import os
import sys
import pandas as pd

sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))

from config import DATE_TODAY, DATE_YESTERDAY, OUTPUT_DIR
from modules.data_validator import check_file_freshness
from modules.data_loader import load_all_data
from modules.excel_exporter import generate_summary_excel, generate_detailed_excel
from modules.ai_verifier import ai_verify_scud_against_staff
from modules.text_reporter import generate_markdown_report
from modules.knowledge_base import load_knowledge_base


def main():
    print("=" * 60)
    print("ЗАПУСК СИСТЕМЫ МОДУЛЬНОГО КОНТРОЛЛИНГА СКУД ⟷ 1С")
    print("=" * 60)

    # 0. Валидация файлов
    print("[0/5] Проверка актуальности и свежести входных файлов...")
    is_valid, warnings, errors = check_file_freshness()

    if warnings:
        print("\n--- ⚠️ ПРЕДУПРЕЖДЕНИЯ ОБ АКТУАЛЬНОСТИ ---")
        for w in warnings:
            print(f"  {w}")
        print("-" * 45)

    if not is_valid:
        print("\n" + "!" * 60)
        print("🛑 ОСТАНОВКА ВЫПОЛНЕНИЯ: Обнаружены критические ошибки данных!")
        for e in errors:
            print(f"  {e}")
        print("!" * 60)
        sys.exit(1)

    print("[✓] Проверка актуальности успешно пройдена!\n")

    # 1. Загрузка
    print("[1/5] Загрузка данных СКУД, 1С и исключений...")
    raw_scud_df, staff_fios_clean, df_absent = load_all_data()

    # 2. ИИ-сверка
    print("[2/5] Проверка опечаток и сопоставление ФИО через ИИ...")
    scud_unrecognized = raw_scud_df[~raw_scud_df['fio_clean'].isin(staff_fios_clean)]['fio_clean'].tolist()
    fio_mapping = ai_verify_scud_against_staff(scud_unrecognized, staff_fios_clean)
    
    if fio_mapping:
        print(f"    [ИИ] Найдено и исправлено совпадений/опечаток: {len(fio_mapping)}")
        raw_scud_df['fio_clean'] = raw_scud_df['fio_clean'].apply(
            lambda x: fio_mapping[x]['staff_fio'] if x in fio_mapping else x
        )

    # 3. Объединение
    print("[3/5] Объединение реестров 1С и СКУД...")
    merged = raw_scud_df[raw_scud_df['fio_clean'].isin(staff_fios_clean)].copy()
    merged = merged.merge(df_absent, on='fio_clean', how='left')

    absent_explained = merged[(merged['Пришел'] == False) & (merged['Вид_отсутствия'].notna())]
    absent_unexplained = merged[(merged['Пришел'] == False) & (merged['Вид_отсутствия'].isna())]
    scud_present_but_absent_in_1c = merged[(merged['Пришел'] == True) & (merged['Вид_отсутствия'].notna())]

    # 4. Формирование Excel-файлов (автоматическое наименование вида "27 июля 2026 сводка.xlsx")
    print("[4/5] Формирование Excel-файлов...")
    
    generate_summary_excel(
        merged_df=merged,
        date_str=DATE_TODAY
    )

    generate_detailed_excel(
        merged_df=merged,
        date_str=DATE_YESTERDAY
    )

    # 5. Текстовый ИИ-отчет
    print("[5/5] Запуск ИИ-аудитора...")
    report_text = generate_markdown_report(
        merged_df=merged,
        absent_explained=absent_explained,
        absent_unexplained=absent_unexplained,
        scud_present_but_absent_in_1c=scud_present_but_absent_in_1c,
        raw_scud_df=raw_scud_df,
        date_str=DATE_TODAY
    )

    print("\n" + "=" * 60)
    print("ГОТОВАЯ ТЕКСТОВАЯ СВОДКА ИИ:")
    print("=" * 60)
    print(report_text)
    
    md_report_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, f"Сводка_контроллинга_{DATE_TODAY}.md")
    with open(md_report_path, "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(report_text)
    print(f"\n[✓] Текстовый отчет сохранен в: {md_report_path}")


if __name__ == "__main__":
    main()