# -*- coding: utf-8 -*-
"""
数据合并模块

合并同类 Excel/CSV 文件
"""

import os
import glob
import pandas as pd
from typing import Optional, List
from .config import default_config


def merge_files(
    source_dir: str,
    output_file: Optional[str] = None,
    pattern: str = "*.xlsx",
    time_column: Optional[str] = None,
    add_source_column: bool = True
) -> str:
    """
    合并目录下的所有同类文件
    
    Args:
        source_dir: 源数据目录
        output_file: 输出 CSV 文件路径。如果为 None，则输出到 cleaned_data 目录
        pattern: 文件匹配模式 (e.g., "*.xlsx", "*.csv", "*.xls")
        time_column: 可选，合并后按此列排序
        add_source_column: 是否添加来源文件列
        
    Returns:
        输出文件的绝对路径
        
    Raises:
        FileNotFoundError: 目录不存在或未找到匹配文件
    """
    if not os.path.isdir(source_dir):
        raise FileNotFoundError(f"目录不存在: {source_dir}")
    
    print(f"[SCAN] 正在扫描目录: {source_dir}")
    print(f"    匹配模式: {pattern}")
    
    # 查找匹配文件
    files = glob.glob(os.path.join(source_dir, pattern))
    
    # 如果是 xlsx，也尝试匹配 xls
    if pattern == "*.xlsx":
        files.extend(glob.glob(os.path.join(source_dir, "*.xls")))
    
    if not files:
        raise FileNotFoundError(f"未找到匹配 '{pattern}' 的文件")
    
    # 排序文件列表
    files = _sort_files(files)
    print(f"[FOUND] 找到 {len(files)} 个文件")
    
    # 确定输出路径
    if output_file is None:
        default_config.ensure_dirs()
        dir_name = os.path.basename(os.path.normpath(source_dir))
        output_file = os.path.join(
            default_config.cleaned_data_dir,
            f"{dir_name}_merged.csv"
        )
    
    # 合并数据
    all_dfs = []
    for file in files:
        try:
            df = _read_file(file)
            if df is not None and not df.empty:
                if add_source_column:
                    df['_source_file'] = os.path.basename(file)
                all_dfs.append(df)
        except Exception as e:
            print(f"[ERROR] 读取失败 {file}: {e}")
    
    if not all_dfs:
        raise ValueError("没有成功读取到任何数据")
    
    print(f"[MERGE] 正在合并 {len(all_dfs)} 个数据源...")
    merged_df = pd.concat(all_dfs, ignore_index=True)
    print(f"    合并后总行数: {len(merged_df)}")
    
    # 可选：按时间排序
    if time_column and time_column in merged_df.columns:
        print(f"[SORT] 正在按 '{time_column}' 排序...")
        merged_df[time_column] = pd.to_datetime(merged_df[time_column], errors='coerce')
        merged_df = merged_df.sort_values(by=time_column, na_position='last')
    elif time_column:
        print(f"[WARN] 未找到时间列 '{time_column}'，跳过排序")
    
    # 保存结果
    print(f"[SAVE] 正在保存: {output_file}")
    merged_df.to_csv(output_file, index=False, encoding=default_config.csv_encoding)
    
    abs_output = os.path.abspath(output_file)
    print(f"[OK] 合并完成！")
    print(f"    输出文件: {abs_output}")
    print(f"    总行数: {len(merged_df)}")
    
    return abs_output


def _sort_files(files: List[str]) -> List[str]:
    """对文件列表进行智能排序"""
    try:
        # 尝试按文件名中的数字排序
        files.sort(key=lambda x: int(os.path.basename(x).split('.')[0]))
        print("[SORT] 已按文件名数字顺序排序")
    except ValueError:
        # 退回到字母排序
        files.sort()
        print("[SORT] 已按文件名字母顺序排序")
    return files


def _read_file(file_path: str) -> Optional[pd.DataFrame]:
    """读取单个文件（支持 CSV 和 Excel）"""
    ext = os.path.splitext(file_path)[1].lower()
    
    print(f"[READ] 读取: {os.path.basename(file_path)}")
    
    if ext == '.csv':
        df = pd.read_csv(file_path, low_memory=False)
        print(f"    行数: {len(df)}")
        return df
    
    elif ext in ('.xlsx', '.xls'):
        # 读取 Excel 所有 sheet 并合并
        xls = pd.ExcelFile(file_path)
        print(f"    Sheets: {xls.sheet_names}")
        
        sheet_dfs = []
        for sheet_name in xls.sheet_names:
            df = pd.read_excel(xls, sheet_name=sheet_name)
            if not df.empty:
                print(f"    - Sheet '{sheet_name}': {len(df)} 行")
                sheet_dfs.append(df)
        
        if sheet_dfs:
            return pd.concat(sheet_dfs, ignore_index=True)
        return None
    
    else:
        print(f"[WARN] 不支持的文件格式: {ext}")
        return None