import logging
from typing import Dict, List, Optional, Any
from datetime import datetime
import json
from app.core.llm.llm_service import llm_client

logger = logging.getLogger(__name__)

class DataFlowService:
    """数据流服务类，处理数据流相关的业务逻辑"""
    
    @staticmethod
    def get_dataflows(page: int = 1, page_size: int = 10, search: str = '') -> Dict[str, Any]:
        """
        获取数据流列表
        
        Args:
            page: 页码
            page_size: 每页大小
            search: 搜索关键词
            
        Returns:
            包含数据流列表和分页信息的字典
        """
        try:
            # TODO: 这里应该从数据库查询数据流列表
            # 目前返回模拟数据
            mock_dataflows = [
                {
                    'id': i,
                    'name': f'数据流_{i}',
                    'description': f'这是第{i}个数据流的描述',
                    'status': 'active' if i % 2 == 0 else 'inactive',
                    'created_at': datetime.now().isoformat(),
                    'updated_at': datetime.now().isoformat(),
                    'created_by': f'user_{i % 3 + 1}'
                }
                for i in range(1, 21)
            ]
            
            # 简单的搜索过滤
            if search:
                mock_dataflows = [
                    df for df in mock_dataflows 
                    if search.lower() in df['name'].lower() or search.lower() in df['description'].lower()
                ]
            
            # 分页处理
            total = len(mock_dataflows)
            start = (page - 1) * page_size
            end = start + page_size
            dataflows = mock_dataflows[start:end]
            
            return {
                'list': dataflows,
                'pagination': {
                    'page': page,
                    'page_size': page_size,
                    'total': total,
                    'total_pages': (total + page_size - 1) // page_size
                }
            }
        except Exception as e:
            logger.error(f"获取数据流列表失败: {str(e)}")
            raise e
    
    @staticmethod
    def get_dataflow_by_id(dataflow_id: int) -> Optional[Dict[str, Any]]:
        """
        根据ID获取数据流详情
        
        Args:
            dataflow_id: 数据流ID
            
        Returns:
            数据流详情字典，如果不存在则返回None
        """
        try:
            # TODO: 这里应该从数据库查询指定的数据流
            # 目前返回模拟数据
            if dataflow_id <= 0 or dataflow_id > 20:
                return None
                
            return {
                'id': dataflow_id,
                'name': f'数据流_{dataflow_id}',
                'description': f'这是第{dataflow_id}个数据流的详细描述',
                'status': 'active' if dataflow_id % 2 == 0 else 'inactive',
                'created_at': datetime.now().isoformat(),
                'updated_at': datetime.now().isoformat(),
                'created_by': f'user_{dataflow_id % 3 + 1}',
                'config': {
                    'source': {
                        'type': 'database',
                        'connection': 'mysql://localhost:3306/test'
                    },
                    'target': {
                        'type': 'file',
                        'path': '/data/output/'
                    },
                    'transformations': [
                        {'type': 'filter', 'condition': 'age > 18'},
                        {'type': 'aggregate', 'group_by': 'department', 'function': 'count'}
                    ]
                }
            }
        except Exception as e:
            logger.error(f"获取数据流详情失败: {str(e)}")
            raise e
    
    @staticmethod
    def create_dataflow(data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """
        创建新的数据流
        
        Args:
            data: 数据流配置数据
            
        Returns:
            创建的数据流信息
        """
        try:
            # TODO: 这里应该验证数据并保存到数据库
            # 目前返回模拟数据
            required_fields = ['name', 'description']
            for field in required_fields:
                if field not in data:
                    raise ValueError(f"缺少必填字段: {field}")
            
            new_dataflow = {
                'id': 21,  # 模拟新生成的ID
                'name': data['name'],
                'description': data['description'],
                'status': 'inactive',
                'created_at': datetime.now().isoformat(),
                'updated_at': datetime.now().isoformat(),
                'created_by': 'current_user',
                'config': data.get('config', {})
            }
            
            logger.info(f"创建数据流成功: {new_dataflow['name']}")
            return new_dataflow
        except Exception as e:
            logger.error(f"创建数据流失败: {str(e)}")
            raise e
    
    @staticmethod
    def update_dataflow(dataflow_id: int, data: Dict[str, Any]) -> Optional[Dict[str, Any]]:
        """
        更新数据流
        
        Args:
            dataflow_id: 数据流ID
            data: 更新的数据
            
        Returns:
            更新后的数据流信息，如果不存在则返回None
        """
        try:
            # TODO: 这里应该更新数据库中的数据流
            # 目前返回模拟数据
            if dataflow_id <= 0 or dataflow_id > 20:
                return None
            
            updated_dataflow = {
                'id': dataflow_id,
                'name': data.get('name', f'数据流_{dataflow_id}'),
                'description': data.get('description', f'这是第{dataflow_id}个数据流的描述'),
                'status': data.get('status', 'active' if dataflow_id % 2 == 0 else 'inactive'),
                'created_at': datetime.now().isoformat(),
                'updated_at': datetime.now().isoformat(),
                'created_by': f'user_{dataflow_id % 3 + 1}',
                'config': data.get('config', {})
            }
            
            logger.info(f"更新数据流成功: ID={dataflow_id}")
            return updated_dataflow
        except Exception as e:
            logger.error(f"更新数据流失败: {str(e)}")
            raise e
    
    @staticmethod
    def delete_dataflow(dataflow_id: int) -> bool:
        """
        删除数据流
        
        Args:
            dataflow_id: 数据流ID
            
        Returns:
            删除是否成功
        """
        try:
            # TODO: 这里应该从数据库删除数据流
            # 目前返回模拟结果
            if dataflow_id <= 0 or dataflow_id > 20:
                return False
            
            logger.info(f"删除数据流成功: ID={dataflow_id}")
            return True
        except Exception as e:
            logger.error(f"删除数据流失败: {str(e)}")
            raise e
    
    @staticmethod
    def execute_dataflow(dataflow_id: int, params: Dict[str, Any] = None) -> Dict[str, Any]:
        """
        执行数据流
        
        Args:
            dataflow_id: 数据流ID
            params: 执行参数
            
        Returns:
            执行结果信息
        """
        try:
            # TODO: 这里应该实际执行数据流
            # 目前返回模拟结果
            if dataflow_id <= 0 or dataflow_id > 20:
                raise ValueError(f"数据流不存在: ID={dataflow_id}")
            
            execution_id = f"exec_{dataflow_id}_{int(datetime.now().timestamp())}"
            
            result = {
                'execution_id': execution_id,
                'dataflow_id': dataflow_id,
                'status': 'running',
                'started_at': datetime.now().isoformat(),
                'params': params or {},
                'progress': 0
            }
            
            logger.info(f"开始执行数据流: ID={dataflow_id}, execution_id={execution_id}")
            return result
        except Exception as e:
            logger.error(f"执行数据流失败: {str(e)}")
            raise e
    
    @staticmethod
    def get_dataflow_status(dataflow_id: int) -> Dict[str, Any]:
        """
        获取数据流执行状态
        
        Args:
            dataflow_id: 数据流ID
            
        Returns:
            执行状态信息
        """
        try:
            # TODO: 这里应该查询实际的执行状态
            # 目前返回模拟状态
            if dataflow_id <= 0 or dataflow_id > 20:
                raise ValueError(f"数据流不存在: ID={dataflow_id}")
            
            status = ['running', 'completed', 'failed', 'pending'][dataflow_id % 4]
            
            return {
                'dataflow_id': dataflow_id,
                'status': status,
                'progress': 100 if status == 'completed' else (dataflow_id * 10) % 100,
                'started_at': datetime.now().isoformat(),
                'completed_at': datetime.now().isoformat() if status == 'completed' else None,
                'error_message': '执行过程中发生错误' if status == 'failed' else None
            }
        except Exception as e:
            logger.error(f"获取数据流状态失败: {str(e)}")
            raise e
    
    @staticmethod
    def get_dataflow_logs(dataflow_id: int, page: int = 1, page_size: int = 50) -> Dict[str, Any]:
        """
        获取数据流执行日志
        
        Args:
            dataflow_id: 数据流ID
            page: 页码
            page_size: 每页大小
            
        Returns:
            执行日志列表和分页信息
        """
        try:
            # TODO: 这里应该查询实际的执行日志
            # 目前返回模拟日志
            if dataflow_id <= 0 or dataflow_id > 20:
                raise ValueError(f"数据流不存在: ID={dataflow_id}")
            
            mock_logs = [
                {
                    'id': i,
                    'timestamp': datetime.now().isoformat(),
                    'level': ['INFO', 'WARNING', 'ERROR'][i % 3],
                    'message': f'数据流执行日志消息 {i}',
                    'component': ['source', 'transform', 'target'][i % 3]
                }
                for i in range(1, 101)
            ]
            
            # 分页处理
            total = len(mock_logs)
            start = (page - 1) * page_size
            end = start + page_size
            logs = mock_logs[start:end]
            
            return {
                'logs': logs,
                'pagination': {
                    'page': page,
                    'page_size': page_size,
                    'total': total,
                    'total_pages': (total + page_size - 1) // page_size
                }
            }
        except Exception as e:
            logger.error(f"获取数据流日志失败: {str(e)}")
            raise e

    @staticmethod
    def create_script(request_data: str) -> str:
        """
        使用Deepseek模型生成脚本
        
        Args:
            request_data: 请求数据，用户需求的文本描述
            
        Returns:
            生成的脚本内容（TXT格式）
        """
        try:
            # 构建prompt
            prompt_parts = []
            
            # 添加系统提示
            prompt_parts.append("请根据以下需求生成相应的数据处理脚本：")
            
            # 直接将request_data作为文本描述添加到prompt中
            prompt_parts.append(request_data)
            
            # 添加格式要求
            prompt_parts.append("\n请生成完整可执行的脚本代码，包含必要的注释和错误处理。")
            
            # 组合prompt
            full_prompt = "\n\n".join(prompt_parts)
            
            logger.info(f"开始调用Deepseek模型生成脚本，prompt长度: {len(full_prompt)}")
            
            # 调用LLM服务
            script_content = llm_client(full_prompt)
            
            if not script_content:
                raise ValueError("Deepseek模型返回空内容")
            
            # 确保返回的是文本格式
            if not isinstance(script_content, str):
                script_content = str(script_content)
            
            logger.info(f"脚本生成成功，内容长度: {len(script_content)}")
            
            return script_content
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"生成脚本失败: {str(e)}")
            raise e