS CAMPEROS,0.12,1.9
+2025-04-10,112,HUEVOS CAMPEROS,0.03,3.22
+2025-04-16,112,HUEVOS CAMPEROS,0.03,3.22

gasto_mensual.csv

@@ -0,0 +1,5 @@
+mes,precio_total
+2025-01,21.59
+2025-02,11.46
+2025-03,20.28
+2025-04,11.56

importar_tickets.py

@@ -0,0 +1,94 @@
+import os
+import re
+from datetime import datetime
+import mysql.connector
+from PyPDF2 import PdfReader
+
+# Configura tu conexión
+DB_CONFIG = {
+    'host': 'tecnologia-facil.es',
+    'user': 'tatvil',
+    'password': 'Eavne,e1m',
+    'database': 'autocompra'
+}
+
+TICKETS_DIR = './tickets'
+
+def extraer_datos_pdf(ruta_pdf):
+    reader = PdfReader(ruta_pdf)
+    texto = ""
+    for page in reader.pages:
+        texto += page.extract_text() + "\n"
+
+    # Fecha
+    match_fecha = re.search(r"(\d{2}/\d{2}/\d{4})", texto)
+    fecha = datetime.strptime(match_fecha.group(1), "%d/%m/%Y") if match_fecha else None
+
+    # Total
+    match_total = re.search(r"TOTAL\s*\(?€?\)?\s*(\d+,\d{2})", texto)
+    total = float(match_total.group(1).replace(",", ".")) if match_total else 0.0
+
+    # Método de pago
+    metodo = "Tarjeta" if "TARJETA" in texto.upper() else "Efectivo"
+
+    # Productos
+    productos = []
+    for linea in texto.splitlines():
+        linea = linea.strip()
+        if re.match(r".*TOTAL.*|TARJETA|IVA|CUOTA|BASE|AUT:|VERIFICADO|N\.C:|IMPORTE|DEVOLUCIONES", linea, re.IGNORECASE):
+            continue
+
+        match = re.match(r"(\d+)\s+(.*?)\s+(\d+,\d{2})\s+(\d+,\d{2})", linea)
+        if match:
+            cantidad = int(match.group(1))
+            nombre = match.group(2).strip().upper()
+            precio_unitario = float(match.group(3).replace(",", "."))
+            precio_total = float(match.group(4).replace(",", "."))
+            productos.append((nombre, cantidad, precio_unitario, precio_total))
+        else:
+            match_simple = re.match(r"1\s+(.*?)\s+(\d+,\d{2})", linea)
+            if match_simple:
+                nombre = match_simple.group(1).strip().upper()
+                precio = float(match_simple.group(2).replace(",", "."))
+                productos.append((nombre, 1, precio, precio))
+
+    return fecha, total, metodo, productos
+
+def insertar_en_bd(fecha, total, metodo, productos, cursor):
+    cursor.execute(
+        "INSERT INTO tickets (fecha, total, metodo_pago) VALUES (%s, %s, %s)",
+        (fecha, total, metodo)
+    )
+    ticket_id = cursor.lastrowid
+
+    for nombre, cantidad, precio_unitario, precio_total in productos:
+        cursor.execute(
+            "INSERT INTO productos (ticket_id, nombre, cantidad, precio_unitario, precio_total) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s)",
+            (ticket_id, nombre, cantidad, precio_unitario, precio_total)
+        )
+
+def procesar_todos_los_pdfs():
+    conn = mysql.connector.connect(**DB_CONFIG)
+    cursor = conn.cursor()
+
+    for archivo in os.listdir(TICKETS_DIR):
+        if archivo.lower().endswith(".pdf"):
+            ruta = os.path.join(TICKETS_DIR, archivo)
+            print(f"📄 Procesando: {archivo}")
+            try:
+                fecha, total, metodo, productos = extraer_datos_pdf(ruta)
+                if fecha and productos:
+                    insertar_en_bd(fecha, total, metodo, productos, cursor)
+                    print(f"✅ Insertado: {len(productos)} productos (fecha {fecha.strftime('%d/%m/%Y')})")
+                else:
+                    print(f"⚠️ No se pudo extraer la información de {archivo}")
+            except Exception as e:
+                print(f"❌ Error procesando {archivo}: {e}")
+
+    conn.commit()
+    cursor.close()
+    conn.close()
+    print("🎉 Proceso finalizado.")
+
+if __name__ == "__main__":
+    procesar_todos_los_pdfs()

index.html

@@ -0,0 +1,128 @@
+<!DOCTYPE html>
+<html lang="es">
+<head>
+  <meta charset="UTF-8">
+  <title>Mi Lista de la Compra</title>
+  <style>
+    body { font-family: sans-serif; max-width: 800px; margin: auto; padding: 1em; }
+    h1, h2 { color: #2c3e50; }
+    textarea { width: 100%; height: 150px; margin-top: 10px; }
+    input[type="text"], input[type="number"], input[type="file"] { width: 100%; padding: 5px; margin: 5px 0; }
+    button { padding: 10px; margin-top: 10px; cursor: pointer; }
+    ul { list-style: none; padding: 0; }
+    li { margin-bottom: 5px; }
+    .precio { color: #888; font-size: 0.9em; }
+  </style>
+</head>
+<body>
+  <h1>Mi Lista de la Compra</h1>
+
+  <h2>Subir ticket PDF</h2>
+  <input type="file" id="ticketPDF" accept="application/pdf">
+  <button onclick="leerPDF()">Procesar ticket</button>
+  <pre id="pdfTexto" style="white-space: pre-wrap; background: #f4f4f4; padding: 10px; display:none;"></pre>
+
+  <h2>Productos frecuentes</h2>
+  <ul id="listaProductos">
+    <li><label><input type="checkbox" value="Leche semi 6x2"> Leche semi 6x2 <span class="precio">(1.76€/L)</span></label></li>
+    <li><label><input type="checkbox" value="Huevos camperos 12"> Huevos camperos 12 <span class="precio">(3.22€)</span></label></li>
+    <li><label><input type="checkbox" value="Yogur griego limón"> Yogur griego limón <span class="precio">(1.70€)</span></label></li>
+    <li><label><input type="checkbox" value="Plátano"> Plátano <span class="precio">(3.20€/kg)</span></label></li>
+    <li><label><input type="checkbox" value="Tomate receta artesana"> Tomate receta artesana <span class="precio">(2.10€)</span></label></li>
+    <li><label><input type="checkbox" value="Tortilla patata cebolla"> Tortilla patata cebolla <span class="precio">(2.60€)</span></label></li>
+    <li><label><input type="checkbox" value="Calabacín verde"> Calabacín verde <span class="precio">(1.30€/kg)</span></label></li>
+  </ul>
+
+  <h2>Añadir producto manualmente</h2>
+  <input type="text" id="nuevoProducto" placeholder="Nombre del producto">
+  <input type="number" id="precioProducto" placeholder="Precio (€)">
+  <button onclick="agregarProducto()">Añadir</button>
+
+  <h2>Lista generada</h2>
+  <textarea id="listaGenerada" readonly></textarea>
+  <button onclick="generarLista()">Generar Lista</button>
+  <button onclick="copiarLista()">Copiar al portapapeles</button>
+
+  <h2>Predicción de productos</h2>
+  <button onclick="predecirProductos()">Sugerir productos que podrías necesitar</button>
+  <ul id="predicciones"></ul>
+
+  <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/pdf.js/2.10.377/pdf.min.js"></script>
+  <script>
+    const historial = {
+      "Leche semi 6x2": ["2025-04-03", "2025-04-10", "2025-04-16"],
+      "Huevos camperos 12": ["2025-04-03", "2025-04-10"],
+      "Yogur griego limón": ["2025-04-03", "2025-04-10"],
+      "Plátano": ["2025-04-03", "2025-04-10", "2025-04-16"],
+      "Tomate receta artesana": ["2025-04-03", "2025-04-10", "2025-04-16"],
+      "Tortilla patata cebolla": ["2025-04-03", "2025-04-10", "2025-04-16"],
+      "Calabacín verde": ["2025-04-03", "2025-04-10", "2025-04-16"]
+    };
+
+    function agregarProducto() {
+      const nombre = document.getElementById('nuevoProducto').value.trim();
+      const precio = document.getElementById('precioProducto').value.trim();
+      if (!nombre) return;
+      const li = document.createElement('li');
+      li.innerHTML = `<label><input type="checkbox" value="${nombre}"> ${nombre} <span class="precio">(${precio ? precio + '€' : ''})</span></label>`;
+      document.getElementById('listaProductos').appendChild(li);
+      document.getElementById('nuevoProducto').value = '';
+      document.getElementById('precioProducto').value = '';
+    }
+
+    function generarLista() {
+      const checks = document.querySelectorAll('#listaProductos input[type="checkbox"]');
+      let seleccionados = [];
+      checks.forEach(chk => { if (chk.checked) seleccionados.push(chk.value); });
+      document.getElementById('listaGenerada').value = seleccionados.join('\n');
+    }
+
+    function copiarLista() {
+      const txt = document.getElementById('listaGenerada');
+      txt.select();
+      document.execCommand('copy');
+      alert('Lista copiada al portapapeles.');
+    }
+
+    function predecirProductos() {
+      const predicciones = document.getElementById('predicciones');
+      predicciones.innerHTML = '';
+      const hoy = new Date("2025-04-18");
+      Object.keys(historial).forEach(producto => {
+        const fechas = historial[producto].map(f => new Date(f));
+        fechas.sort((a, b) => b - a);
+        if (fechas.length >= 2) {
+          const ultima = fechas[0];
+          const anterior = fechas[1];
+          const diff = (ultima - anterior) / (1000 * 60 * 60 * 24);
+          const diasDesdeUltima = (hoy - ultima) / (1000 * 60 * 60 * 24);
+          if (diasDesdeUltima >= diff - 1) {
+            const li = document.createElement('li');
+            li.textContent = `Puede que necesites: ${producto}`;
+            predicciones.appendChild(li);
+          }
+        }
+      });
+    }
+
+    async function leerPDF() {
+      const archivo = document.getElementById('ticketPDF').files[0];
+      if (!archivo) return;
+
+      const pdfData = await archivo.arrayBuffer();
+      const pdf = await pdfjsLib.getDocument({ data: pdfData }).promise;
+      let texto = '';
+
+      for (let i = 1; i <= pdf.numPages; i++) {
+        const page = await pdf.getPage(i);
+        const content = await page.getTextContent();
+        texto += content.items.map(item => item.str).join(' ') + '\n';
+      }
+
+      const salida = document.getElementById('pdfTexto');
+      salida.style.display = 'block';
+      salida.textContent = texto.trim();
+    }
+  </script>
+</body>
+</html>

lista_compra_estimada.html

@@ -0,0 +1,146 @@
+<table border="1" class="dataframe">
+  <thead>
+    <tr style="text-align: right;">
+      <th>producto</th>
+      <th>cantidad</th>
+      <th>precio_unitario</th>
+      <th>precio_total</th>
+      <th>proxima_compra</th>
+    </tr>
+  </thead>
+  <tbody>
+    <tr>
+      <td>HUEVOS CAMPEROS</td>
+      <td>112</td>
+      <td>0.02</td>
+      <td>2.72</td>
+      <td>2025-01-28 22:17:08.571428568</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>HUEVOS CAMPEROS</td>
+      <td>112</td>
+      <td>0.02</td>
+      <td>2.72</td>
+      <td>2025-02-03 22:17:08.571428568</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>ESTACIONES</td>
+      <td>14</td>
+      <td>0.16</td>
+      <td>2.20</td>
+      <td>2025-02-12 12:00:00.000000000</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>HUEVOS CAMPEROS</td>
+      <td>112</td>
+      <td>0.02</td>
+      <td>2.72</td>
+      <td>2025-02-12 22:17:08.571428568</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>HUEVOS CAMPEROS</td>
+      <td>26</td>
+      <td>1.65</td>
+      <td>3.30</td>
+      <td>2025-02-18 22:17:08.571428568</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>ESTACIONES</td>
+      <td>14</td>
+      <td>0.16</td>
+      <td>2.20</td>
+      <td>2025-02-19 12:00:00.000000000</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>HUEVOS CAMPEROS</td>
+      <td>112</td>
+      <td>0.02</td>
+      <td>2.72</td>
+      <td>2025-02-25 22:17:08.571428568</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>HUEVOS CAMPEROS</td>
+      <td>112</td>
+      <td>0.02</td>
+      <td>2.72</td>
+      <td>2025-03-04 22:17:08.571428568</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>HUEVOS CAMPEROS</td>
+      <td>112</td>
+      <td>0.03</td>
+      <td>3.22</td>
+      <td>2025-03-10 22:17:08.571428568</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>HUEVOS CAMPEROS</td>
+      <td>112</td>
+      <td>0.03</td>
+      <td>3.22</td>
+      <td>2025-03-17 22:17:08.571428568</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>HUEVOS CAMPEROS</td>
+      <td>112</td>
+      <td>0.03</td>
+      <td>3.22</td>
+      <td>2025-03-25 22:17:08.571428568</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>CORAZON ROMANA</td>
+      <td>11</td>
+      <td>0.10</td>
+      <td>1.10</td>
+      <td>2025-03-26 00:00:00.000000000</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>HUEVOS CAMPEROS</td>
+      <td>112</td>
+      <td>0.03</td>
+      <td>3.22</td>
+      <td>2025-03-31 22:17:08.571428568</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>HUEVOS CAMPEROS</td>
+      <td>16</td>
+      <td>0.12</td>
+      <td>1.90</td>
+      <td>2025-03-31 22:17:08.571428568</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>ESTACIONES</td>
+      <td>24</td>
+      <td>2.20</td>
+      <td>4.40</td>
+      <td>2025-04-08 12:00:00.000000000</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>HUEVOS CAMPEROS</td>
+      <td>112</td>
+      <td>0.03</td>
+      <td>3.22</td>
+      <td>2025-04-08 22:17:08.571428568</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>HUEVOS CAMPEROS</td>
+      <td>112</td>
+      <td>0.03</td>
+      <td>3.22</td>
+      <td>2025-04-15 22:17:08.571428568</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>HUEVOS CAMPEROS</td>
+      <td>16</td>
+      <td>0.12</td>
+      <td>1.90</td>
+      <td>2025-04-15 22:17:08.571428568</td>
+    </tr>
+    <tr>
+      <td>HUEVOS CAMPEROS</td>
+      <td>112</td>
+      <td>0.03</td>
+      <td>3.22</td>
+      <td>2025-04-21 22:17:08.571428568</td>
+    </tr>
+  </tbody>
+</table>

lista_compra_estimado.csv

@@ -0,0 +1,492 @@
+producto,diferencia_dias,proxima_compra_estimado,fecha_estimada_proxima_compra
+1Champiñón Grande Ban,0.0,2025-04-16 00:00:00.000000000,16/04/2025
+%,2.0392156862745097,2025-04-18 00:56:28.235294116,18/04/2025
+1Champiñon Limpio Lam,4.9411764705882355,2025-04-20 22:35:17.647058820,20/04/2025
+Tarjeta Bancaria,5.777777777777778,2025-04-21 18:40:00.000000001,21/04/2025
+Total,5.777777777777778,2025-04-21 18:40:00.000000001,21/04/2025
+Total (€),5.777777777777778,2025-04-21 18:40:00.000000001,21/04/2025
+1Q. Lonchas Light,6.0,2025-04-22 00:00:00.000000000,22/04/2025
+1+Prot Pud Caramelo,6.933333333333334,2025-04-22 22:23:59.999999997,22/04/2025
+1+Prot Natilla Vaini,6.933333333333334,2025-04-22 22:23:59.999999997,22/04/2025
+1Girasoles Quesos,7.0,2025-04-23 00:00:00.000000000,23/04/2025
+1Q. Lonchas Cremoso,7.0,2025-04-23 00:00:00.000000000,23/04/2025
+1Frankfurt Viena Pavo,7.0,2025-04-23 00:00:00.000000000,23/04/2025
+1Yogur Limon,7.0,2025-04-23 00:00:00.000000000,23/04/2025
+1Griego Natural,7.0,2025-04-23 00:00:00.000000000,23/04/2025
+14 Estaciones,7.0,2025-04-23 00:00:00.000000000,23/04/2025
+1+Prot Natilla Choco,7.0,2025-04-23 00:00:00.000000000,23/04/2025
+Fritada Pisto,7.0,2025-04-23 00:00:00.000000000,23/04/2025
+112 Huevos Camperos,7.545454545454546,2025-04-23 13:05:27.272727268,23/04/2025
+1Cebolla Dulce,8.0,2025-04-24 00:00:00.000000000,24/04/2025
+1Burger Espinacas,8.0,2025-04-24 00:00:00.000000000,24/04/2025
+1Uva Roja S/S,8.0,2025-04-24 00:00:00.000000000,24/04/2025
+1Pan M. 55% Centeno,8.666666666666666,2025-04-24 16:00:00.000000002,24/04/2025
+Griego Limón,8.818181818181818,2025-04-24 19:38:10.909090907,24/04/2025
+1Queso Cheddar Loncha,8.857142857142858,2025-04-24 20:34:17.142857146,24/04/2025
+1Pan M 35% Avena,8.909090909090908,2025-04-24 21:49:05.454545453,24/04/2025
+1Cebolla Tubo,9.0,2025-04-25 00:00:00.000000000,25/04/2025
+1Zumo Fresco 1/2 L,9.7,2025-04-25 16:48:00.000000000,25/04/2025
+1Q Rallado Fundir,10.0,2025-04-26 00:00:00.000000000,26/04/2025
+1Hummus Clasico,10.25,2025-04-26 06:00:00.000000000,26/04/2025
+Rebuenas,10.375,2025-04-26 09:00:00.000000000,26/04/2025
+Griego Natural,10.4,2025-04-26 09:36:00.000000000,26/04/2025
+1Mantequilla Past.Con,10.5,2025-04-26 12:00:00.000000000,26/04/2025
+Café Cleche D.Gusto,10.88888888888889,2025-04-26 21:20:00.000000000,26/04/2025
+1Yogur Sabor Coco,10.88888888888889,2025-04-26 21:20:00.000000000,26/04/2025
+1Tortilla Pat C/Ceb,11.25,2025-04-27 06:00:00.000000000,27/04/2025
+1Patata Roja,11.857142857142858,2025-04-27 20:34:17.142857146,27/04/2025
+1Zanahoria Bolsa,12.0,2025-04-28 00:00:00.000000000,28/04/2025
+1Queso Vaca Havarti,12.25,2025-04-28 06:00:00.000000000,28/04/2025
+Yogur Limon,12.25,2025-04-28 06:00:00.000000000,28/04/2025
+Croissant Rell Cacao,12.4,2025-04-28 09:36:00.000000000,28/04/2025
+1Lenteja,13.0,2025-04-29 00:00:00.000000000,29/04/2025
+1Choc 85% Cacao,13.5,2025-04-29 12:00:00.000000000,29/04/2025
+1Limpiador Dentadura,13.5,2025-04-29 12:00:00.000000000,29/04/2025
+1Seta Laminada,13.75,2025-04-29 18:00:00.000000000,29/04/2025
+Tom. Receta Artesana,13.857142857142858,2025-04-29 20:34:17.142857146,29/04/2025
+1Queso Cottage,14.0,2025-04-30 00:00:00.000000000,30/04/2025
+1Judia Redonda 500 G,14.0,2025-04-30 00:00:00.000000000,30/04/2025
+1Griego Limón,14.0,2025-04-30 00:00:00.000000000,30/04/2025
+1Tiburon,14.0,2025-04-30 00:00:00.000000000,30/04/2025
+Digestive Avena Choc,14.0,2025-04-30 00:00:00.000000000,30/04/2025
+1Papel Higienico 4 Ca,14.5,2025-04-30 12:00:00.000000000,30/04/2025
+Leche Semi P6,14.857142857142858,2025-04-30 20:34:17.142857146,30/04/2025
+1Caldo Verduras 12 P.,15.0,2025-05-01 00:00:00.000000000,01/05/2025
+1Choco Gotas Fundir,15.0,2025-05-01 00:00:00.000000000,01/05/2025
+16 Huevos Camperos,15.0,2025-05-01 00:00:00.000000000,01/05/2025
+1Gall Digestive,15.5,2025-05-01 12:00:00.000000000,01/05/2025
+1Nuez Natural,15.666666666666666,2025-05-01 16:00:00.000000002,01/05/2025
+1Judía Plana 750 Gr,16.0,2025-05-02 00:00:00.000000000,02/05/2025
+1Calabaza Trozos,16.333333333333332,2025-05-02 07:59:59.999999997,02/05/2025
+Patata Roja,16.333333333333332,2025-05-02 07:59:59.999999997,02/05/2025
+Cafe Molido Natural,16.6,2025-05-02 14:24:00.000000000,02/05/2025
+1Cuidacol Natural,17.0,2025-05-03 00:00:00.000000000,03/05/2025
+1Solomillo Añojo,17.5,2025-05-03 12:00:00.000000000,03/05/2025
+1Esp Verde Fino,18.0,2025-05-04 00:00:00.000000000,04/05/2025
+1Zanahoria 500 G,18.2,2025-05-04 04:48:00.000000000,04/05/2025
+1Tofu,18.333333333333332,2025-05-04 07:59:59.999999997,04/05/2025
+1Digestive Avena Choc,18.333333333333332,2025-05-04 07:59:59.999999997,04/05/2025
+1Mandarina 2 Kg,19.4,2025-05-05 09:36:00.000000000,05/05/2025
+1Crema Tex-Mex,20.75,2025-05-06 18:00:00.000000000,06/05/2025
+1Pan De Pueblo,21.0,2025-05-07 00:00:00.000000000,07/05/2025
+Mozzarella Fresca,21.0,2025-05-07 00:00:00.000000000,07/05/2025
+1Burger Berenjena,21.0,2025-05-07 00:00:00.000000000,07/05/2025
+1Pan 12 Cereal/Semill,21.0,2025-05-07 00:00:00.000000000,07/05/2025
+Plátano Manzana 120G,22.0,2025-05-08 00:00:00.000000000,08/05/2025
+Fresa Arándanos Aven,22.0,2025-05-08 00:00:00.000000000,08/05/2025
+Fresa Platano 120G,22.0,2025-05-08 00:00:00.000000000,08/05/2025
+1Mezcla 4 Quesos,22.666666666666668,2025-05-08 16:00:00.000000002,08/05/2025
+1Pistacho Tost 0% Sal,23.333333333333332,2025-05-09 07:59:59.999999997,09/05/2025
+1Gall Digestive Avena,24.0,2025-05-10 00:00:00.000000000,10/05/2025
+1Pan Campeon Mundo,24.25,2025-05-10 06:00:00.000000000,10/05/2025
+1Q Mitad Semi,24.5,2025-05-10 12:00:00.000000000,10/05/2025
+1Margarina Con Sal,24.5,2025-05-10 12:00:00.000000000,10/05/2025
+1Pan Moño,25.0,2025-05-11 00:00:00.000000000,11/05/2025
+1Ajo Seco 250 G,25.666666666666668,2025-05-11 16:00:00.000000002,11/05/2025
+1Croissant Rell Cacao,26.0,2025-05-12 00:00:00.000000000,12/05/2025
+Soja Con Chocolate,27.0,2025-05-13 00:00:00.000000000,13/05/2025
+Burger Berenjena,27.0,2025-05-13 00:00:00.000000000,13/05/2025
+"0,400 Kg 2,10 €/Kg",27.0,2025-05-13 00:00:00.000000000,13/05/2025
+1Gall Digestive Choco,27.5,2025-05-13 12:00:00.000000000,13/05/2025
+1Dátil Sin Hueso,27.5,2025-05-13 12:00:00.000000000,13/05/2025
+1Leche Semi Calcio,28.0,2025-05-14 00:00:00.000000000,14/05/2025
+1Uva Blanca S/Sem,28.0,2025-05-14 00:00:00.000000000,14/05/2025
+1+ Proteínas Flan,28.0,2025-05-14 00:00:00.000000000,14/05/2025
+1Cebolla Roja,28.0,2025-05-14 00:00:00.000000000,14/05/2025
+1Atun Claro Natural,28.0,2025-05-14 00:00:00.000000000,14/05/2025
+1Mermelada Fresa,28.0,2025-05-14 00:00:00.000000000,14/05/2025
+1Queso Emmental Taco,28.666666666666668,2025-05-14 16:00:00.000000002,14/05/2025
+1Levadura Panaderia,29.0,2025-05-15 00:00:00.000000000,15/05/2025
+1Seta Bandeja,29.0,2025-05-15 00:00:00.000000000,15/05/2025
+Arroz Sos,30.333333333333332,2025-05-16 07:59:59.999999997,16/05/2025
+1Hogaza Centeno 50%,31.0,2025-05-17 00:00:00.000000000,17/05/2025
+Nata Para Cocinar,33.0,2025-05-19 00:00:00.000000000,19/05/2025
+1Crema 100% Cacahuete,33.0,2025-05-19 00:00:00.000000000,19/05/2025
+1Salsa De Soja Salada,34.0,2025-05-20 00:00:00.000000000,20/05/2025
+1Tortillas Mexicanas,34.0,2025-05-20 00:00:00.000000000,20/05/2025
+1P. Pav Red. Sal Bipa,35.0,2025-05-21 00:00:00.000000000,21/05/2025
+1Fresh 0%Alcohol Enj.,35.0,2025-05-21 00:00:00.000000000,21/05/2025
+1Pañuelo Locion,35.0,2025-05-21 00:00:00.000000000,21/05/2025
+1Cebolla 2 Kg,35.0,2025-05-21 00:00:00.000000000,21/05/2025
+1Leche Semi P6,35.0,2025-05-21 00:00:00.000000000,21/05/2025
+Ravioli Req.Espinaca,35.0,2025-05-21 00:00:00.000000000,21/05/2025
+Macarron,38.5,2025-05-24 12:00:00.000000000,24/05/2025
+Caramelo Eucaliptus,38.5,2025-05-24 12:00:00.000000000,24/05/2025
+1Croissant,41.0,2025-05-27 00:00:00.000000000,27/05/2025
+Fresh 0%Alcohol Enj.,41.5,2025-05-27 12:00:00.000000000,27/05/2025
+1Miel De Flores Kg,42.0,2025-05-28 00:00:00.000000000,28/05/2025
+1Azúcar Moreno 1Kg,42.0,2025-05-28 00:00:00.000000000,28/05/2025
+1Mozzarella Fresca,42.0,2025-05-28 00:00:00.000000000,28/05/2025
+Medialunas Calabaza,42.0,2025-05-28 00:00:00.000000000,28/05/2025
+1Batido Cacao Energy,42.0,2025-05-28 00:00:00.000000000,28/05/2025
+Azucar,42.0,2025-05-28 00:00:00.000000000,28/05/2025
+Leche Semi Calcio,55.0,2025-06-10 00:00:00.000000000,10/06/2025
+Tortilla Pat C/Ceb,55.0,2025-06-10 00:00:00.000000000,10/06/2025
+1Cacao Puro 0%,55.0,2025-06-10 00:00:00.000000000,10/06/2025
+1Espinaca Picada,56.0,2025-06-11 00:00:00.000000000,11/06/2025
+1Pan Sem Y P Calabaza,56.0,2025-06-11 00:00:00.000000000,11/06/2025
+11 Corazon Romana,62.0,2025-06-17 00:00:00.000000000,17/06/2025
+1Caramelos Lima 0%,62.0,2025-06-17 00:00:00.000000000,17/06/2025
+1Pan Tostado Clasico,62.0,2025-06-17 00:00:00.000000000,17/06/2025
+1Galleta Canela,69.0,2025-06-24 00:00:00.000000000,24/06/2025
+Spaghetti,70.0,2025-06-25 00:00:00.000000000,25/06/2025
+1Salsa Fresca Quesos,70.0,2025-06-25 00:00:00.000000000,25/06/2025
+1Vela Te Chai,76.0,2025-07-01 00:00:00.000000000,01/07/2025
+1Champu Extra Suave,76.0,2025-07-01 00:00:00.000000000,01/07/2025
+1Grana Padano Escamas,83.0,2025-07-08 00:00:00.000000000,08/07/2025
+1Coca-Cola 12 Latas,84.0,2025-07-09 00:00:00.000000000,09/07/2025
+1Vaselina Aroma Framb,84.0,2025-07-09 00:00:00.000000000,09/07/2025
+1Nidos Al Huevo,97.0,2025-07-22 00:00:00.000000000,22/07/2025
+1Spaghetti,104.0,2025-07-29 00:00:00.000000000,29/07/2025
+"0,064 Kg 5,00 €/Kg",,,
+"0,190 Kg 2,70 €/Kg",,,
+"0,202 Kg 2,39 €/Kg",,,
+"0,220 Kg 2,90 €/Kg",,,
+"0,234 Kg 3,40 €/Kg",,,
+"0,242 Kg 2,29 €/Kg",,,
+"0,242 Kg 3,40 €/Kg",,,
+"0,242 Kg 5,10 €/Kg",,,
+"0,250 Kg 2,70 €/Kg",,,
+"0,258 Kg 5,00 €/Kg",,,
+"0,260 Kg 5,10 €/Kg",,,
+"0,272 Kg 2,39 €/Kg",,,
+"0,324 Kg 1,94 €/Kg",,,
+"0,336 Kg 2,19 €/Kg",,,
+"0,352 Kg 2,45 €/Kg",,,
+"0,354 Kg 3,16 €/Kg",,,
+"0,354 Kg 5,10 €/Kg",,,
+"0,356 Kg 1,94 €/Kg",,,
+"0,358 Kg 2,45 €/Kg",,,
+"0,390 Kg 5,00 €/Kg",,,
+"0,402 Kg 2,19 €/Kg",,,
+"0,410 Kg 2,10 €/Kg",,,
+"0,488 Kg 2,70 €/Kg",,,
+"0,504 Kg 2,19 €/Kg",,,
+"0,512 Kg 3,16 €/Kg",,,
+"0,518 Kg 2,19 €/Kg",,,
+"0,552 Kg 2,55 €/Kg",,,
+"0,610 Kg 2,19 €/Kg",,,
+"0,632 Kg 5,00 €/Kg",,,
+"0,668 Kg 3,20 €/Kg",,,
+"0,678 Kg 1,75 €/Kg",,,
+"0,688 Kg 2,29 €/Kg",,,
+"0,694 Kg 1,94 €/Kg",,,
+"0,694 Kg 2,05 €/Kg",,,
+"0,694 Kg 2,29 €/Kg",,,
+"0,696 Kg 2,29 €/Kg",,,
+"0,730 Kg 2,59 €/Kg",,,
+"0,746 Kg 3,20 €/Kg",,,
+"0,748 Kg 2,29 €/Kg",,,
+"0,802 Kg 2,29 €/Kg",,,
+"0,806 Kg 2,20 €/Kg",,,
+"0,830 Kg 2,60 €/Kg",,,
+"0,872 Kg 1,75 €/Kg",,,
+"0,874 Kg 1,65 €/Kg",,,
+"0,882 Kg 2,60 €/Kg",,,
+"0,884 Kg 1,75 €/Kg",,,
+"0,888 Kg 2,28 €/Kg",,,
+"0,896 Kg 2,90 €/Kg",,,
+"0,914 Kg 2,60 €/Kg",,,
+"0,916 Kg 2,59 €/Kg",,,
+"0,918 Kg 2,90 €/Kg",,,
+"0,922 Kg 2,14 €/Kg",,,
+"0,936 Kg 2,00 €/Kg",,,
+"0,948 Kg 1,89 €/Kg",,,
+"0,952 Kg 2,10 €/Kg",,,
+"0,954 Kg 2,05 €/Kg",,,
+"0,958 Kg 1,31 €/Kg",,,
+"0,960 Kg 2,90 €/Kg",,,
+"0,984 Kg 2,59 €/Kg",,,
+"0,986 Kg 1,89 €/Kg",,,
+"0,988 Kg 2,00 €/Kg",,,
+"0,990 Kg 1,75 €/Kg",,,
+"0,992 Kg 1,75 €/Kg",,,
+1+ Proteínas Fresa,,,
+1+Prot Pla-Açaí,,,
+1+Proteinas Stracciat,,,
+"1,012 Kg 2,59 €/Kg",,,
+"1,032 Kg 2,59 €/Kg",,,
+"1,048 Kg 2,60 €/Kg",,,
+"1,054 Kg 2,90 €/Kg",,,
+"1,056 Kg 2,14 €/Kg",,,
+"1,084 Kg 1,59 €/Kg",,,
+"1,094 Kg 1,75 €/Kg",,,
+"1,128 Kg 1,99 €/Kg",,,
+"1,130 Kg 1,39 €/Kg",,,
+"1,150 Kg 1,75 €/Kg",,,
+"1,154 Kg 2,29 €/Kg",,,
+"1,158 Kg 2,05 €/Kg",,,
+"1,168 Kg 2,59 €/Kg",,,
+"1,198 Kg 2,00 €/Kg",,,
+"1,212 Kg 2,00 €/Kg",,,
+"1,226 Kg 2,29 €/Kg",,,
+"1,244 Kg 2,00 €/Kg",,,
+"1,254 Kg 1,75 €/Kg",,,
+"1,306 Kg 2,14 €/Kg",,,
+"1,314 Kg 1,30 €/Kg",,,
+"1,328 Kg 2,00 €/Kg",,,
+"1,334 Kg 2,29 €/Kg",,,
+"1,336 Kg 1,75 €/Kg",,,
+"1,356 Kg 2,14 €/Kg",,,
+"1,382 Kg 2,59 €/Kg",,,
+"1,418 Kg 1,75 €/Kg",,,
+"1,442 Kg 2,15 €/Kg",,,
+"1,452 Kg 2,70 €/Kg",,,
+"1,490 Kg 3,20 €/Kg",,,
+"1,592 Kg 1,99 €/Kg",,,
+"1,626 Kg 2,14 €/Kg",,,
+"1,664 Kg 2,59 €/Kg",,,
+"1,714 Kg 1,99 €/Kg",,,
+"1,722 Kg 2,14 €/Kg",,,
+"1,740 Kg 2,95 €/Kg",,,
+"1,788 Kg 3,20 €/Kg",,,
+"1,978 Kg 2,45 €/Kg",,,
+1200 Servil. Blancas,,,
+"13 Recipientes 0,5L",,,
+1A. Negras S/Hueso,,,
+1Aceite De Girasol,,,
+1Aceite Ricino,,,
+1Aceite V.Extra,,,
+1Aceituna Chupadedos,,,
+1Agua Facial Avena,,,
+1Agua Oxigenada,,,
+1Ajo Granulado,,,
+1Albahaca,,,
+1Allioli Tarrina,,,
+1Alpro Skyr Fresa,,,
+1Ambientador Conc.Del,,,
+1Anacardo Natural,,,
+1Apio Verde,,,
+1Arena Aglomerante,,,
+1Arroz Albufera,,,
+1Atún Claro Oliva Pk6,,,
+1Avena Molida,,,
+1Azucar,,,
+1Bayeta Microfibra Cr,,,
+1Beber Fresa,,,
+1Bicarbonato Kilo,,,
+1Burrata,,,
+1C. Eucalipto 0%,,,
+1C. Vitamina K,,,
+1Caballa Ft Oliva Bpk,,,
+1Cacahuete Frito Miel,,,
+1Café Soluble Classic,,,
+1Carbon Vegetal,,,
+1Cebolla Caramelizada,,,
+1Cepillo Infantil,,,
+1Cera Depil Cazuela,,,
+1Cera Mate,,,
+1Champú Family,,,
+1Choco Fundir Blanco,,,
+1Choco Fundir Negro,,,
+1Chocodays,,,
+1Chía,,,
+1Cocktail Natural,,,
+1Cola Cao,,,
+1Comprimidos Dormir,,,
+1Conos,,,
+1Contra Des Certifica,,,
+1Cortauñas,,,
+1Cous Cous,,,
+1Crema Avellana Cacao,,,
+1Crema De Verduras,,,
+1Cristales Multiusos,,,
+1Cuidacol Fresa,,,
+1Cápsulas Valeriana,,,
+1Det Blanca Y Color,,,
+1Det Polvo Mano,,,
+1Doritos Bits,,,
+1Encendedor Mini,,,
+1Esponja Vegetal,,,
+1Extrait De Ámbar,,,
+1Fanta Limón X9,,,
+1Fideo Cabello,,,
+1Filete Salmón,,,
+1Fingers De Queso,,,
+1Fluido Hidrat Oil Fr,,,
+1Fosforos Madera Gran,,,
+1Galleta Rell Crema,,,
+1Galletas Mantequilla,,,
+1Garbanzo Pedrosillan,,,
+1Gel Hidroalcohólico,,,
+1Gel Hidrotermal,,,
+1Gel Limpiador Facial,,,
+1Gel Wc C/ Lejía,,,
+1Gnocchi Quesos,,,
+1Golosinas Mix Azúcar,,,
+1Grana Padano Rallado,,,
+1Guisante Fino,,,
+1Guisantes,,,
+1Hamburguesa,,,
+1Hamburguesa De Lomo,,,
+1Harina De Trigo 5Kg.,,,
+1Helices Lenteja Roja,,,
+1Higienico Doble Roll,,,
+1Humus Kalamata,,,
+1Impulsor,,,
+1Infusion Dormir,,,
+1Infusion Respir,,,
+1Kéfir Vegetal Coco,,,
+1Kétchup,,,
+1Lasaña Precocida,,,
+1Leche Entera P6,,,
+1Leche Sem S/Lact P6,,,
+1Limpiador Conc. Aloe,,,
+1Limpiador Vitro,,,
+1Loción Hidrata,,,
+1Lote 3 Bayetas Peq.,,,
+1Lote Cepillo Oral B,,,
+1Ls Albondigas Patata,,,
+1Lágrimas Hidratantes,,,
+1M.Croiss Mantequilla,,,
+1Manzana Golden Bolsa,,,
+1Marias Doradas,,,
+1Mascarilla Natural,,,
+1Melocotón-Uva P6,,,
+1Merm. Melocotón,,,
+1Mermelada Albaricoqu,,,
+1Mermelada Higo,,,
+1Miel De Flores Dosif,,,
+1Mini Taquitos Jamon,,,
+1Mixtura Can/Jilguero,,,
+"1Molde 1,5",,,
+1Mousse Protein Choco,,,
+1Muesli C/Chocolate,,,
+1Multiusos,,,
+1Nachos,,,
+1Naranja 5 Kg.,,,
+1Naranja Malla 3 Kg,,,
+1Nata Para Cocinar,,,
+1Negro 99% Cacao,,,
+1Orégano,,,
+1Pajaritas Vegetales,,,
+1Palillos Redondos,,,
+1Pan Blanco,,,
+1Pan De Leche,,,
+1Pan M. Brioche,,,
+1Pan Pita,,,
+1Pan Torrijas,,,
+1Papel Vegetal 30H,,,
+1Pastilla Cisterna,,,
+1Patata Guarn. 1 Kg.,,,
+1Patatas Corte Grueso,,,
+1Pañuelo Caja,,,
+1Pechuga De Pollo 92%,,,
+1Perejil,,,
+1Piadina 4 Unidades,,,
+1Pimiento Semipicante,,,
+1Pimiento Trico,,,
+1Piña S/Az Añadido P6,,,
+1Plumero Atra.3 Reca,,,
+1Polvo Talco,,,
+1Posavajillas,,,
+1Pringles Onion,,,
+1Pringles Original,,,
+1Proteina 0% Natural,,,
+1Q Rallado Emmental,,,
+1Q. Lonchas Edam Tier,,,
+1Q. Maasdam Tierno,,,
+1Q. Untar Suave,,,
+1Queso Blanco Natural,,,
+1Queso Feta,,,
+1Queso Fresco Burgos,,,
+1Queso Gouda Lonchas,,,
+1Queso Rallado Pizza,,,
+1Queso Rallado Polvo,,,
+1Recambio Antihumedad,,,
+1Regaña,,,
+1Remolacha En Tiras,,,
+1Repollo Liso Partido,,,
+1Repollo Rizado P,,,
+1Roja Acidulce Bolsa,,,
+1Rollo Hogar Doble,,,
+1Ron Añejo,,,
+1Rooibos Citrico,,,
+1Roscón Relleno,,,
+1Sal Yodada,,,
+1Salsa Barbacoa,,,
+1Salsa De Queso,,,
+1Salsa De Trufa,,,
+1Salsa Pesto,,,
+1Salsa Pesto Fresco,,,
+1Salsa Piri Piri,,,
+1Salsa Ranchera,,,
+1Salsa Soja S/Gluten,,,
+1Sardinillas A.Oliva,,,
+1Sazonador Pasta,,,
+1Sirope C. Avellana,,,
+1Soja Con Chocolate,,,
+1Soja Mango,,,
+1Spray Própolis,,,
+1T. 100%Integrales,,,
+1Te Matcha,,,
+1Te Verde Hierbabuena,,,
+1Tijera Uñas,,,
+1Tiras Fritas,,,
+1Toallitas Limpiagafa,,,
+1Tomate Concentrado,,,
+1Tortita Maiz C/Choco,,,
+1Tortitas De Maiz,,,
+1Tónico Árbol De Té,,,
+1Vela Cifra 2 V2,,,
+1Vela Cifra 4 V2,,,
+1Vela Vainilla,,,
+1Velas Toffee,,,
+1Virgen Extra 500,,,
+1Xuxes Top Ten,,,
+1Yakisoba Clásico,,,
+1Yogur Cabra,,,
+1Yogur Fresa,,,
+1Zumo Manzana Pack,,,
+1Árbol Del Té,,,
+"2,050 Kg 2,45 €/Kg",,,
+"2,116 Kg 1,75 €/Kg",,,
+"2,130 Kg 2,95 €/Kg",,,
+"2,158 Kg 1,99 €/Kg",,,
+"2,468 Kg 1,99 €/Kg",,,
+Abrillantador Lavav.,,,
+Amb C Fru Silvestres,,,
+Arena Aglomerante,,,
+Atún Claro Oliva Pk6,,,
+Azúcar Moreno 1Kg,,,
+B.Envases C.Fácil,,,
+B.Mini Papelera,,,
+Bastoncillo Famil,,,
+Cacahuete Sin Sal,,,
+Caldo Verduras 12 P.,,,
+Cebolla Tierna,,,
+Cepillo Pack-3 Medio,,,
+Conejo Choco Leche,,,
+Crema Calabaza,,,
+Escobilla Wc,,,
+Espinaca Cortada,,,
+Estaciones,,,
+Fosforos Madera Gran,,,
+Frieg.Insecticida,,,
+Fruta Variada 120G,,,
+Garbanzo Pedrosillan,,,
+Gnocchi Quesos,,,
+Golác.Fresa-Plátano,,,
+Higienico Doble Roll,,,
+Huevos Camperos,,,
+Judía Plana 350 Gr,,,
+Lenteja Pardina,,,
+Limpiador Wc Polvo,,,
+Marias Doradas,,,
+Mascarilla Quirúr.,,,
+Mezcla 4 Quesos,,,
+Minis Leche Avellana,,,
+Noodle Sabor Picante,,,
+Noodle Sabor Pollo,,,
+Pastillas Desinfect,,,
+Pizza Margarita,,,
+Queso Blanco Natural,,,
+Refill Dermo,,,
+Rollo Hogar Doble,,,
+Salsa Ligera,,,
+Sardinilla Re. Sal O,,,
+Tofu,,,
+Tom.Frito Est.Casero,,,
+Tortillas Mexicanas,,,
+Yak Soja Cup,,,
+Ñoquis De Patata,,,

lista_compra_semanal_24_04_2025.html

@@ -0,0 +1,187 @@
+
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+        <title>Lista de la Compra Semanal</title>
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+
+        <h1>Lista de la Compra Semanal (Próximo Jueves)</h1>
+
+        <table>
+            <thead>
+                <tr>
+                    <th>Producto</th>
+                    <th>Días Promedio entre Compras</th>
+                    <th>Fecha Estimada de la Próxima Compra</th>
+                </tr>
+            </thead>
+            <tbody>
+    
+            <tr>
+                <td>%</td>
+                <td>2</td>
+                <td>18/04/2025</td>
+            </tr>
+        
+            <tr>
+                <td>1+Prot Natilla Choco</td>
+                <td>7</td>
+                <td>23/04/2025</td>
+            </tr>
+        
+            <tr>
+                <td>1+Prot Natilla Vaini</td>
+                <td>7</td>
+                <td>22/04/2025</td>
+            </tr>
+        
+            <tr>
+                <td>1+Prot Pud Caramelo</td>
+                <td>7</td>
+                <td>22/04/2025</td>
+            </tr>
+        
+            <tr>
+                <td>112 Huevos Camperos</td>
+                <td>8</td>
+                <td>23/04/2025</td>
+            </tr>
+        
+            <tr>
+                <td>14 Estaciones</td>
+                <td>7</td>
+                <td>23/04/2025</td>
+            </tr>
+        
+            <tr>
+                <td>1Burger Espinacas</td>
+                <td>8</td>
+                <td>24/04/2025</td>
+            </tr>
+        
+            <tr>
+                <td>1Cebolla Dulce</td>
+                <td>8</td>
+                <td>24/04/2025</td>
+            </tr>
+        
+            <tr>
+                <td>1Champiñon Limpio Lam</td>
+                <td>5</td>
+                <td>20/04/2025</td>
+            </tr>
+        
+            <tr>
+                <td>1Champiñón Grande Ban</td>
+                <td>0</td>
+                <td>16/04/2025</td>
+            </tr>
+        
+            <tr>
+                <td>1Frankfurt Viena Pavo</td>
+                <td>7</td>
+                <td>23/04/2025</td>
+            </tr>
+        
+            <tr>
+                <td>1Girasoles Quesos</td>
+                <td>7</td>
+                <td>23/04/2025</td>
+            </tr>
+        
+            <tr>
+                <td>1Griego Natural</td>
+                <td>7</td>
+                <td>23/04/2025</td>
+            </tr>
+        
+            <tr>
+                <td>1Q. Lonchas Cremoso</td>
+                <td>7</td>
+                <td>23/04/2025</td>
+            </tr>
+        
+            <tr>
+                <td>1Q. Lonchas Light</td>
+                <td>6</td>
+                <td>22/04/2025</td>
+            </tr>
+        
+            <tr>
+                <td>1Uva Roja S/S</td>
+                <td>8</td>
+                <td>24/04/2025</td>
+            </tr>
+        
+            <tr>
+                <td>1Yogur Limon</td>
+                <td>7</td>
+                <td>23/04/2025</td>
+            </tr>
+        
+            <tr>
+                <td>Fritada Pisto</td>
+                <td>7</td>
+                <td>23/04/2025</td>
+            </tr>
+        
+            <tr>
+                <td>Tarjeta Bancaria</td>
+                <td>6</td>
+                <td>21/04/2025</td>
+            </tr>
+        
+            <tr>
+                <td>Total</td>
+                <td>6</td>
+                <td>21/04/2025</td>
+            </tr>
+        
+            <tr>
+                <td>Total (€)</td>
+                <td>6</td>
+                <td>21/04/2025</td>
+            </tr>
+        
+            </tbody>
+        </table>
+
+    </body>
+    </html>
+    

lista_compra_ultimo_mes.csv

@@ -0,0 +1,136 @@
+producto,cantidad_comprada,gasto_total
+TARJETA BANCARIA,3,480.01
+TOTAL (€),3,480.01
+%,9,35.31
+TOTAL,3,35.31
+LECHE SEMI P6,2,21.12
+1ACEITE V.EXTRA,1,15.85
+1RON AÑEJO,1,15.15
+1Q MITAD SEMI,1,13.69
+TOM. RECETA ARTESANA,2,12.600000000000001
+1PATATA ROJA,3,11.399999999999999
+MINIS LECHE AVELLANA,1,11.0
+1COCA-COLA 12 LATAS,1,10.8
+CAFÉ CLECHE D.GUSTO,1,10.4
+GRIEGO LIMÓN,3,10.2
+112 HUEVOS CAMPEROS,3,9.66
+1EXTRAIT DE ÁMBAR,1,9.0
+1ZUMO FRESCO 1/2 L,3,8.95
+LENTEJA PARDINA,1,8.4
+CONEJO CHOCO LECHE,1,8.0
+1TORTILLA PAT C/CEB,3,7.800000000000001
+1UVA ROJA S/S,3,7.62
+1MANDARINA 2 KG,2,6.79
+1Q. LONCHAS LIGHT,2,5.8
+"1,788 KG 3,20 €/KG",1,5.72
+1+PROT PUD CARAMELO,3,5.699999999999999
+1CHAMPIÑÓN GRANDE BAN,2,5.52
+1+PROT NATILLA VAINI,3,5.25
+1LECHE SEMI P6,1,5.1
+1BURGER BERENJENA,2,4.8
+BURGER BERENJENA,1,4.8
+"1,490 KG 3,20 €/KG",1,4.77
+1CALABAZA TROZOS,2,4.720000000000001
+1CARBON VEGETAL,1,4.7
+1ESP VERDE FINO,2,4.6
+GRIEGO NATURAL,1,4.54
+1GRIEGO NATURAL,2,4.54
+1PAN M. 55% CENTENO,3,4.41
+MEDIALUNAS CALABAZA,1,4.4
+1CACAO PURO 0%,1,4.15
+1QUESO CHEDDAR LONCHA,2,4.1
+1CHAMPIÑON LIMPIO LAM,2,4.039999999999999
+1HAMBURGUESA DE LOMO,1,4.0
+1PAN CAMPEON MUNDO,2,3.98
+CARAMELO EUCALIPTUS,1,3.9
+1CEBOLLA 2 KG,1,3.9
+ARROZ SOS,1,3.76
+1ARENA AGLOMERANTE,1,3.75
+1CHOC 85% CACAO,2,3.7
+1AJO SECO 250 G,2,3.7
+1Q. MAASDAM TIERNO,1,3.62
+1SPRAY PRÓPOLIS,1,3.6
+1PISTACHO TOST 0% SAL,1,3.55
+"1MOLDE 1,5",1,3.15
+1QUESO EMMENTAL TACO,1,3.15
+SOJA CON CHOCOLATE,1,3.1
+MASCARILLA QUIRÚR.,1,3.0
+YOGUR LIMON,2,3.0
+1GALLETAS MANTEQUILLA,1,2.85
+1JUDIA REDONDA 500 G,1,2.8
+1GRANA PADANO ESCAMAS,1,2.75
+1PAN M 35% AVENA,2,2.74
+"1,048 KG 2,60 €/KG",1,2.72
+"0,918 KG 2,90 €/KG",1,2.66
+"0,896 KG 2,90 €/KG",1,2.6
+1PATATA GUARN. 1 KG.,1,2.55
+1MINI TAQUITOS JAMON,1,2.55
+1SIROPE C. AVELLANA,1,2.5
+1MASCARILLA NATURAL,1,2.5
+"1,212 KG 2,00 €/KG",1,2.42
+"1,198 KG 2,00 €/KG",1,2.4
+"0,746 KG 3,20 €/KG",1,2.39
+1PAN M. BRIOCHE,1,2.35
+"0,882 KG 2,60 €/KG",1,2.29
+1DÁTIL SIN HUESO,1,2.25
+1M.CROISS MANTEQUILLA,1,2.15
+"0,668 KG 3,20 €/KG",1,2.14
+1GNOCCHI QUESOS,1,2.1
+"0,952 KG 2,10 €/KG",1,2.0
+1PIADINA 4 UNIDADES,1,1.99
+1MERMELADA HIGO,1,1.95
+1YAKISOBA CLÁSICO,1,1.95
+1CROISSANT RELL CACAO,1,1.95
+16 HUEVOS CAMPEROS,1,1.9
+"0,986 KG 1,89 €/KG",1,1.86
+1AZÚCAR MORENO 1KG,1,1.85
+"0,802 KG 2,29 €/KG",1,1.84
+1MEZCLA 4 QUESOS,1,1.83
+1GRANA PADANO RALLADO,1,1.8
+1ZANAHORIA 500 G,2,1.8
+"1,314 KG 1,30 €/KG",1,1.71
+1CEBOLLA CARAMELIZADA,1,1.7
+1PAN TOSTADO CLASICO,1,1.7
+1HELICES LENTEJA ROJA,1,1.66
+1PAN SEM Y P CALABAZA,1,1.65
+1SALSA DE QUESO,1,1.65
+1PAN 12 CEREAL/SEMILL,1,1.61
+1VASELINA AROMA FRAMB,1,1.6
+1GALL DIGESTIVE,1,1.6
+1CREMA TEX-MEX,1,1.6
+1TOALLITAS LIMPIAGAFA,1,1.6
+1PAN DE PUEBLO,1,1.58
+"1,130 KG 1,39 €/KG",1,1.57
+1MERMELADA FRESA,1,1.55
+1LEVADURA PANADERIA,1,1.5
+1CARAMELOS LIMA 0%,1,1.5
+1MARGARINA CON SAL,1,1.5
+1YOGUR SABOR COCO,2,1.5
+1+PROTEINAS STRACCIAT,1,1.5
+1SALSA FRESCA QUESOS,1,1.45
+1PASTILLA CISTERNA,1,1.45
+"0,874 KG 1,65 €/KG",1,1.44
+1NIDOS AL HUEVO,1,1.41
+1ESPONJA VEGETAL,1,1.4
+1POSAVAJILLAS,1,1.35
+"0,488 KG 2,70 €/KG",1,1.32
+1MOUSSE PROTEIN CHOCO,1,1.3
+1SPAGHETTI,1,1.25
+1PALILLOS REDONDOS,1,1.25
+"0,958 KG 1,31 €/KG",1,1.25
+1SALSA DE SOJA SALADA,1,1.25
+1FOSFOROS MADERA GRAN,1,1.2
+1SALSA BARBACOA,1,1.15
+1TORTILLAS MEXICANAS,1,1.13
+1PAN TORRIJAS,1,1.13
+1ALLIOLI TARRINA,1,1.1
+1AZUCAR,1,1.05
+1DORITOS BITS,1,0.95
+1NACHOS,1,0.9
+1GUISANTES,1,0.9
+1CEPILLO INFANTIL,1,0.9
+"0,242 KG 3,40 €/KG",1,0.82
+"0,234 KG 3,40 €/KG",1,0.8
+1CONOS,1,0.8
+1TIRAS FRITAS,1,0.75
+1AGUA OXIGENADA,1,0.65

resumen_productos.csv

@@ -0,0 +1,8 @@
+producto,veces_comprado,total_unidades,gasto_total,primera_vez,ultima_vez
+HUEVOS CAMPEROS,15,1402,43.24,2025-01-23,2025-04-16
+ESTACIONES,3,52,8.8,2025-01-16,2025-03-12
+B.MINI PAPELERA,1,340,4.05,2025-01-09,2025-01-09
+B.ENVASES C.FÁCIL,1,230,3.3,2025-01-09,2025-01-09
+CORAZON ROMANA,2,22,2.2,2025-01-23,2025-03-26
+"RECIPIENTES 0,5L",1,13,2.05,2025-01-29,2025-01-29
+SERVIL. BLANCAS,1,1200,1.25,2025-01-02,2025-01-02

servidor/db.php

@@ -0,0 +1,12 @@
+<?php
+$host = "tecnologia-facil.es"; 
+$dbname = "autocompra";
+$username = "mytecda6d2e";
+$password = "3s5jJzz8";
+
+try {
+    $pdo = new PDO("mysql:host=$host;dbname=$dbname;charset=utf8", $username, $password);
+} catch (PDOException $e) {
+    die("Error de conexión: " . $e->getMessage());
+}
+?>

servidor/subir_ticket.php

@@ -0,0 +1,55 @@
+<?php
+require 'db.php';
+
+$data = json_decode(file_get_contents("php://input"), true);
+
+$fecha = $data["fecha"];
+$total = $data["total"];
+$metodo = $data["metodo_pago"];
+$productos = $data["productos"];
+
+$pdo->beginTransaction();
+
+try {
+    $stmt = $pdo->prepare("INSERT INTO tickets (fecha, total, metodo_pago) VALUES (?, ?, ?)");
+    $stmt->execute([$fecha, $total, $metodo]);
+    $ticketId = $pdo->lastInsertId();
+
+    foreach ($productos as $producto) {
+        // Buscar o crear producto
+        $nombre = strtoupper(trim($producto["nombre"]));
+        $stmt = $pdo->prepare("SELECT id FROM productos WHERE nombre = ?");
+        $stmt->execute([$nombre]);
+        $prod = $stmt->fetch();
+
+        if ($prod) {
+            $productoId = $prod["id"];
+        } else {
+            $stmt = $pdo->prepare("INSERT INTO productos (nombre, ultima_compra) VALUES (?, ?)");
+            $stmt->execute([$nombre, $fecha]);
+            $productoId = $pdo->lastInsertId();
+        }
+
+        // Insertar línea de ticket
+        $stmt = $pdo->prepare("INSERT INTO lineas_ticket (ticket_id, producto_id, cantidad, precio_unitario, precio_total)
+                               VALUES (?, ?, ?, ?, ?)");
+        $stmt->execute([
+            $ticketId,
+            $productoId,
+            $producto["cantidad"],
+            $producto["precio_unitario"],
+            $producto["precio_total"]
+        ]);
+
+        // Actualizar última compra
+        $stmt = $pdo->prepare("UPDATE productos SET ultima_compra = ? WHERE id = ?");
+        $stmt->execute([$fecha, $productoId]);
+    }
+
+    $pdo->commit();
+    echo json_encode(["status" => "ok"]);
+
+} catch (Exception $e) {
+    $pdo->rollBack();
+    echo json_encode(["status" => "error", "message" => $e->getMessage()]);
+}

sql/consultas.sql

@@ -0,0 +1,5 @@
+SELECT supermercados.nombre, direcciones.direccion, poblaciones.nombre
+    FROM tiendas
+    JOIN supermercados ON tiendas.supermercado_id = supermercados.id
+    JOIN direcciones ON tiendas.direccion_id = direcciones.id
+    JOIN poblaciones ON direcciones.codigo_postal = poblaciones.id;

sql/creacionbbdd.sql

@@ -0,0 +1,122 @@
+CREATE TABLE productos (
+    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
+    nombre VARCHAR(255) NOT NULL,
+    marca_id INT FOREIGN KEY REFERENCES marcas(id),
+    codigo_barras VARCHAR(13) NOT NULL UNIQUE
+);
+
+CREATE TABLE marcas (
+    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
+    nombre VARCHAR(255) NOT NULL
+);
+
+CREATE TABLE tickets (
+    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
+    tienda_id INT,
+    fecha DATE NOT NULL,
+    total DECIMAL(10, 2),
+    metodo_pago VARCHAR(50)
+);
+
+CREATE TABLE supermercados (      -- Solo la cadena de supermercados, no la tienda
+    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
+    nombre VARCHAR (50) NOT NULL 
+    ); 
+
+CREATE TABLE tiendas (         -- La tienda concreta, con su dirección 
+    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
+    nombre VARCHAR(255) NOT NULL,
+    supermercado_id INT,
+    direccion_id INT,       -- Relaciona con la tabla direcciones
+    FOREIGN KEY (supermercado_id) REFERENCES supermercados(id) ON DELETE CASCADE,
+    FOREIGN KEY (direccion_id) REFERENCES direcciones(id) ON DELETE CASCADE
+);
+
+CREATE TABLE direcciones (
+    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
+    direccion VARCHAR(255) NOT NULL,
+    codigo_postal VARCHAR(5)
+);
+
+CREATE TABLE poblaciones (
+    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, -- Codigo postal de la poblacion
+    nombre VARCHAR(255) NOT NULL 
+);
+
+CREATE TABLE provincias (
+    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, -- Los dos primeros digitos del codigo postal de la provincia
+    nombre VARCHAR(255) NOT NULL 
+);
+
+INSERT INTO provincias (id, nombre) VALUES
+(1, 'Álava'),
+(2, 'Albacete'),
+(3, 'Alicante'),
+(4, 'Almería'),
+(5, 'Ávila'),
+(6, 'Badajoz'),
+(7, 'Islas Baleares'),
+(8, 'Barcelona'),
+(9, 'Burgos'),
+(10, 'Cáceres'),
+(11, 'Cádiz'),
+(12, 'Castellón'),
+(13, 'Ciudad Real'),
+(14, 'Córdoba'),
+(15, 'La Coruña'),
+(16, 'Cuenca'),
+(17, 'Gerona'),
+(18, 'Granada'),
+(19, 'Guadalajara'),
+(20, 'Guipúzcoa'),
+(21, 'Huelva'),
+(22, 'Huesca'),
+(23, 'Jaén'),
+(24, 'León'),
+(25, 'Lérida'),
+(26, 'La Rioja'),
+(27, 'Lugo'),
+(28, 'Madrid'),
+(29, 'Málaga'),
+(30, 'Murcia'),
+(31, 'Navarra'),
+(32, 'Ourense'),
+(33, 'Asturias'),
+(34, 'Palencia'),
+(35, 'Las Palmas'),
+(36, 'Pontevedra'),
+(37, 'Salamanca'),
+(38, 'Santa Cruz de Tenerife'),
+(39, 'Cantabria'),
+(40, 'Segovia'),
+(41, 'Sevilla'),
+(42, 'Soria'),
+(43, 'Tarragona'),
+(44, 'Teruel'),
+(45, 'Toledo'),
+(46, 'Valencia'),
+(47, 'Valladolid'),
+(48, 'Vizcaya'),
+(49, 'Zamora'),
+(50, 'Zaragoza'),
+(51, 'Ceuta'),
+(52, 'Melilla');
+
+
+CREATE TABLE lineas_ticket (
+    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
+    ticket_id INT,
+    producto_id INT,
+    cantidad INT,
+    precio_unitario DECIMAL(10, 2),
+    FOREIGN KEY (ticket_id) REFERENCES tickets(id) ON DELETE CASCADE,
+    FOREIGN KEY (producto_id) REFERENCES productos(id) ON DELETE CASCADE
+);
+
+-- OPCIONAL: Si en el futuro quiero tener varios perfiles o compartir la app
+CREATE TABLE usuarios (
+    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
+    nombre VARCHAR(100),
+    email VARCHAR(100),
+    password_hash VARCHAR(255)
+);

subir_ticket.html

@@ -0,0 +1,119 @@
+<!DOCTYPE html>
+<html lang="es">
+<head>
+  <meta charset="UTF-8">
+  <title>Subir Ticket</title>
+  <style>
+    body {
+      font-family: Arial, sans-serif;
+      max-width: 600px;
+      margin: 2rem auto;
+      padding: 1rem;
+      border: 1px solid #ccc;
+      border-radius: 10px;
+    }
+    label, input, select, button {
+      display: block;
+      width: 100%;
+      margin-bottom: 1rem;
+    }
+    .producto {
+      border-top: 1px solid #ccc;
+      padding-top: 1rem;
+    }
+  </style>
+</head>
+<body>
+  <h1>Subir Ticket</h1>
+  <form id="ticketForm">
+    <label>Fecha:
+      <input type="date" name="fecha" required>
+    </label>
+
+    <label>Total (€):
+      <input type="number" step="0.01" name="total" required>
+    </label>
+
+    <label>Método de pago:
+      <select name="metodo_pago" required>
+        <option value="Tarjeta">Tarjeta</option>
+        <option value="Efectivo">Efectivo</option>
+      </select>
+    </label>
+
+    <h2>Productos</h2>
+    <div id="productosContainer"></div>
+
+    <button type="button" onclick="agregarProducto()">+ Añadir producto</button>
+    <button type="submit">Enviar ticket</button>
+  </form>
+
+  <script>
+    function agregarProducto() {
+      const container = document.getElementById("productosContainer");
+      const index = container.children.length;
+
+      const div = document.createElement("div");
+      div.className = "producto";
+      div.innerHTML = `
+        <label>Nombre:
+          <input type="text" name="producto_nombre_${index}" required>
+        </label>
+        <label>Cantidad:
+          <input type="number" step="1" name="producto_cantidad_${index}" required>
+        </label>
+        <label>Precio unitario (€):
+          <input type="number" step="0.01" name="producto_unitario_${index}" required>
+        </label>
+        <label>Precio total (€):
+          <input type="number" step="0.01" name="producto_total_${index}" required>
+        </label>
+      `;
+      container.appendChild(div);
+    }
+
+    document.getElementById("ticketForm").addEventListener("submit", function(e) {
+      e.preventDefault();
+
+      const form = new FormData(e.target);
+      const productos = [];
+
+      let index = 0;
+      while (form.has(`producto_nombre_${index}`)) {
+        productos.push({
+          nombre: form.get(`producto_nombre_${index}`),
+          cantidad: parseInt(form.get(`producto_cantidad_${index}`)),
+          precio_unitario: parseFloat(form.get(`producto_unitario_${index}`)),
+          precio_total: parseFloat(form.get(`producto_total_${index}`))
+        });
+        index++;
+      }
+
+      const data = {
+        fecha: form.get("fecha"),
+        total: parseFloat(form.get("total")),
+        metodo_pago: form.get("metodo_pago"),
+        productos: productos
+      };
+
+      fetch("subir_ticket.php", {
+        method: "POST",
+        headers: { "Content-Type": "application/json" },
+        body: JSON.stringify(data)
+      })
+      .then(res => res.json())
+      .then(res => {
+        alert("Ticket subido con éxito");
+        location.reload();
+      })
+      .catch(err => {
+        alert("Error al subir el ticket");
+        console.error(err);
+      });
+    });
+
+    // Añadir un primer producto al cargar la página
+    agregarProducto();
+  </script>
+</body>
+</html>