"""
CSV/XLSX 匯入模組

本模組負責處理時間軸事件的資料匯入。
支援 CSV 和 XLSX 格式，包含欄位自動對應與格式容錯功能。
"""

import csv
import re
from datetime import datetime, timedelta
from pathlib import Path
from typing import List, Dict, Any, Optional, Union
import logging

try:
    import pandas as pd
    PANDAS_AVAILABLE = True
except ImportError:
    PANDAS_AVAILABLE = False

from .schemas import Event, ImportResult, EventType

# 設定日誌
logger = logging.getLogger(__name__)


class ImporterError(Exception):
    """匯入器錯誤基礎類別"""
    pass


class FieldMapper:
    """
    欄位對應器

    負責將不同的欄位名稱映射到標準欄位。
    支援多語言和不同命名習慣。
    """

    # 欄位對應字典
    FIELD_MAPPING = {
        'id': ['id', 'ID', '編號', '序號', 'identifier'],
        'title': ['title', 'Title', '標題', '名稱', 'name', 'event'],
        'start': ['start', 'Start', '開始', '開始時間', 'start_time', 'begin', 'time', 'Time', '時間', 'date', 'Date', '日期'],
        'group': ['group', 'Group', '群組', '分類', 'category', 'phase'],
        'description': ['description', 'Description', '描述', '說明', 'detail', 'note'],
        'color': ['color', 'Color', '顏色', 'colour'],
    }

    @classmethod
    def map_fields(cls, headers: List[str]) -> Dict[str, str]:
        """
        將 CSV/XLSX 的欄位名稱映射到標準欄位

        Args:
            headers: 原始欄位名稱列表

        Returns:
            映射字典 {標準欄位: 原始欄位}
        """
        mapping = {}
        headers_lower = [h.strip() for h in headers]

        for standard_field, variants in cls.FIELD_MAPPING.items():
            for header in headers_lower:
                if header in variants or header.lower() in [v.lower() for v in variants]:
                    # 找到原始 header（保留大小寫）
                    original_header = headers[headers_lower.index(header)]
                    mapping[standard_field] = original_header
                    break

        return mapping

    @classmethod
    def validate_required_fields(cls, mapping: Dict[str, str]) -> List[str]:
        """
        驗證必要欄位是否存在

        Args:
            mapping: 欄位映射字典

        Returns:
            缺少的必要欄位列表
        """
        required_fields = ['id', 'title', 'start']
        missing_fields = [f for f in required_fields if f not in mapping]
        return missing_fields


class DateParser:
    """
    日期解析器

    支援多種日期格式的容錯解析。
    """

    # 支援的日期格式列表
    DATE_FORMATS = [
        '%Y-%m-%d %H:%M:%S',
        '%Y/%m/%d %H:%M:%S',
        '%Y-%m-%d',
        '%Y/%m/%d',
        '%d-%m-%Y',
        '%d/%m/%Y',
        '%Y年%m月%d日',
        '%Y年%m月%d日 %H:%M:%S',
        '%Y-%m-%dT%H:%M:%S',
        '%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f',
    ]

    @classmethod
    def parse(cls, date_str: str) -> Optional[datetime]:
        """
        解析日期字串

        Args:
            date_str: 日期字串或 Excel 日期序列號

        Returns:
            datetime 物件，解析失敗則回傳 None
        """
        if not date_str or (isinstance(date_str, str) and not date_str.strip()):
            return None

        # 如果是數字（Excel 日期序列號），先轉換
        if isinstance(date_str, (int, float)):
            if PANDAS_AVAILABLE:
                try:
                    # Excel 日期從 1899-12-30 開始計算
                    return pd.to_datetime(date_str, origin='1899-12-30', unit='D')
                except Exception as e:
                    logger.warning(f"無法解析 Excel 日期序列號 {date_str}: {str(e)}")
                    return None
            else:
                # 沒有 pandas，使用標準庫手動計算
                try:
                    excel_epoch = datetime(1899, 12, 30)
                    return excel_epoch + timedelta(days=int(date_str))
                except Exception as e:
                    logger.warning(f"無法解析 Excel 日期序列號 {date_str}: {str(e)}")
                    return None

        date_str = str(date_str).strip()

        # 嘗試各種格式
        for fmt in cls.DATE_FORMATS:
            try:
                return datetime.strptime(date_str, fmt)
            except ValueError:
                continue

        # 嘗試使用 pandas 的智能解析（如果可用）
        if PANDAS_AVAILABLE:
            try:
                return pd.to_datetime(date_str)
            except Exception:
                pass

        logger.warning(f"無法解析日期: {date_str}")
        return None


class ColorValidator:
    """
    顏色格式驗證器
    """

    # HEX 顏色正則表達式
    HEX_PATTERN = re.compile(r'^#[0-9A-Fa-f]{6}$')

    # 預設顏色
    DEFAULT_COLORS = [
        '#3B82F6',  # 藍色
        '#10B981',  # 綠色
        '#F59E0B',  # 橙色
        '#EF4444',  # 紅色
        '#8B5CF6',  # 紫色
        '#EC4899',  # 粉色
        '#14B8A6',  # 青色
        '#F97316',  # 深橙
    ]

    @classmethod
    def validate(cls, color: str, index: int = 0) -> str:
        """
        驗證顏色格式

        Args:
            color: 顏色字串
            index: 索引（用於選擇預設顏色）

        Returns:
            有效的 HEX 顏色代碼
        """
        # 確保 index 是整數（防止 pandas 傳入 float）
        index = int(index) if index is not None else 0

        if not color:
            return cls.DEFAULT_COLORS[index % len(cls.DEFAULT_COLORS)]

        color = str(color).strip().upper()

        # 補充 # 符號
        if not color.startswith('#'):
            color = '#' + color

        # 驗證格式
        if cls.HEX_PATTERN.match(color):
            return color

        # 格式無效，使用預設顏色
        logger.warning(f"無效的顏色格式: {color}，使用預設顏色")
        return cls.DEFAULT_COLORS[index % len(cls.DEFAULT_COLORS)]


class CSVImporter:
    """
    CSV/XLSX 匯入器

    負責讀取 CSV 或 XLSX 檔案並轉換為 Event 物件列表。
    """

    def __init__(self):
        self.field_mapper = FieldMapper()
        self.date_parser = DateParser()
        self.color_validator = ColorValidator()

    def import_file(self, file_path: Union[str, Path]) -> ImportResult:
        """
        匯入 CSV 或 XLSX 檔案

        Args:
            file_path: 檔案路徑

        Returns:
            ImportResult 物件
        """
        file_path = Path(file_path)

        if not file_path.exists():
            return ImportResult(
                success=False,
                errors=[f"檔案不存在: {file_path}"],
                total_rows=0,
                imported_count=0
            )

        # 根據副檔名選擇處理方式
        if file_path.suffix.lower() == '.csv':
            return self._import_csv(file_path)
        elif file_path.suffix.lower() in ['.xlsx', '.xls']:
            return self._import_xlsx(file_path)
        else:
            return ImportResult(
                success=False,
                errors=[f"不支援的檔案格式: {file_path.suffix}"],
                total_rows=0,
                imported_count=0
            )

    def _import_csv(self, file_path: Path) -> ImportResult:
        """
        匯入 CSV 檔案

        Args:
            file_path: CSV 檔案路徑

        Returns:
            ImportResult 物件
        """
        events = []
        errors = []

        try:
            with open(file_path, 'r', encoding='utf-8-sig') as f:
                reader = csv.DictReader(f)
                headers = reader.fieldnames

                if not headers:
                    return ImportResult(
                        success=False,
                        errors=["CSV 檔案為空"],
                        total_rows=0,
                        imported_count=0
                    )

                # 欄位映射
                field_mapping = self.field_mapper.map_fields(headers)
                logger.info(f"CSV 欄位映射結果: {field_mapping}")
                logger.info(f"原始欄位: {headers}")

                missing_fields = self.field_mapper.validate_required_fields(field_mapping)

                if missing_fields:
                    logger.error(f"缺少必要欄位: {missing_fields}")
                    return ImportResult(
                        success=False,
                        errors=[f"缺少必要欄位: {', '.join(missing_fields)}"],
                        total_rows=0,
                        imported_count=0
                    )

                # 逐行處理
                row_num = 1
                for row in reader:
                    row_num += 1
                    try:
                        logger.debug(f"處理第 {row_num} 行: {row}")
                        event = self._parse_row(row, field_mapping, row_num)
                        if event:
                            events.append(event)
                            logger.debug(f"成功匯入第 {row_num} 行")
                        else:
                            logger.warning(f"第 {row_num} 行返回 None")
                    except Exception as e:
                        error_msg = f"第 {row_num} 行錯誤: {str(e)}"
                        errors.append(error_msg)
                        logger.error(error_msg)

                return ImportResult(
                    success=True,
                    events=events,
                    errors=errors,
                    total_rows=int(row_num - 1),
                    imported_count=int(len(events))
                )

        except Exception as e:
            logger.error(f"CSV 匯入失敗: {str(e)}")
            return ImportResult(
                success=False,
                errors=[f"CSV 匯入失敗: {str(e)}"],
                total_rows=0,
                imported_count=0
            )

    def _import_xlsx(self, file_path: Path) -> ImportResult:
        """
        匯入 XLSX 檔案

        Args:
            file_path: XLSX 檔案路徑

        Returns:
            ImportResult 物件
        """
        if not PANDAS_AVAILABLE:
            return ImportResult(
                success=False,
                errors=["需要安裝 pandas 和 openpyxl 以支援 XLSX 匯入"],
                total_rows=0,
                imported_count=0
            )

        try:
            # 讀取第一個工作表
            df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=0)

            if df.empty:
                return ImportResult(
                    success=False,
                    errors=["XLSX 檔案為空"],
                    total_rows=0,
                    imported_count=0
                )

            # 轉換為字典列表
            records = df.to_dict('records')
            headers = df.columns.tolist()

            # 欄位映射
            field_mapping = self.field_mapper.map_fields(headers)
            logger.info(f"XLSX 欄位映射結果: {field_mapping}")
            logger.info(f"原始欄位: {headers}")

            missing_fields = self.field_mapper.validate_required_fields(field_mapping)

            if missing_fields:
                logger.error(f"缺少必要欄位: {missing_fields}")
                return ImportResult(
                    success=False,
                    errors=[f"缺少必要欄位: {', '.join(missing_fields)}"],
                    total_rows=0,
                    imported_count=0
                )

            # 逐行處理
            events = []
            errors = []

            for idx, row in enumerate(records, start=2):  # Excel 從第 2 行開始（第 1 行是標題）
                try:
                    event = self._parse_row(row, field_mapping, idx)
                    if event:
                        events.append(event)
                except Exception as e:
                    errors.append(f"第 {idx} 行錯誤: {str(e)}")

            return ImportResult(
                success=True,
                events=events,
                errors=errors,
                total_rows=int(len(records)),
                imported_count=int(len(events))
            )

        except Exception as e:
            logger.error(f"XLSX 匯入失敗: {str(e)}")
            return ImportResult(
                success=False,
                errors=[f"XLSX 匯入失敗: {str(e)}"],
                total_rows=0,
                imported_count=0
            )

    def _parse_row(self, row: Dict[str, Any], field_mapping: Dict[str, str], row_num: int) -> Optional[Event]:
        """
        解析單行資料

        Args:
            row: 行資料字典
            field_mapping: 欄位映射
            row_num: 行號

        Returns:
            Event 物件或 None
        """
        # 輔助函數：安全地轉換為字串（處理 NaN、None、float 等）
        def safe_str(value):
            if pd.isna(value) if PANDAS_AVAILABLE else (value is None or value == ''):
                return ''
            # 如果是 float 且接近整數，轉為整數後再轉字串
            if isinstance(value, float):
                if value == int(value):
                    return str(int(value))
            return str(value).strip()

        # 提取欄位值
        event_id = safe_str(row.get(field_mapping['id'], ''))
        title = safe_str(row.get(field_mapping['title'], ''))
        start_str = safe_str(row.get(field_mapping['start'], ''))
        group = safe_str(row.get(field_mapping.get('group', ''), '')) or None
        description = safe_str(row.get(field_mapping.get('description', ''), '')) or None
        color = safe_str(row.get(field_mapping.get('color', ''), ''))

        # 驗證必要欄位
        if not event_id or not title:
            raise ValueError("缺少 ID 或標題")

        if not start_str:
            raise ValueError("缺少時間欄位")

        # 解析時間（只有一個時間欄位）
        start = self.date_parser.parse(start_str)
        if not start:
            raise ValueError(f"無效的時間: {start_str}")

        # 將 pandas Timestamp 轉換為標準 datetime
        if PANDAS_AVAILABLE:
            if isinstance(start, pd.Timestamp):
                start = start.to_pydatetime()

        # 驗證顏色
        color = self.color_validator.validate(color, int(row_num))
        if not color:
            color = self.color_validator.DEFAULT_COLORS[0]

        # 所有事件都是時間點類型
        event_type = EventType.POINT
        end = None

        # 建立 Event 物件
        try:
            event = Event(
                id=event_id,
                title=title,
                start=start,
                end=end,
                group=group,
                description=description,
                color=color,
                event_type=event_type
            )
            return event
        except Exception as e:
            logger.error(f"創建 Event 失敗: {str(e)}")
            raise


# 匯出主要介面
__all__ = ['CSVImporter', 'ImportResult', 'ImporterError']