import os
import pandas as pd
import warnings
from config import (
    normalize_fio, clean_scud_fio_light, load_exceptions, 
    DATA_DIR, SCUD_FILE, SCUD_FILE_TODAY, SCUD_FILE_YESTERDAY,
    STAFF_FILE_1C, ABSENT_FILE_1C
)

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

def is_excluded(fio, dept, pos, exceptions):
    fio_clean = normalize_fio(fio)
    dept_str = str(dept).strip().upper() if pd.notna(dept) else ""
    pos_str = str(pos).strip().lower() if pd.notna(pos) else ""

    if fio_clean in exceptions["fio"] or dept_str in exceptions["departments"] or pos_str in exceptions["positions"]:
        return True
    if any(keyword in pos_str for keyword in exceptions["position_keywords"]):
        return True
    return False

def load_staff_data():
    if not os.path.exists(STAFF_FILE_1C):
        raise FileNotFoundError(f"Файл штатного расписания не найден по пути: {STAFF_FILE_1C}")
    df_staff = pd.read_excel(STAFF_FILE_1C, skiprows=7)
    df_staff = df_staff.rename(columns={df_staff.columns[1]: 'ФИО'})
    df_staff['fio_clean'] = df_staff['ФИО'].apply(normalize_fio)
    return df_staff

def load_absent_data():
    if not os.path.exists(ABSENT_FILE_1C):
        raise FileNotFoundError(f"Файл отсутствий не найден по пути: {ABSENT_FILE_1C}")
    df_absent_raw = pd.read_excel(ABSENT_FILE_1C, skiprows=3)
    df_absent = df_absent_raw[1:].copy().reset_index(drop=True)
    df_absent = df_absent.rename(columns={df_absent.columns[0]: 'ФИО', df_absent.columns[2]: 'Вид_отсутствия'})
    df_absent['fio_clean'] = df_absent['ФИО'].apply(normalize_fio)
    return df_absent[['fio_clean', 'Вид_отсутствия']].dropna(subset=['fio_clean'])

def load_scud_data():
    scud_path = SCUD_FILE_TODAY if os.path.exists(SCUD_FILE_TODAY) else (SCUD_FILE_YESTERDAY if os.path.exists(SCUD_FILE_YESTERDAY) else SCUD_FILE)
    if not os.path.exists(scud_path):
        raise FileNotFoundError(f"Файл СКУД не найден в папке data/scud: {scud_path}")

    df_scud = pd.read_excel(scud_path)
    exceptions = load_exceptions()

    df_scud['fio_raw'] = df_scud['Сотрудник'].astype(str) if 'Сотрудник' in df_scud.columns else df_scud[df_scud.columns[0]].astype(str)
    df_scud['fio_clean'] = df_scud['fio_raw'].apply(clean_scud_fio_light)

    start_col = 'Начало_дня' if 'Начало_дня' in df_scud.columns else ('Начало дня' if 'Начало дня' in df_scud.columns else None)
    status_col = 'Статус' if 'Статус' in df_scud.columns else None

    # 🎯 ФИЗИЧЕСКИЙ ФАКТ ПРИСУТСТВИЯ
    def is_person_present(row):
        val_status = str(row.get(status_col, '')).strip().lower() if status_col else ''
        val_time = str(row.get(start_col, '')).strip() if start_col else ''
        
        if 'отсутствовал' in val_status or val_time in ['нет входа', 'none', 'nan', '', '00:00']:
            return False
        return True

    df_scud['Пришел'] = df_scud.apply(is_person_present, axis=1)
    
    df_scud['is_excluded'] = df_scud.apply(
        lambda r: is_excluded(r.get('Сотрудник', ''), r.get('Подразделение', ''), r.get('Должность', ''), exceptions),
        axis=1
    )
    return df_scud

def load_all_data():
    df_scud = load_scud_data()
    df_staff = load_staff_data()
    df_absent = load_absent_data()
    staff_fios_clean = df_staff['fio_clean'].dropna().tolist()
    return df_scud, staff_fios_clean, df_absent