"""
将 Excel 报表数据转换为数据库记录形式
"""
import pandas as pd
import openpyxl
from typing import List, Dict
import os

def parse_sheet(ws) -> List[Dict]:
    """
    解析一个工作表，返回所有订单的数据

    每个订单包含:
    - order_info: 订单头信息
    - materials: 物料数据列表
    """
    orders = []
    all_rows = list(ws.iter_rows(values_only=True))

    # 查找所有空行，用于分割订单
    empty_rows = [i for i, row in enumerate(all_rows) if all(cell is None or str(cell).strip() == "" for cell in row)]

    print(f"检测到空行索引: {empty_rows}")
    print(f"总行数: {len(all_rows)}")

    # 逐行扫描，按订单结构解析
    i = 0
    while i < len(all_rows):
        row = all_rows[i]

        # 检查是否是订单标题行
        if row and '离散备料计划' in str(row[0]):
            print(f"\n在行 {i + 1} 发现订单标题")

            # 解析订单头信息（接下来的4行）
            order_info = {}
            for j in range(1, 5):
                if i + j < len(all_rows) and all_rows[i + j]:
                    parse_header_row(all_rows[i + j], order_info)

            print(f"订单头信息: {order_info}")

            # 跳过空行，找到表格标题行
            table_row = i + 5
            while table_row < len(all_rows) and (not all_rows[table_row] or not all_rows[table_row][0]):
                table_row += 1

            # 检查是否是表格标题行
            if table_row < len(all_rows) and all_rows[table_row] and all_rows[table_row][0] == '序号':
                print(f"在行 {table_row + 1} 发现表格标题")

                # 解析物料数据
                materials = []
                footer_info = {}  # 页脚信息
                data_row = table_row + 1
                while data_row < len(all_rows) and all_rows[data_row]:
                    # 检查是否是页脚信息（制单人、打印人）
                    if all_rows[data_row][0] and ('制单人' in str(all_rows[data_row][0]) or '打印人' in str(all_rows[data_row][0])):
                        print(f"在行 {data_row + 1} 发现页脚信息")
                        # 解析页脚信息
                        parse_header_row(all_rows[data_row], footer_info)
                        # 检查下一行是否也是页脚信息
                        if data_row + 1 < len(all_rows) and all_rows[data_row + 1]:
                            parse_header_row(all_rows[data_row + 1], footer_info)
                        print(f"页脚信息: {footer_info}")
                        break

                    # 检查是否是物料行（第一列是数字）
                    if all_rows[data_row][0] and str(all_rows[data_row][0]).strip().isdigit():
                        material_row = all_rows[data_row]
                        material = {
                            '序号': material_row[0],
                            '材料编码': material_row[1],
                            '材料名称': material_row[2],
                            '规格': material_row[3],
                            '型号': material_row[4],
                            '图号': material_row[5],
                            '物料材质': material_row[6],
                            '计划数量': material_row[7],
                            '单位': material_row[8],
                            '需用日期': material_row[9],
                            '发料仓库': material_row[10],
                            '单位用量': material_row[11],
                            '累计出库数量': material_row[12],
                        }
                        materials.append(material)
                        print(f"  添加物料: {material['材料编码']} - {material['材料名称']}")

                    data_row += 1

                print(f"共解析到 {len(materials)} 条物料数据")

                orders.append({
                    'order_info': {**order_info, **footer_info},
                    'materials': materials
                })

        i += 1

    return orders

def parse_header_row(row: tuple, info: Dict):
    """
    解析订单头信息的一行（字段名和值交错排列）
    """
    i = 0
    while i < len(row):
        cell = row[i]
        if cell and str(cell).strip() and '：' in str(cell):
            # 找到字段名
            field_name = str(cell).replace('：', '').strip()

            # 重命名冲突字段
            field_name_mapping = {
                '计划数量': '产品计划数量',
                '单位': '产品单位'
            }
            if field_name in field_name_mapping:
                field_name = field_name_mapping[field_name]

            # 跳过空单元格，找到第一个非字段名的值
            j = i + 1
            while j < len(row) and (not row[j] or not str(row[j]).strip() or '：' in str(row[j])):
                j += 1
            if j < len(row) and row[j] and not '：' in str(row[j]):
                info[field_name] = str(row[j]).strip()
            # 跳过已处理的值，继续找下一个字段名
            i = j + 1
        else:
            i += 1

def convert_to_dataframe(orders: List[Dict]) -> pd.DataFrame:
    """
    将订单数据转换为扁平化的 DataFrame
    """
    all_records = []

    for order in orders:
        order_info = order['order_info']
        materials = order['materials']

        for material in materials:
            record = {
                **order_info,
                **material
            }
            all_records.append(record)

    return pd.DataFrame(all_records)

def main():
    input_file = "data/导出文件.xlsx"
    output_file = "data/导出文件_转换.xlsx"

    # 如果输出文件存在，先删除
    if os.path.exists(output_file):
        try:
            os.remove(output_file)
        except PermissionError:
            print(f"警告: 无法删除 {output_file}，可能文件被其他程序打开")
            output_file = "data/导出文件_转换_new.xlsx"

    print("=" * 80)
    print("开始转换 Excel 数据")
    print("=" * 80)

    # 读取工作表
    wb = openpyxl.load_workbook(input_file)
    ws = wb.active

    # 解析订单数据
    orders = parse_sheet(ws)

    print(f"\n\n共解析到 {len(orders)} 个订单")

    # 打印每个订单的摘要
    for i, order in enumerate(orders, 1):
        order_info = order['order_info']
        materials = order['materials']
        print(f"\n订单 {i}:")
        print(f"  备料计划单号: {order_info.get('备料计划单号', 'N/A')}")
        print(f"  来源单号: {order_info.get('来源单号', 'N/A')}")
        print(f"  产品编码: {order_info.get('产品编码', 'N/A')}")
        print(f"  产品名称: {order_info.get('产品名称', 'N/A')}")
        print(f"  计划数量: {order_info.get('计划数量', 'N/A')}")
        print(f"  物料数量: {len(materials)}")

    # 转换为 DataFrame
    df = convert_to_dataframe(orders)

    print(f"\n转换后的数据形状: {df.shape}")

    if not df.empty:
        print(f"列名: {list(df.columns)}")

        # 保存为 Excel
        df.to_excel(output_file, index=False)
        print(f"\n数据已保存到: {output_file}")

        # 显示前几行数据
        print("\n数据预览:")
        pd.set_option('display.max_columns', None)
        pd.set_option('display.width', 200)
        pd.set_option('display.max_colwidth', 30)
        print(df.head(20))
        pd.reset_option('display.max_columns')
        pd.reset_option('display.width')
        pd.reset_option('display.max_colwidth')
    else:
        print("警告: 没有数据可保存")

if __name__ == "__main__":
    main()