"""
===============================================================================
FILE: services/scud_etl/merger.py
===============================================================================
"""

import logging
from typing import Dict, Any
import pandas as pd

from services.knowledge.service import get_department_synonyms_dict
from config import normalize_fio, load_exceptions

logger = logging.getLogger("SCUD_MERGER")


def merge_scud_and_1c(
    df_scud: pd.DataFrame, 
    df_staff_1c: pd.DataFrame, 
    df_absences_1c: pd.DataFrame
) -> pd.DataFrame:
    if (df_scud is None or df_scud.empty) and (df_staff_1c is None or df_staff_1c.empty):
        return pd.DataFrame(columns=[
            'Сотрудник', 'fio_clean', 'Подразделение', 'Должность', 
            'Начало_дня', 'Первая_активность', 'Конец_дня', 'Находился_в_здании', 
            'Пришел', 'anomaly_flag', 'причина отсутствия', 'Вид_отсутствия', 'is_excluded'
        ])

    synonyms = get_department_synonyms_dict()
    exceptions_cfg = load_exceptions()

    df_res = df_scud.copy() if df_scud is not None and not df_scud.empty else df_staff_1c.copy()

    if "Сотрудник" in df_res.columns:
        df_res["fio_clean"] = df_res["Сотрудник"].apply(normalize_fio)
    elif "ФИО" in df_res.columns:
        df_res["Сотрудник"] = df_res["ФИО"]
        df_res["fio_clean"] = df_res["ФИО"].apply(normalize_fio)
    elif "fio_clean" not in df_res.columns:
        df_res["fio_clean"] = ""

    for col, default_val in [
        ('Начало_дня', 'Нет входа'),
        ('Первая_активность', '—'),
        ('Конец_дня', 'Нет выхода'),
        ('Находился_в_здании', '00:00'),
        ('Пришел', False),
        ('anomaly_flag', 'NONE')
    ]:
        if col not in df_res.columns:
            df_res[col] = default_val

    # 1. Приведение отделов к аббревиатурам
    reverse_synonyms = {v.lower(): k.upper() for k, v in synonyms.items()}
    direct_synonyms = {k.lower(): k.upper() for k in synonyms.keys()}
    all_dept_map = {**reverse_synonyms, **direct_synonyms, "отдел внутреннего контроля": "ОВК", "отдел вневедомственного контроля": "ОВК"}

    if "Подразделение" in df_res.columns:
        df_res["Подразделение"] = df_res["Подразделение"].apply(
            lambda d: all_dept_map.get(str(d).strip().lower(), str(d).strip())
        )

    # 2. Привязка документов отсутствий из 1С ПЕРЕД разметкой исключений
    absences_map = {}
    if not df_absences_1c.empty:
        fio_col = next((c for c in ["fio_clean", "ФИО", "Сотрудник"] if c in df_absences_1c.columns), None)
        reason_col = next((c for c in ["Вид_отсутствия", "Причина", "причина отсутствия"] if c in df_absences_1c.columns), None)

        if fio_col and reason_col:
            for _, row in df_absences_1c.iterrows():
                fio = normalize_fio(str(row[fio_col]))
                reason = str(row[reason_col]).strip()
                if reason and reason.lower() != "nan":
                    absences_map[fio] = reason

    df_res["причина отсутствия"] = df_res["fio_clean"].map(absences_map)
    df_res["Вид_отсутствия"] = df_res["причина отсутствия"]

    # 3. Разметка исключений
    exc_fios = [normalize_fio(f) for f in exceptions_cfg.get("fio", []) if f]
    exc_depts = [d.strip().upper() for d in exceptions_cfg.get("departments", []) if d]
    exc_pos = [p.strip().lower() for p in exceptions_cfg.get("positions", []) if p]
    pos_kw = [k.strip().lower() for k in exceptions_cfg.get("position_keywords", []) if k]
    whitelist_fios = [normalize_fio(f) for f in exceptions_cfg.get("include_fio", []) if f]

    df_res["is_excluded"] = False
    for idx, row in df_res.iterrows():
        fio = row.get("fio_clean", "")
        has_official_absence = pd.notna(row.get("Вид_отсутствия")) and str(row.get("Вид_отсутствия")).strip() != ""

        # ⭐️ Если сотрудник в белом списке ИЛИ у него есть официальное отсутствие — он НЕ исключается
        if fio in whitelist_fios or has_official_absence:
            df_res.at[idx, "is_excluded"] = False
            continue

        dep = str(row.get("Подразделение", "")).upper()
        pos = str(row.get("Должность", "")).lower()

        if fio in exc_fios or dep in exc_depts or any(d in dep for d in exc_depts) or pos in exc_pos or any(k in pos for k in pos_kw):
            df_res.at[idx, "is_excluded"] = True

    # Чистое "Исключение" только для истинно исключенных без документов 1С
    mask_exc = (df_res["is_excluded"] == True) & (df_res["Вид_отсутствия"].isna() | (df_res["Вид_отсутствия"] == ""))
    df_res.loc[mask_exc, "Вид_отсутствия"] = "Исключение"
    df_res.loc[mask_exc, "причина отсутствия"] = "Исключение"

    return df_res


def calculate_summary_metrics(df_merged: pd.DataFrame) -> Dict[str, Any]:
    active_df = df_merged[df_merged.get("is_excluded", False) == False].copy()
    total_staff = len(active_df)

    # 1. Строго физически пришедшие в офис
    came_to_office_mask = active_df["Начало_дня"].astype(str).str.strip().ne("Нет входа")
    working_in_office = active_df[came_to_office_mask]
    working_in_office_count = len(working_in_office)

    # 2. Не пришедшие в офис
    df_not_came = active_df[~came_to_office_mask]

    # 3. Из не пришедших — удаленщики (работают из дома)
    reason_series = df_not_came["причина отсутствия"].astype(str).str.lower()
    is_remote_mask = reason_series.str.contains("удален|дистанцион", regex=True, na=False)
    remote_home = df_not_came[is_remote_mask]
    remote_home_count = len(remote_home)

    # 4. Из оставшихся — официальные отсутствия (отпуск, больничный, командировка)
    df_remaining_absent = df_not_came[~is_remote_mask]
    has_doc_mask = df_remaining_absent["причина отсутствия"].notna() & \
                   df_remaining_absent["причина отсутствия"].ne("") & \
                   df_remaining_absent["причина отсутствия"].ne("nan") & \
                   (~df_remaining_absent["причина отсутствия"].astype(str).str.startswith("Исключение"))
    official_absent_count = len(df_remaining_absent[has_doc_mask])

    # 5. Неизвестные
    unknown = df_remaining_absent[~has_doc_mask]
    unknown_count = len(unknown)

    return {
        "total_staff": total_staff,
        "working_in_office_count": working_in_office_count,
        "remote_home_count": remote_home_count,
        "official_absent_count": official_absent_count,
        "unknown_count": unknown_count,
        "unknown_list": unknown[["fio_clean", "Подразделение", "Должность"]].to_dict(orient="records") if not unknown.empty else []
    }