"""
엑셀 파일 업로드 API
- 과거 발전 데이터(Excel)를 업로드하여 daily_stats 테이블에 저장
"""

import io
from fastapi import APIRouter, UploadFile, File, Form, HTTPException, Depends
from supabase import Client
import pandas as pd

from app.core.database import get_db

router = APIRouter(
    prefix="/upload",
    tags=["Upload"]
)


@router.post("/history")
async def upload_history(
    file: UploadFile = File(..., description="엑셀 파일 (.xlsx, .xls)"),
    plant_id: str = Form(..., description="발전소 ID (예: nrems-01)"),
    db: Client = Depends(get_db)
) -> dict:
    """
    과거 발전 데이터 엑셀 업로드
    
    엑셀 컬럼 형식:
    - date: 날짜 (YYYY-MM-DD)
    - generation: 발전량 (kWh)
    
    Args:
        file: 엑셀 파일
        plant_id: 발전소 ID
        
    Returns:
        저장 결과 메시지
    """
    # 1. 파일 확장자 검증
    if not file.filename.endswith(('.xlsx', '.xls')):
        raise HTTPException(
            status_code=400,
            detail="엑셀 파일(.xlsx, .xls)만 업로드 가능합니다."
        )
    
    # 2. 발전소 정보 조회 (capacity 필요)
    try:
        plant_response = db.table("plants") \
            .select("id, capacity") \
            .eq("id", plant_id) \
            .single() \
            .execute()
        
        if not plant_response.data:
            raise HTTPException(
                status_code=404,
                detail=f"발전소 '{plant_id}'를 찾을 수 없습니다."
            )
        
        capacity = plant_response.data.get('capacity', 99.0)
        if capacity <= 0:
            capacity = 99.0  # 기본값
            
    except HTTPException:
        raise
    except Exception as e:
        raise HTTPException(
            status_code=500,
            detail=f"발전소 조회 실패: {str(e)}"
        )
    
    # 3. 엑셀 파일 읽기
    try:
        contents = await file.read()
        df = pd.read_excel(io.BytesIO(contents))
        
        # 컬럼 확인
        required_columns = ['date', 'generation']
        missing_columns = [col for col in required_columns if col not in df.columns]
        if missing_columns:
            raise HTTPException(
                status_code=400,
                detail=f"필수 컬럼이 없습니다: {missing_columns}. 엑셀에는 'date', 'generation' 컬럼이 필요합니다."
            )
        
        # 빈 데이터 체크
        if df.empty:
            raise HTTPException(
                status_code=400,
                detail="엑셀 파일에 데이터가 없습니다."
            )
            
    except HTTPException:
        raise
    except Exception as e:
        raise HTTPException(
            status_code=400,
            detail=f"엑셀 파일 읽기 실패: {str(e)}"
        )
    
    # 4. 데이터 변환 및 저장 준비
    records = []
    errors = []
    
    for idx, row in df.iterrows():
        try:
            # 날짜 파싱
            date_val = row['date']
            if pd.isna(date_val):
                errors.append(f"행 {idx+2}: 날짜가 비어있습니다.")
                continue
            
            if isinstance(date_val, str):
                date_str = date_val.strip()
            else:
                date_str = pd.to_datetime(date_val).strftime('%Y-%m-%d')
            
            # 발전량
            generation = float(row['generation']) if pd.notna(row['generation']) else 0.0
            
            # generation_hours 계산
            generation_hours = round(generation / capacity, 2) if capacity > 0 else 0.0
            
            record = {
                'plant_id': plant_id,
                'date': date_str,
                'total_generation': round(generation, 2),
                'peak_kw': 0.0,  # 과거 데이터에서는 알 수 없음
                'generation_hours': generation_hours
            }
            records.append(record)
            
        except Exception as e:
            errors.append(f"행 {idx+2}: {str(e)}")
    
    if not records:
        raise HTTPException(
            status_code=400,
            detail=f"저장할 유효한 데이터가 없습니다. 오류: {errors[:5]}"
        )
    
    # 5. DB Upsert
    try:
        result = db.table("daily_stats").upsert(
            records,
            on_conflict="plant_id,date"
        ).execute()
        
        response_msg = f"총 {len(records)}건의 데이터가 저장되었습니다."
        if errors:
            response_msg += f" (오류 {len(errors)}건 스킵)"
        
        return {
            "status": "success",
            "message": response_msg,
            "saved_count": len(records),
            "error_count": len(errors),
            "errors": errors[:10] if errors else []  # 최대 10개 오류만 반환
        }
        
    except Exception as e:
        raise HTTPException(
            status_code=500,
            detail=f"DB 저장 실패: {str(e)}"
        )