"""
===============================================================================
FILE: services/data_loader.py
ROLE: Надежная загрузка штата и отсутствий (MS SQL ЗУП -> Резервный Excel).
===============================================================================
"""

import os
import warnings
import pandas as pd
from config import (
    normalize_fio, clean_scud_fio_light, load_exceptions, 
    DATE_TODAY, DATE_YESTERDAY, find_dated_file, ZUP_1C_DIR, SCUD_DIR, DATA_DIR
)
from services.zup_extractor import fetch_zup_absences_from_sql
from core.database import (
    load_scud_from_db_by_snapshot,
    load_staff_from_db,
    load_absences_from_db
)

warnings.filterwarnings('ignore', category=UserWarning, module='pandas')


def load_staff_data(date_str):
    """Загружает файл Штатного расписания 1С."""
    filepath = find_dated_file("Штат", date_str)
    if not filepath:
        fallback_path = os.path.join(ZUP_1C_DIR, "штат.xlsx")
        if os.path.exists(fallback_path):
            filepath = fallback_path
        else:
            return None

    try:
        df_raw = pd.read_excel(filepath, skiprows=8)
        df_staff = df_raw.iloc[:, [1, 5, 12]].copy()
        df_staff.columns = ['ФИО', 'Подразделение', 'Должность']
        
        df_staff = df_staff.dropna(subset=['ФИО']).reset_index(drop=True)
        df_staff = df_staff[~df_staff['ФИО'].astype(str).str.contains('Всего|Организация|Сотрудник|ФИО', case=False, na=False)]
        df_staff['fio_clean'] = df_staff['ФИО'].apply(normalize_fio)
        return df_staff
    except Exception as e:
        print(f"[❌] Ошибка загрузки штата из {filepath}: {e}")
        return None


def load_absent_from_excel(date_str):
    """Резервное чтение файла Отсутствия_ДД_ММ_ГГГГ.xlsx."""
    filepath = find_dated_file("Отсутствия", date_str)
    if not filepath:
        return None

    try:
        for skip in [0, 1, 2, 3, 4, 5, 8]:
            df_try = pd.read_excel(filepath, skiprows=skip)
            fio_col = None
            reason_col = None
            for col in df_try.columns:
                c_str = str(col).lower()
                if ('фио' in c_str or 'сотрудник' in c_str) and fio_col is None:
                    fio_col = col
                if ('вид' in c_str or 'причина' in c_str or 'отсутств' in c_str) and reason_col is None:
                    reason_col = col
            
            if fio_col and reason_col:
                df_res = df_try[[fio_col, reason_col]].copy()
                df_res.columns = ['ФИО', 'Вид_отсутствия']
                df_res = df_res.dropna(subset=['ФИО', 'Вид_отсутствия'])
                df_res = df_res[~df_res['ФИО'].astype(str).str.contains('Всего|Организация|Сотрудник|ФИО|ЛЕНМОРНИИПРОЕКТ', case=False, na=False)]
                df_res['fio_clean'] = df_res['ФИО'].apply(normalize_fio)
                print(f"  [✓] Резервный Excel: загружено {len(df_res)} записей отсутствий из {os.path.basename(filepath)}")
                return df_res[['fio_clean', 'Вид_отсутствия']].dropna(subset=['fio_clean'])
    except Exception as e:
        print(f"  [⚠️] Ошибка чтения резервного Excel отсутствий {filepath}: {e}")

    return None


def load_absent_data(date_str):
    """
    Загружает отсутствия из MS SQL 1С:ЗУП, а при сбое — из локального Excel.
    """
    df_absent = None
    try:
        df_absent = fetch_zup_absences_from_sql(date_str)
        if df_absent is not None and not df_absent.empty:
            print(f"  [✓] MS SQL ЗУП: получено {len(df_absent)} записей отсутствий за {date_str}")
            df_absent = df_absent.dropna(subset=['ФИО', 'Вид_отсутствия'])
            df_absent = df_absent[~df_absent['ФИО'].astype(str).str.contains('АО "ЛЕНМОРНИИПРОЕКТ"|Сотрудник', case=False, na=False)]
            df_absent['fio_clean'] = df_absent['ФИО'].apply(normalize_fio)
            df_absent = df_absent[['fio_clean', 'Вид_отсутствия']].dropna(subset=['fio_clean'])
    except Exception as e:
        print(f"  [⚠️] Ошибка подключения к MS SQL ЗУП за {date_str}: {e}")

    # Резервный источник: Excel файл из 1С с сетевой шары
    if df_absent is None or df_absent.empty:
        df_absent = load_absent_from_excel(date_str)

    if df_absent is None:
        df_absent = pd.DataFrame(columns=['fio_clean', 'Вид_отсутствия'])

    # Обогащение удаленщиками из static_reason_workers.csv
    try:
        static_path = os.path.join(DATA_DIR, "static_reason_workers.csv")
        if os.path.exists(static_path):
            df_static = pd.read_csv(static_path, encoding='utf-8')
            if 'fio' in df_static.columns and 'reason' in df_static.columns:
                df_static['fio_clean'] = df_static['fio'].apply(normalize_fio)
                existing_fios = set(df_absent['fio_clean'].dropna().tolist()) if not df_absent.empty else set()
                
                new_rows = []
                for _, s_row in df_static.iterrows():
                    if s_row['fio_clean'] not in existing_fios:
                        new_rows.append({
                            'fio_clean': s_row['fio_clean'],
                            'Вид_отсутствия': s_row['reason']
                        })
                if new_rows:
                    df_absent = pd.concat([df_absent, pd.DataFrame(new_rows)], ignore_index=True)
                    print(f"  [✓] Реестр удаленщиков: добавлено {len(new_rows)} чел. из static_reason_workers.csv")
    except Exception as e:
        print(f"  [⚠️] Ошибка чтения static_reason_workers.csv: {e}")

    return df_absent if not df_absent.empty else None


def load_1c_data_smart(date_str, use_db=False):
    df_staff = None
    df_absent = None

    if use_db:
        df_staff = load_staff_from_db(date_str)
        df_absent = load_absences_from_db(date_str)

    if df_staff is None:
        df_staff = load_staff_data(date_str)
    if df_absent is None:
        df_absent = load_absent_data(date_str)

    return df_staff, df_absent