"""
数据加载和清洗模块
"""
import pandas as pd
import numpy as np
import io
import re
from dateutil import parser

# 数据文件配置
CSV_ENCODINGS = ['utf-8', 'gbk', 'gb2312', 'gb18030']
EXCEL_EXTENSIONS = ('.xlsx', '.xls')
CSV_EXTENSIONS = ('.csv',)
SUPPORTED_EXTENSIONS = CSV_EXTENSIONS + EXCEL_EXTENSIONS

# 必需的数据列
REQUIRED_COLUMNS = [
    '订单状态', '订单付款时间', '买家实际支付金额',
    '标题', '商品名称', '购买数量', '外部系统编号', '商品属性'
]


def validate_file_upload(file):
    """验证文件上传"""
    if file is None:
        return False, '没有选择文件'
    
    if file.filename == '':
        return False, '没有选择文件'
    
    if file.filename is None or not file.filename.endswith(SUPPORTED_EXTENSIONS):
        return False, f'只支持CSV、Excel文件，当前文件: {file.filename}'
    
    return True, None


def parse_datetime(date_str):
    """解析日期时间字符串"""
    if pd.isna(date_str) or date_str == '':
        return None
    
    try:
        return parser.parse(str(date_str))
    except:
        return None


def _read_file(file_data, filename):
    """读取文件（Excel或CSV）"""
    if filename.endswith(EXCEL_EXTENSIONS):
        df = pd.read_excel(file_data)
        print(f"📊 Excel文件读取成功")
        return df
    else:
        # 尝试多种编码读取CSV
        file_content = file_data.read()
        for encoding in CSV_ENCODINGS:
            try:
                # 使用encoding_errors='ignore'忽略解码错误，并自动处理BOM
                df = pd.read_csv(io.StringIO(file_content.decode(encoding, errors='ignore')), 
                               low_memory=False, encoding_errors='ignore')
                print(f"📊 CSV文件读取成功（{encoding.upper()}编码）")
                return df
            except (UnicodeDecodeError, Exception) as e:
                continue
        raise Exception("无法以任何编码读取CSV文件")


def _clean_title(title):
    """清理商品标题"""
    if pd.isna(title):
        return "未知商品"
    title_str = str(title).strip()
    title_str = re.sub(r'\s+', ' ', title_str)
    if len(title_str) > 100:
        title_str = title_str[:100] + "..."
    return title_str if title_str else "未知商品"


def load_and_clean_data(file_data, filename):
    """
    加载并清洗上传的数据文件
    
    Args:
        file_data: 文件数据对象
        filename: 文件名
    
    Returns:
        DataFrame: 清洗后的数据
    """
    try:
        df = _read_file(file_data, filename)
    except Exception as e:
        raise Exception(f"错误：无法读取文件。{str(e)}")

    print(f"✅ 数据文件加载成功：{filename}")
    print(f"📊 原始数据记录数：{len(df):,}")
    print(f"📄 文件列名：{list(df.columns)}")
    
    # 清理列名（移除BOM和空格）
    df.columns = df.columns.str.strip().str.replace('\ufeff', '', regex=False)
    
    # 检查必需列
    missing_cols = [col for col in REQUIRED_COLUMNS if col not in df.columns]
    if missing_cols:
        print(f"❌ 缺少必需列：{missing_cols}")
        print(f"📄 当前文件列名：{list(df.columns)}")
        raise Exception(f"错误：数据文件缺少必需的列：{', '.join(missing_cols)}")

    # 筛选有效订单
    print(f"🔍 筛选前订单状态分布：{df['订单状态'].value_counts().to_dict()}")
    valid_orders = df['订单状态'] == '交易成功'
    df = df[valid_orders].copy()
    print(f"✅ 筛选有效订单后剩余 {len(df):,} 条记录")
    
    if len(df) == 0:
        raise Exception("错误：没有有效的交易成功订单")

    # 转换数据类型
    df['订单付款时间'] = pd.Series(df['订单付款时间']).apply(parse_datetime)
    
    # 处理金额和数量字段
    df['买家实际支付金额'] = pd.to_numeric(df['买家实际支付金额'], errors='coerce').fillna(0)
    df['购买数量'] = pd.to_numeric(df['购买数量'], errors='coerce').fillna(1).astype(int)
    if '价格' in df.columns:
        df['价格'] = pd.to_numeric(df['价格'], errors='coerce').fillna(0)
    else:
        df['价格'] = 0
    
    # 处理标题字段，清理和标准化
    df['商品标题'] = pd.Series(df['标题']).apply(_clean_title)
    df['外部系统编号'] = pd.Series(df['外部系统编号']).fillna('未知编号')

    # 创建SPU标识（基于商品名称）
    df['SPU'] = pd.Series(df['商品名称']).apply(_clean_title)
    
    # 创建SKU标识
    df['SKU'] = df['外部系统编号'].astype(str)
    
    # 计算销售额
    df['单笔销售额'] = np.where(
        df['买家实际支付金额'] > 0,
        df['买家实际支付金额'],
        df['价格'] * df['购买数量']
    )
    
    # 移除无效数据
    valid_data = (
        pd.Series(df['订单付款时间']).notna() &
        (df['单笔销售额'] > 0) & 
        (df['购买数量'] > 0)
    )
    df = df[valid_data].copy()
    
    print(f"✅ 数据清洗完成，最终有效记录：{len(df):,}")
    
    return df