import config

from DataAnalysis import DataExporter
from base import LogHelper, Config
from datetime import datetime
from DataAnalysis import MarketDataCalculator
from tqdm import tqdm
from pathlib import Path
from UpdateFutuData.updatekline import *
from DataAnalysis.checktable import *

# 导出数据
def exportMonthlyAvgData() -> bool:
    exporter = DataExporter(Config.ConfigInfo.db_hk_kline_1d)

    # 根据导出时间 -> 一般是当天计算，当天导出。（根据实际情况进行调整）
    target_table_name = 'hk_monthly_avg_' + datetime.now().strftime("%Y%m%d")
    target_file_name = 'hk_monthly_avg_' + datetime.now().strftime("%Y%m%d") + ".csv"

    return exporter.export_data(
        monthly_table = target_table_name,
        csv_file = target_file_name
    )


def calculate_update_monthly_avg_table() -> bool:
        calculator = MarketDataCalculator(Config.ConfigInfo.db_hk_kline_1d)
        try:
             # 移除人民币交易的股票：股票名称最后一个字符为R，误删除的从配置文件读回来
            Reservedcode =  calculator.read_stock_codes_list(Path.cwd().parent/"HKDataManagment" / "config"/"Reservedcode.txt")
            market_data_ll = calculator.get_stock_codes()  # 使用按照价格和流通股数量筛选的那个表格
            market_data = market_data_ll + Reservedcode

            # 根据统计时间进行命名
            target_table_name = 'hk_monthly_avg_' + datetime.now().strftime("%Y%m%d")

            # 使用tqdm创建进度条
            for code in tqdm(market_data, desc="处理股票数据", unit="支"):
                tablename = 'hk_' + code[3:]
                # 计算并保存月度均值
                calculator.calculate_and_save_monthly_avg(
                    source_table = tablename,
                    target_table=target_table_name
                )
            return True
        except Exception as e:
            # logger.error(f"更新月均流通市值失败: {str(e)}")
            return False

if __name__ == "__main__":
    # # 应用配置
    logger = LogHelper(logger_name = 'main').setup()
    
    # if True:
    #     logger.info("开始统计月度均值")
    #     success = calculate_update_monthly_avg_table()
    #     if success:
    #         logger.info("月度均值统计成功完成")
    #     else:
    #         logger.error("处理过程中出现错误")    

    # if True:
    #     logger.info("开始导出数据")
    #     success = exportMonthlyAvgData() 
    #     if success:
    #         logger.info("数据导出成功完成")
    #     else:
    #         logger.error("数据导出过程中出现错误")


    # 数据库配置
    db_config = {
        'host': 'localhost',
        'user': 'root',
        'password': 'bzskmysql',
        'database': 'hk_kline_1d'
    }
    
    # 创建检查器并运行
    checker = StockTableChecker(db_config)
    checker.run_check()
    

    futuStockFilter = FutuStockFilter(db_config)
    futuStockFilter.run_direct_import()


    # 创建导入器并运行, 用于每日更新流通股数量 -> 操作界面中增加一个开关，每天只需要更新一次
    futuStockFilter = FutuStockFilter(db_config)
    futuStockFilter.run_direct_import()

    # 每个账号获取的数据独立开来 -> 操作见面可以选择
    market_data_all = get_stock_codes()
    market_data_hang = read_single_account_stock_codes('config\hang_futu.txt')
    market_data_kevin= read_single_account_stock_codes('config\kevin_futu.txt')
    market_data_HK= read_single_account_stock_codes('config\HK_futu.txt')
    market_data_new = list(set(market_data_all) - set(market_data_hang) - set(market_data_kevin) - set(market_data_HK))
    
    write_missing_codes_to_txt(market_data_new)    # 新股票添加到文件中 -> 暂时手动设置

    # 动态调整
    """*********************************************"""
    market_data = read_single_account_stock_codes('config\missing_codes.txt')  
    
    # 每天收盘后更新数据 -> 操作界面中，这个参数需要放出来
    start_date = (datetime.now() - timedelta(days = 1)).strftime("%Y-%m-%d")
    end_date = (datetime.now() + timedelta(days = 1)).strftime("%Y-%m-%d")
    
    # 获取流通股数据字典
    float_share_dict = get_float_share_data(db_config, 'stock_filter')  # 假设数据在stock_filter表中
    
    # 使用tqdm创建进度条
    for code in tqdm(market_data, desc="下载股票数据", unit="支"):
        full_code = f"{code}"

        quote_ctx = OpenQuoteContext(host='127.0.0.1', port=11111)
        
         # 从字典中获取流通股数量
        float_share = float_share_dict.get(code) if float_share_dict else None
        
        # 如果字典中没有找到，尝试从API获取
        if float_share is None:
            float_share = get_float_share(quote_ctx, code)
            if float_share is not None:
                logger.info(f"从API获取股票 {code} 的流通股数量: {float_share}")
            else:
                logger.warning(f"无法获取股票 {code} 的流通股数量")
        
        # 获取历史K线数据
        ret, data, page_req_key = quote_ctx.request_history_kline(code, start=start_date, end=end_date, max_count=100)
        
        # 保存数据到自定义表
        custom_table_name = 'hk_' + code[3:] # 自定义表名
        
        if ret == RET_OK:
            success = save_quotes_to_db(db_config, data, table_name=custom_table_name, float_share=float_share)
        else:
            logger.error(f'error:{data}')

        isWhile = False              # 只返回一页时增加请求延迟
        while page_req_key != None:  # 请求后面的所有结果
            isWhile = True
            ret, data, page_req_key = quote_ctx.request_history_kline(code, start=start_date, end=end_date, max_count=100, page_req_key=page_req_key) # 请求翻页后的数据
            if ret == RET_OK:
                success = save_quotes_to_db(db_config, data, table_name=custom_table_name, float_share=float_share)
            else:
                logger.error(f'error:{ data}')

            time.sleep(0.7)

        if isWhile == False:
            time.sleep(0.7)

        quote_ctx.close() # 结束后记得关闭当条连接，防止连接条数用尽