#!/usr/bin/env python3
"""
二期数据 ETL 脚本
将原始平台导出格式（每题一个Sheet + 15个学科独立文件）
转换为与一期相同的扁平表格式，供后续赋分/分析引擎使用

输入：二期/[整理前] 二期_课程实施+教材使用情况表/
输出：report-admin/data/era2/ 下的3张扁平表
  - era2_基础信息表.xlsx
  - era2_课程实施情况表.xlsx
  - era2_学科课程实施情况表.xlsx

一期目标格式：
  基础信息表列: 题号, 题型, 题目ID, 题目内容, 字段ID, 字段名称, 字段值, 年级, 学期, 区, 学校名称, 办学性质, 学校类别, 学校等级, 地域类型, 特色类型, 等级B, 等级C
  课程实施情况表列: 题号, 题型, 字段ID, 字段名称, 字段取值, 选项文字, 学科, 学期, 年级, 学校简称, 所在区, 学校类别, 学校性质, 所处地区, 学校类型, 学校类型编号
  学科课程实施情况表列: 题号, 题型, 字段ID, 字段名称, 字段取值, 学科, 选项文字, 学校性质, 所在区, 学校类别, 学校特色, 学校简称, 所处地区, 学校类型, 学校类型编号
"""
import pandas as pd
import numpy as np
from pathlib import Path
from typing import Dict, List, Optional
import logging
import time
import glob

logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s",
    datefmt="%H:%M:%S",
)
logger = logging.getLogger(__name__)

# ===== 路径配置 =====
PROJECT_ROOT = Path(__file__).parent.parent.parent  # report-admin/
DATA_ROOT = PROJECT_ROOT.parent  # 20260301-邱老师-校长画像/
ERA2_RAW_DIR = DATA_ROOT / "二期" / "[整理前] 二期_课程实施+教材使用情况表"
ERA2_OUTPUT_DIR = PROJECT_ROOT / "data" / "era2"


def load_raw_file(filepath: Path) -> Dict:
    """
    加载一个二期原始 Excel 文件，返回：
    {
        'home': DataFrame,          # 首页元信息
        'data_sheets': {题号: DataFrame},  # 每题的数据
        'field_map': DataFrame,     # 字段映射关系
        'dim_map': DataFrame,       # 维度映射关系
        'type_stats': DataFrame,    # 题型统计
    }
    """
    logger.info(f"  加载: {filepath.name}")
    xls = pd.ExcelFile(filepath)

    result = {
        'home': pd.read_excel(xls, sheet_name='首页'),
        'data_sheets': {},
        'field_map': None,
        'dim_map': None,
        'type_stats': None,
    }

    for sn in xls.sheet_names:
        if sn == '首页':
            continue
        elif sn == '字段映射关系':
            result['field_map'] = pd.read_excel(xls, sheet_name=sn)
        elif sn == '维度映射关系':
            result['dim_map'] = pd.read_excel(xls, sheet_name=sn)
        elif sn == '题型统计':
            result['type_stats'] = pd.read_excel(xls, sheet_name=sn)
        elif sn.isdigit():
            result['data_sheets'][int(sn)] = pd.read_excel(xls, sheet_name=sn)

    xls.close()
    total_rows = sum(len(df) for df in result['data_sheets'].values())
    logger.info(f"    → {len(result['data_sheets'])}个题Sheet, {total_rows}行数据")
    return result


def build_type_map(type_stats: pd.DataFrame) -> Dict[int, str]:
    """从题型统计构建 题号→题型 的映射"""
    return dict(zip(type_stats['题号'].astype(int), type_stats['题型']))


def extract_school_short_name(full_name: str) -> str:
    """
    从全称提取简称
    '上海市延安中学' → '延安中学'
    '华东政法大学附属中学' → '华政附中'
    '华东师范大学附属天山学校' → '天山学校'
    保留全称作为默认
    """
    # 不做过度简化，保留全称让下游配置来处理映射
    return full_name


def extract_district_name(region_str: str) -> str:
    """
    从区域维度提取区名
    '上海市长宁区教育学院' → '长宁区'
    '上海市青浦区教师进修学院' → '青浦区'
    """
    if pd.isna(region_str):
        return ""
    s = str(region_str)
    # 提取 "XX区" 部分
    for suffix in ['教育学院', '教师进修学院', '教育委员会']:
        s = s.replace(suffix, '')
    s = s.replace('上海市', '')
    return s.strip()


# ===== 1. 基础信息表 ETL =====
def transform_basic_info(raw: Dict) -> pd.DataFrame:
    """
    将二期基础信息表转为一期格式
    一期列: 题号, 题型, 题目ID, 题目内容, 字段ID, 字段名称, 字段值, 年级, 学期, 区, 学校名称, ...
    二期列: 问题id, 字段id, 字段名称, 字段取值, 维度id, 维度名称, 学科维度, 年级维度, 学期维度, 学校维度, 区域维度, 用户维度, 状态, 问卷提交时间
    """
    logger.info("转换基础信息表...")
    type_map = build_type_map(raw['type_stats'])
    rows = []

    for q_num, df in sorted(raw['data_sheets'].items()):
        q_type = type_map.get(q_num, '未知')
        for _, row in df.iterrows():
            rows.append({
                '题号': q_num,
                '题型': q_type,
                '题目ID': row.get('问题id', ''),
                '题目内容': '',  # 二期原始数据无此字段
                '字段ID': row.get('字段id', ''),
                '字段名称': row.get('字段名称', ''),
                '字段值': row.get('字段取值', ''),
                '年级': row.get('年级维度', '不分年级'),
                '学期': row.get('学期维度', ''),
                '区': extract_district_name(row.get('区域维度', '')),
                '学校名称': row.get('学校维度', ''),
                # 以下字段二期原始数据无，留空后续由配置补充
                '办学性质': '',
                '学校类别': '',
                '学校等级': '',
                '地域类型': '',
                '特色类型': '',
                '等级B': '',
                '等级C': '',
            })

    result = pd.DataFrame(rows)
    # 强制所有列为字符串，避免混合类型导致 parquet 报错
    result = result.astype(str)
    logger.info(f"  基础信息表: {len(result)}行")
    return result


# ===== 2. 课程实施情况表 ETL =====
def transform_course_impl(raw: Dict) -> pd.DataFrame:
    """
    将二期课程实施情况表转为一期格式
    一期列: 题号, 题型, 字段ID, 字段名称, 字段取值, 选项文字, 学科, 学期, 年级, 学校简称, 所在区, ...
    """
    logger.info("转换课程实施情况表...")
    type_map = build_type_map(raw['type_stats'])
    rows = []

    for q_num, df in sorted(raw['data_sheets'].items()):
        q_type = type_map.get(q_num, '未知')
        for _, row in df.iterrows():
            rows.append({
                '题号': str(q_num),
                '题型': q_type,
                '字段ID': row.get('字段id', ''),
                '字段名称': row.get('字段名称', ''),
                '字段取值': row.get('字段取值', ''),
                '选项文字': row.get('维度名称', ''),  # 二期中维度名称对应选项文字
                '学科': row.get('学科维度', '不分学科'),
                '学期': row.get('学期维度', ''),
                '年级': row.get('年级维度', '不分年级'),
                '学校简称': row.get('学校维度', ''),
                '所在区': extract_district_name(row.get('区域维度', '')),
                # 以下字段二期原始数据无，留空
                '学校类别': '',
                '学校性质': '',
                '所处地区': '',
                '学校类型': '',
                '学校类型编号': '',
            })

    result = pd.DataFrame(rows)
    result = result.astype(str)
    logger.info(f"  课程实施情况表: {len(result)}行")
    return result


# ===== 3. 学科课程实施情况表 ETL =====
def transform_subject_impl(raw_files: Dict[str, Dict]) -> pd.DataFrame:
    """
    将二期的15个学科独立文件合并为一张表（一期格式）
    一期列: 题号, 题型, 字段ID, 字段名称, 字段取值, 学科, 选项文字, 学校性质, 所在区, ...
    """
    logger.info("转换学科课程实施情况表（合并15个学科文件）...")
    all_rows = []

    for subject, raw in sorted(raw_files.items()):
        type_map = build_type_map(raw['type_stats'])
        subject_rows = 0

        for q_num, df in sorted(raw['data_sheets'].items()):
            q_type = type_map.get(q_num, '未知')
            for _, row in df.iterrows():
                all_rows.append({
                    '题号': str(q_num),
                    '题型': q_type,
                    '字段ID': row.get('字段id', ''),
                    '字段名称': row.get('字段名称', ''),
                    '字段取值': row.get('字段取值', ''),
                    '学科': subject,
                    '选项文字': row.get('维度名称', ''),
                    '学校性质': '',
                    '所在区': extract_district_name(row.get('区域维度', '')),
                    '学校类别': '',
                    '学校特色': '',
                    '学校简称': row.get('学校维度', ''),
                    '所处地区': '',
                    '学校类型': '',
                    '学校类型编号': '',
                })
                subject_rows += 1

        logger.info(f"  {subject}: {subject_rows}行")

    result = pd.DataFrame(all_rows)
    result = result.astype(str)
    logger.info(f"  学科课程实施情况表合计: {len(result)}行")
    return result


# ===== 主流程 =====
def main():
    start = time.time()

    print("=" * 70)
    print("📊 二期数据 ETL 转换")
    print(f"   输入: {ERA2_RAW_DIR}")
    print(f"   输出: {ERA2_OUTPUT_DIR}")
    print("=" * 70)

    # 检查输入目录
    if not ERA2_RAW_DIR.exists():
        logger.error(f"❌ 输入目录不存在: {ERA2_RAW_DIR}")
        return

    # 创建输出目录
    ERA2_OUTPUT_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

    # ===== 1. 基础信息表 =====
    print("\n[1/3] 基础信息表")
    raw_basic = load_raw_file(ERA2_RAW_DIR / "第二期_学校基础信息表.xlsx")
    df_basic = transform_basic_info(raw_basic)
    out_basic = ERA2_OUTPUT_DIR / "era2_基础信息表.xlsx"
    out_basic_pq = ERA2_OUTPUT_DIR / "era2_基础信息表.parquet"
    df_basic.to_parquet(out_basic_pq, index=False)
    logger.info(f"  ✅ 保存 → {out_basic_pq}")

    # ===== 2. 课程实施情况表 =====
    print("\n[2/3] 课程实施情况表")
    raw_course = load_raw_file(ERA2_RAW_DIR / "第二期_学校课程实施情况表.xlsx")
    df_course = transform_course_impl(raw_course)
    out_course_pq = ERA2_OUTPUT_DIR / "era2_课程实施情况表.parquet"
    df_course.to_parquet(out_course_pq, index=False)
    logger.info(f"  ✅ 保存 → {out_course_pq}")

    # ===== 3. 学科课程实施情况表 =====
    print("\n[3/3] 学科课程实施情况表（15个学科文件）")
    subject_files = sorted(ERA2_RAW_DIR.glob("第二期_*学科课程实施情况表.xlsx"))
    raw_subjects = {}
    for f in subject_files:
        subject_name = f.name.replace("第二期_", "").replace("学科课程实施情况表.xlsx", "")
        raw_subjects[subject_name] = load_raw_file(f)

    df_subject = transform_subject_impl(raw_subjects)

    # 学科表超过Excel行数上限(1,048,576)，保存为parquet + 按区分片xlsx
    out_subject_parquet = ERA2_OUTPUT_DIR / "era2_学科课程实施情况表.parquet"
    df_subject.to_parquet(out_subject_parquet, index=False)
    logger.info(f"  ✅ 保存 (parquet) → {out_subject_parquet}")

    # 注：如需xlsx格式可按区分片，但parquet格式已满足分析需求

    # ===== 汇总 =====
    elapsed = time.time() - start
    print(f"\n{'=' * 70}")
    print(f"✅ ETL 转换完成! 耗时 {elapsed:.1f}s")
    print(f"   基础信息表:        {len(df_basic):>8,}行")
    print(f"   课程实施情况表:    {len(df_course):>8,}行")
    print(f"   学科课程实施情况表: {len(df_subject):>8,}行")
    print(f"   学校数量: {df_course['学校简称'].nunique()}")
    print(f"   区域数量: {df_course['所在区'].nunique()}")
    print(f"   学科数量: {df_subject['学科'].nunique()}")
    print(f"   输出目录: {ERA2_OUTPUT_DIR}")
    print(f"{'=' * 70}")

    # 保存元信息
    meta = {
        '基础信息表行数': len(df_basic),
        '课程实施情况表行数': len(df_course),
        '学科课程实施情况表行数': len(df_subject),
        '学校列表': sorted(df_course['学校简称'].unique().tolist()),
        '区域列表': sorted(df_course['所在区'].unique().tolist()),
        '学科列表': sorted(df_subject['学科'].unique().tolist()),
        '课程实施题数': raw_course['type_stats']['题号'].max(),
        '各学科题数': {s: r['type_stats']['题号'].max() for s, r in raw_subjects.items()},
    }
    import json
    meta_path = ERA2_OUTPUT_DIR / "etl_meta.json"
    with open(meta_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(meta, f, ensure_ascii=False, indent=2, default=str)
    logger.info(f"  元信息 → {meta_path}")


if __name__ == "__main__":
    main()