"""
===============================================================================
FILE: main_etl.py
PROJECT: SCUD Orion AI (Unified Architecture)
ROLE: Главная точка входа ETL-конвейера СКУД ⟷ 1С:ЗУП.
===============================================================================
"""

import os
import sys
import argparse
import logging
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

from services.scud_etl.pipeline import load_best_snapshot_for_date, load_1c_files_for_date
from services.scud_etl.merger import merge_scud_and_1c, calculate_summary_metrics
from services.scud_etl.anomaly_detector import detect_registry_anomalies
from services.scud_etl.svodka_generator import generate_svodka_service
from services.scud_etl.otchet_generator import generate_otchet_service
from services.text_reporter import generate_markdown_report
from services.snapshots.retention import cleanup_old_intermediate_snapshots

from services.scud_export import run_export
from services.share_copier import copy_1c_files_from_share
from services.excel_exporter import export_raw_scud

logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="[%(asctime)s] [%(levelname)s] %(message)s")


def print_help():
    print("""
===============================================================================
🛠️  SCUD ORION AI — СИСТЕМА КОНТРОЛЛИНГА И СВОДНЫХ ОТЧЕТОВ
===============================================================================
Использование:
  python main_etl.py [ОПЦИИ]

Доступные аргументы:
  -h, --help, help         Показать эту справку и выйти
  --date ДД.ММ.ГГГГ        Дата расчета (по умолчанию: текущий рабочий день)
  --time ЧЧ:ММ             Время среза для сводки (например: 14:30)
                           Ищет ближайший срез (±20 мин) или запрашивает On-Demand экспорт
  --snapshot ID            Точный ID снапшота для расчета (например: 20260827-002)
  --skip-export            Пропустить выгрузку СКУД из MS SQL (работать только с SQLite)
  --export-only            ТОЛЬКО сделать экспорт/снапшот СКУД в БД без построения отчетов
  -d, --debug              Включить режим расширенной отладки

Примеры использования:
  python main_etl.py
      👉 Полный суточный цикл: экспорт -> отчет за вчера -> сводка за сегодня -> ИИ.

  python main_etl.py --export-only
      👉 Почасовой тихий срез в БД (для cron) без генерации отчетов.

  python main_etl.py --date 27.08.2026 --time 12:15 --skip-export
      👉 Построить сводку за 27.08 на 12:15 без запроса к внешнему MS SQL.

  python main_etl.py --snapshot 20260827-001 --skip-export
      👉 Расчет отчетов строго по выбранному снапшоту из SQLite.
===============================================================================
""")


def main():
    if len(sys.argv) > 1 and sys.argv[1] in ("-h", "--help", "help"):
        print_help()
        sys.exit(0)

    parser = argparse.ArgumentParser(add_help=False)
    parser.add_argument("-h", "--help", action="store_true")
    parser.add_argument("-d", "--debug", action="store_true")
    parser.add_argument("--skip-export", action="store_true")
    parser.add_argument("--export-only", action="store_true")
    parser.add_argument("--date", type=str, default=None)
    parser.add_argument("--time", type=str, default=None)
    parser.add_argument("--snapshot", type=str, default=None)
    
    args = parser.parse_args()
    if args.help:
        print_help()
        sys.exit(0)

    print("=" * 60)
    print(f"ЗАПУСК СИСТЕМЫ МОДУЛЬНОГО КОНТРОЛЛИНГА СКУД ⟷ 1С {'[DEBUG]' if args.debug else ''}")
    print("=" * 60)

    # Автоматическая ротация архивных почасовых срезов
    if not args.skip_export and not args.snapshot:
        deleted_count = cleanup_old_intermediate_snapshots(days_to_keep_all=2)
        if deleted_count > 0:
            print(f"[🧹] Ротация БД: очищено {deleted_count} строк промежуточных архивных срезов.")

    now = datetime.now()
    if args.date:
        today_str = args.date.replace('_', '.')
        dt_target = datetime.strptime(today_str, "%d.%m.%Y")
        days_back = 3 if dt_target.weekday() == 0 else 1
        yesterday_str = (dt_target - timedelta(days=days_back)).strftime("%d.%m.%Y")
    else:
        today_str = now.strftime("%d.%m.%Y")
        if now.weekday() == 0:
            yesterday_str = (now - timedelta(days=3)).strftime("%d.%m.%Y")
        else:
            yesterday_str = (now - timedelta(days=1)).strftime("%d.%m.%Y")

    # [Этап 0] Выгрузка свежих данных СКУД
    if not args.skip_export and not args.snapshot:
        print(f"\n[0/5] Экспорт данных СКУД за {today_str} и {yesterday_str}...")
        run_export(input_date=args.date, debug=args.debug, save_xlsx=True)
    else:
        print("\n[0/5] Пропуск прямого экспорта СКУД из MS SQL (--skip-export)...")

    # Если запрошен режим тихого почасового среза — выходим без тяжелых генераций
    if args.export_only:
        print(f"\n[✓] Режим --export-only: срез зафиксирован в SQLite. Генерация отчетов пропущена.")
        sys.exit(0)

    # [Этап 0.5] Синхронизация файлов с шары 1С
    if not args.snapshot and not args.skip_export:
        print(f"\n[0.5/5] Проверка и копирование файлов 1С с шары...")
        copy_1c_files_from_share()
    else:
        print("\n[0.5/5] Пропуск синхронизации с шары (чтение локальных данных)...")

    # [Этап 1-2] Загрузка данных
    print(f"\n[1-2/5] Загрузка срезов: Сегодня = {today_str}, Накануне = {yesterday_str}...")
    df_scud_yesterday = load_best_snapshot_for_date(yesterday_str, prefer_final_y=True)
    df_scud_today = load_best_snapshot_for_date(today_str, prefer_final_y=False)

    df_staff_yesterday, df_abs_yesterday = load_1c_files_for_date(yesterday_str)
    df_staff_today, df_abs_today = load_1c_files_for_date(today_str)

    if df_scud_today is not None and not df_scud_today.empty:
        export_raw_scud(df_scud_today, filename=f"СКУД_Сырые_данные_{today_str}.xlsx")

    # [Этап 3] Детальный и Упрощенный отчеты за вчера
    print(f"\n[3/5] Обработка и построение детального и упрощенного отчетов за ВЧЕРА ({yesterday_str})...")
    res_otchet = generate_otchet_service(target_date=yesterday_str)
    if res_otchet.get("status") == "success":
        print(f"[✓] {res_otchet.get('message')}: {res_otchet.get('filepath')}")

    # Генерация Упрощенного отчета за вчера
    try:
        from services.reports.simplified_builder import generate_simplified_excel
        df_scud_y = load_best_snapshot_for_date(yesterday_str, prefer_final_y=True)
        df_staff_y, df_abs_y = load_1c_files_for_date(yesterday_str)
        df_merged_y = merge_scud_and_1c(df_scud_y, df_staff_y, df_abs_y)

        simplified_path = generate_simplified_excel(df_merged_y, date_str=yesterday_str)
        print(f"[✓] Упрощенный отчет за {yesterday_str} успешно сформирован: {simplified_path}")
    except Exception as e:
        print(f"[⚠️] Ошибка формирования упрощенного отчета: {e}")

    # [Этап 4] Сводка за сегодня через svodka_generator
    print(f"\n[4/5] Обработка и построение Ежедневной сводки за {today_str} {args.time or ''}...")
    res_svodka = generate_svodka_service(
        target_date=today_str, 
        target_time=args.time, 
        snapshot_id=args.snapshot
    )
    if res_svodka.get("status") == "success":
        print(f"[✓] {res_svodka.get('message')}: {res_svodka.get('filepath')}")
        if res_svodka.get("note"):
            print(f"    ℹ️ {res_svodka.get('note')}")

    # [Этап 5] Формирование Markdown-сводки через ИИ-аудитора (Ollama)
    print(f"\n[5/5] Формирование Markdown-сводки через ИИ-аудитора (Ollama)...")

    df_merged_today = merge_scud_and_1c(df_scud_today, df_staff_today, df_abs_today)
    anomalies_today = detect_registry_anomalies(df_merged_today, df_raw_scud=df_scud_today)

    absent_explained = df_merged_today[
        (df_merged_today['Пришел'] == False) & 
        (df_merged_today['Вид_отсутствия'].notna()) & 
        (~df_merged_today['Вид_отсутствия'].astype(str).str.startswith('Исключение'))
    ]
    absent_unexplained = df_merged_today[
        (df_merged_today['Пришел'] == False) & 
        (df_merged_today['Вид_отсутствия'].isna() | (df_merged_today['Вид_отсутствия'].astype(str).str.strip().isin(['', 'nan', 'None']))) & 
        (df_merged_today.get('is_excluded', False) == False) &
        (df_merged_today.get('not_hired_yet', False) == False) &
        (df_merged_today.get('no_scud_pass', False) == False)
    ]

    summary_md = generate_markdown_report(
        merged_df=df_merged_today[df_merged_today.get('is_excluded', False) == False],
        absent_explained=absent_explained,
        absent_unexplained=absent_unexplained,
        scud_present_but_absent_in_1c=pd.DataFrame(),
        anomalies_list=anomalies_today,
        raw_scud_df=df_scud_today,
        raw_staff_df=df_staff_today,
        raw_absent_df=df_abs_today,
        date_str=today_str
    )
    
    os.makedirs("output", exist_ok=True)
    md_file_path = f"output/Сводка_контроллинга_{today_str}.md"
    with open(md_file_path, "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(summary_md)
    print(f"[✓] Текстовый отчет сохранен в: {md_file_path}")

    print("\n" + "=" * 60)
    print("ГОТОВАЯ ТЕКСТОВАЯ СВОДКА ИИ-АУДИТОРА:")
    print("=" * 60)
    print(summary_md)


if __name__ == "__main__":
    main()