# -*- coding: utf-8 -*-
"""点位字典 CSV 加载器：CSV → 内存模型（Point 记录列表）。

复用化工 AI 边缘网关的点位字典机制，改为模板化读取：
- 表头必须与 schema.CSV_HEADERS 一致（列顺序不重要，按列名匹配）。
- 行为宽松：缺失列/多余列由校验器（validator.py）统一报告，加载器不做丢弃。
"""
from __future__ import annotations

import csv
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Any, Dict, List, Optional

from . import schema


@dataclass
class Point:
    """单条测点记录（对应点位字典 CSV 一行）。"""

    device_id: str
    point_id: str
    name: str
    unit: str
    data_type: str
    sample_rate: int
    quality_code: bool = True
    opc_node: Optional[str] = None
    protocol: Optional[str] = None  # 点位级协议覆盖；空 = 按 YAML device_prefixes 路由
    row_number: int = 0  # CSV 行号（从 2 开始，表头为第 1 行），用于报错定位

    @property
    def topic(self) -> str:
        """Kafka 上行 topic（模板化：按设备聚合）。"""
        return f"{self.device_id}.points"


class PointDict:
    """点位字典内存模型。"""

    def __init__(self, points: List[Point]):
        self.points = points

    def by_point_id(self) -> Dict[str, Point]:
        return {p.point_id: p for p in self.points}

    def by_device_id(self) -> Dict[str, List[Point]]:
        grouped: Dict[str, List[Point]] = {}
        for p in self.points:
            grouped.setdefault(p.device_id, []).append(p)
        return grouped

    def __len__(self) -> int:
        return len(self.points)


def _to_bool(raw: str) -> bool:
    """宽松解析布尔列（true/false/1/0/yes/no，大小写不敏感）。"""
    return raw.strip().lower() in ("1", "true", "yes", "y", "on")


def load_point_dict_csv(path: str) -> PointDict:
    """从 CSV 文件加载点位字典。

    Args:
        path: CSV 文件路径（UTF-8，含表头，表头列名对齐 schema.CSV_HEADERS）。

    Returns:
        PointDict：点位内存模型。结构/取值问题不在此抛出，
        统一由 validator.validate_point_dict() 报告（便于聚合展示全部错误）。
    """
    points: List[Point] = []
    with open(path, "r", encoding="utf-8-sig") as fh:
        reader = csv.DictReader(fh)
        fieldnames = list(reader.fieldnames or [])
        for row_number, row in enumerate(reader, start=2):
            sample_rate_raw = (row.get("sampleRate") or "").strip()
            try:
                sample_rate = int(float(sample_rate_raw)) if sample_rate_raw else 0
            except ValueError:
                sample_rate = 0
            points.append(
                Point(
                    device_id=(row.get("device_id") or "").strip(),
                    point_id=(row.get("point_id") or "").strip(),
                    name=(row.get("name") or "").strip(),
                    unit=(row.get("unit") or "").strip(),
                    data_type=(row.get("dataType") or "").strip(),
                    sample_rate=sample_rate,
                    quality_code=_to_bool(row["qualityCode"]) if (row.get("qualityCode") or "").strip() else True,
                    opc_node=((row.get("opcNode") or "").strip() or None),
                    protocol=((row.get("protocol") or "").strip().lower() or None),
                    row_number=row_number,
                )
            )
    return PointDict(points)