import traceback
from datetime import datetime, timedelta

import pandas as pd
import tushare as ts
from tqdm import tqdm

from config_manager import get_config_manager
from database_manager import DatabaseManager
from logger import get_logger


class DataFetcher:
    """
    数据获取器类，负责从Tushare获取各类数据并管理本地缓存
    """

    def __init__(self):
        # 加载配置并初始化tushare
        self.config = get_config_manager()
        ts.set_token(self.config.get('tushare_token'))
        self.pro = ts.pro_api()

        # 初始化数据库管理器
        self.db_manager = DatabaseManager()

        # 获取日志器
        self.logger = get_logger()

    def get_trade_cal(self, start_date=None, end_date=None):
        """
        获取指定时间段内的交易日历
        参数：
        start_date (str): 开始日期，格式'YYYYMMDD'
        end_date (str): 结束日期，格式'YYYYMMDD'
        返回：
        list: 交易日期列表
        """
        if start_date is None:
            start_date = (datetime.now() - timedelta(days=30)).strftime('%Y%m%d')
        if end_date is None:
            end_date = datetime.now().strftime('%Y%m%d')
        try:
            trade_cal_df = self.pro.trade_cal(exchange='', start_date=start_date, end_date=end_date)
            return trade_cal_df[trade_cal_df['is_open'] == 1]['cal_date'].tolist()
        except Exception as e:
            self.logger.error(f"获取交易日历时出错: {e}")
            self.logger.debug(f"完整的错误追踪信息:\n{traceback.format_exc()}")
            return []

    def get_moneyflow_ind_dc(self, start_date=None, end_date=None, force_update=False):
        """
        获取指定时间段内的板块资金流向数据，使用数据库缓存
        参数:
        start_date (str): 开始日期，格式'YYYYMMDD'
        end_date (str): 结束日期，格式'YYYYMMDD'
        force_update (bool): 是否强制更新所选区域数据，默认为False
        返回:
        pandas.DataFrame: 所有板块资金流向数据
        """
        # 获取目标交易日历
        all_trade_dates = self.get_trade_cal(start_date, end_date)
        table_key = 'moneyflow_ind_dc'

        # 确定需要获取的日期
        if not force_update:
            # 从数据库获取已有的交易日期
            existing_dates = self.db_manager.get_existing_trade_dates(table_key=table_key)
            # 筛选出需要新获取的日期
            dates_to_fetch = [date for date in all_trade_dates if date not in existing_dates]
        else:
            # 强制更新，获取所有日期数据
            dates_to_fetch = all_trade_dates
            self.logger.info(f"强制更新模式: 将更新 {len(dates_to_fetch)} 个交易日的数据")

        if not dates_to_fetch:
            self.logger.info("所有数据已在数据库中，无需更新")
            return self.db_manager.load_df_from_db(table_key=table_key)

        self.logger.info(f"需要获取 {len(dates_to_fetch)} 个交易日的数据")

        # 获取数据
        all_new_data = []
        for trade_date in tqdm(dates_to_fetch):
            try:
                # 从tushare获取当日板块资金流向数据
                df = self.pro.moneyflow_ind_dc(trade_date=trade_date)
                if not df.empty:
                    all_new_data.append(df)
                else:
                    self.logger.info(f"日期 {trade_date} 无数据")
            except Exception as e:
                self.logger.error(f"获取 {trade_date} 的数据时出错: {e}")
                self.logger.debug(f"完整的错误追踪信息:\n{traceback.format_exc()}")

        # 处理新数据
        if all_new_data:
            # 将所有新数据合并为一个DataFrame
            new_df = pd.concat(all_new_data, ignore_index=True)
            if force_update:
                # 强制更新模式：需要删除已有的日期数据，然后重新插入
                existing_df = self.db_manager.load_df_from_db(table_key=table_key)
                # 过滤掉需要更新的日期范围内的数据
                filtered_df = existing_df[~existing_df['trade_date'].isin(dates_to_fetch)]
                # 拼接新数据
                final_df = pd.concat([filtered_df, new_df], ignore_index=True)
                # 替换整个表
                self.db_manager.save_df_to_db(final_df, table_key=table_key, if_exists='replace')
                self.logger.info(f"已强制更新 {len(new_df)} 条记录到数据库")
            else:
                # 普通追加模式
                self.db_manager.save_df_to_db(new_df, table_key=table_key, if_exists='append')
                self.logger.info(f"已将 {len(new_df)} 条新记录追加到数据库")
        else:
            self.logger.info("未获取到任何新数据")

        return self.db_manager.load_df_from_db(table_key=table_key)