"""
===============================================================================
FILE: services/snapshots/finder.py
ROLE: Поиск ближайшего снапшота в SQLite (Smart Snap-to-Grid) и On-Demand экспорт.
===============================================================================
"""

import logging
from datetime import datetime
from typing import Optional, Tuple
from core.connection import get_connection
from services.scud_export import run_export

logger = logging.getLogger("SNAPSHOT_FINDER")


def find_or_create_snapshot_for_time(
    target_date_str: str, 
    target_time_str: str, 
    tolerance_minutes: int = 20,
    allow_ondemand_export: bool = True
) -> Tuple[Optional[str], str]:
    """
    Ищет ближайший срез за указанную дату и время (±tolerance_minutes).
    Если не найден и allow_ondemand_export=True — запрашивает выгрузку из MS SQL на это время.
    
    Возвращает: (snapshot_id, human_message)
    """
    date_clean = target_date_str.replace('_', '.')
    dt_target = datetime.strptime(f"{date_clean} {target_time_str}", "%d.%m.%Y %H:%M")

    # 1. Поиск существующих снапшотов за эту дату в SQLite
    with get_connection() as conn:
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute("""
            SELECT DISTINCT snapshot_id, snapshot_time 
            FROM scud_logs 
            WHERE log_date = ? AND snapshot_time IS NOT NULL
        """, (date_clean,))
        rows = cursor.fetchall()

    best_snapshot = None
    min_diff_seconds = float('inf')

    for snap_id, snap_time_str in rows:
        try:
            # Формат в базе: YYYY-MM-DD HH:MM:SS или DD.MM.YYYY HH:MM:SS
            raw_time = str(snap_time_str).strip()
            if '.' in raw_time.split()[0]:
                dt_snap = datetime.strptime(raw_time, "%d.%m.%Y %H:%M:%S")
            else:
                dt_snap = datetime.strptime(raw_time, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")

            diff = abs((dt_snap - dt_target).total_seconds())
            if diff < min_diff_seconds:
                min_diff_seconds = diff
                best_snapshot = (snap_id, snap_time_str, dt_snap)
        except Exception:
            continue

    # Если найден срез в пределах допуска (по умолчанию 20 минут)
    if best_snapshot and min_diff_seconds <= (tolerance_minutes * 60):
        snap_id, snap_time, dt_s = best_snapshot
        diff_mins = round(min_diff_seconds / 60)
        return snap_id, f"Использован готовый срез {snap_id} за {dt_s.strftime('%H:%M')} (разница {diff_mins} мин)."

    # 2. Если срез не найден и разрешен On-Demand экспорт из MS SQL Орион
    if allow_ondemand_export:
        logger.info(f"Снапшот на {date_clean} {target_time_str} не найден в SQLite. Запуск прямого среза из MS SQL...")
        
        run_export(
            input_date=date_clean, 
            debug=False, 
            save_xlsx=True
        )
        
        with get_connection() as conn:
            cursor = conn.cursor()
            cursor.execute("""
                SELECT snapshot_id 
                FROM scud_logs 
                WHERE log_date = ? 
                ORDER BY id DESC LIMIT 1
            """, (date_clean,))
            row = cursor.fetchone()
            if row:
                return row[0], f"Создан новый срез {row[0]} из MS SQL на {target_time_str}."

    return None, f"Срез на {date_clean} {target_time_str} не найден."