"""
triangle-validator / validate.py

收敛三角形形态可视化验证脚本（HTTP 版）

流程：
  1. 调 gpt_server POST /api/gptAgent/runFormula 执行公式 → 拿到 _id
  2. 调 timeSeries GET /api/timeSeries/requestIndexDetail?id=_id → 拿到完整 detail（含 klines）
  3. 调 chart.draw_triangle_chart() 绘图

用法：
    python validate.py <股票名或代码> [频率] [--save] [--no-show] [--date 日期] [--window 窗口]

示例：
    python validate.py 中远海控
    python validate.py 中远海控 周 --save
    python validate.py SH600519 月 --no-show --save
    python validate.py 贵州茅台 日 --date 20260120 --save
    python validate.py SH688777 日 --window 1Y --save
    python validate.py SH688777 日 --window ALL --save
"""

import sys
import json
import argparse
from pathlib import Path

import requests

from config import GPT_SERVER_URL, DATA_SERVER_URL, KLINE_API_URL, SEARCH_API_URL, AUTH_TOKEN
from datetime import datetime, timedelta

_THIS_DIR = Path(__file__).parent.resolve()


# ── 时间窗口计算（与前端一致）───────────────────────────────────────────────
def get_window_start_date(window: str) -> str:
    """
    根据时间窗口字符串计算相对于今天的开始日期（与前端 getWindowStartDate 一致）

    Args:
        window: 时间窗口，如 '1Y', '3Y', '5Y', 'ALL'

    Returns:
        开始日期，格式为 YYYYMMDD，如 '20240130'
    """
    if window == 'ALL':
        return ''

    today = datetime.now()

    # 提取数字和单位
    import re
    match = re.match(r'^(\d+)([YMD])$', window, re.IGNORECASE)
    if not match:
        print(f'[WARN] 无效的时间窗口格式: {window}，使用默认3年')
        window = '3Y'
        match = re.match(r'^(\d+)([YMD])$', window, re.IGNORECASE)

    amount = int(match.group(1))
    unit = match.group(2).upper()

    if unit == 'Y':  # 年
        start_date = today - timedelta(days=amount * 365)
    elif unit == 'M':  # 月
        start_date = today - timedelta(days=amount * 30)
    elif unit == 'D':  # 日
        start_date = today - timedelta(days=amount)
    else:
        start_date = today

    return start_date.strftime('%Y%m%d')


# ── CLI 解析 ──────────────────────────────────────────────────────────────────
def parse_args():
    parser = argparse.ArgumentParser(
        description='收敛三角形形态可视化验证',
        formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
        epilog=__doc__,
    )
    parser.add_argument('ticker', help='股票名称或代码，如：中远海控 / SH601919')
    parser.add_argument(
        'freq', nargs='?', default='日',
        choices=['日', '周', '月'],
        help='K 线频率（默认：日）',
    )
    parser.add_argument('--save',    action='store_true',  help='保存图片到 output/ 目录')
    parser.add_argument('--no-show', action='store_true',  help='不弹出图形窗口')
    parser.add_argument('--date',    type=int, default=None, metavar='YYYYMMDD',
                        help='截止日期，如 20260120')
    parser.add_argument('--mode',    type=int, default=0, choices=[0, 1, 2, 3],
                        help='强度模式：0=等权 1=激进 2=保守 3=放量（默认：0）')
    parser.add_argument('--window',  type=str, default='3Y',
                        choices=['1Y', '3Y', '5Y', 'ALL'],
                        help='K线时间窗口：1Y=1年 3Y=3年 5Y=5年 ALL=全部（默认：3Y，与前端一致）')
    return parser.parse_args()


# ── Step 1：执行公式，拿 _id ──────────────────────────────────────────────────
def run_formula(ticker: str, freq: str, mode: int, date) -> str:
    """
    调 innerServer/runOneFormula 接口执行收敛三角形详情公式。
    Returns:
        index_info._id  (str)  —  直接从 response.output 取
    """
    import uuid

    if date:
        formula = f'结果=收敛三角形详情({ticker},{freq},True,{mode},{date})'
    else:
        formula = f'结果=收敛三角形详情({ticker},{freq},True,{mode})'

    url = f'{GPT_SERVER_URL}/innerServer/runOneFormula'
    payload = {
        'formula_str': formula,
        'begin_date':  0,
        'user_name':   'mcp',
        'tool_name':   'triangle_validate',
        'session_id':  f'tv-{uuid.uuid4().hex[:8]}',
    }

    print(f'[validate] 执行公式: {formula}')
    resp = requests.post(url, json=payload, timeout=120)
    resp.raise_for_status()

    body  = resp.json()
    _id   = (body.get('response', {}) or {}).get('output')
    if not _id:
        _id = (
            (body.get('response', {}) or {})
            .get('data', {})
            .get('index_info', {})
            .get('_id')
        )
    if not _id:
        raise RuntimeError(
            f'公式执行失败，未返回 _id\n响应: {json.dumps(body, ensure_ascii=False)[:500]}'
        )

    print(f'[validate] 公式执行完成，_id = {_id}')
    return str(_id)


# ── Step 2：读取完整 detail（含 klines）───────────────────────────────────────
def fetch_detail(index_id: str) -> dict:
    """
    调 requestIndexDetail 接口读取 detail（含 chart_data.klines）。
    Returns:
        detail dict：包含 strength / chart_data / klines 等所有字段
    """
    url     = f'{DATA_SERVER_URL}/api/timeSeries/requestIndexDetail'
    headers = {'Authorization': f'Bearer {AUTH_TOKEN}'}
    params  = {'id': index_id}

    print(f'[validate] 读取详情: {url}?id={index_id}')
    resp = requests.get(url, headers=headers, params=params, timeout=30)
    resp.raise_for_status()

    body = resp.json()
    if body.get('code') != 0:
        raise RuntimeError(f'requestIndexDetail 返回错误: {body}')

    return body['data']['data_info']['detail']


# ── Step 2.4：搜索资产获取 ticker（与前端一致）───────────────────────────────────
def search_asset(keyword: str) -> dict:
    """
    调用与前端相同的资产搜索 API。

    Args:
        keyword: 搜索关键词，如 "中控技术"、"SH688777"、"英伟达"

    Returns:
        dict: { code, name, ticker, type } 或 None
    """
    url = f'{SEARCH_API_URL}/smartstock/assets/search'
    params = {'q': keyword}

    print(f'[validate] 搜索资产: {url}?q={keyword}')
    resp = requests.get(url, params=params, timeout=10)
    resp.raise_for_status()

    body = resp.json()
    if body.get('code') != 0:
        raise RuntimeError(f'搜索返回错误: {body}')

    items = body.get('data', {}).get('items', [])
    if items:
        result = items[0]
        print(f'[validate] 搜索结果: {result}')
        return result
    else:
        print(f'[validate] 搜索无结果')
        return None


# ── Step 2.5：单独获取 K 线数据（与前端一致）───────────────────────────────────
def fetch_kline_data(ticker: str, begin_date: int | str = None) -> dict:
    """
    调用与前端相同的 K 线数据 API。

    Args:
        ticker:     股票代码，如 "SH601919"
        begin_date: 开始日期 YYYYMMDD 格式，如 20250101

    Returns:
        dict: { labels: [...], open: [...], high: [...], low: [...], close: [...] }
    """
    url = f'{KLINE_API_URL}/dataSupport/getKLineDataByTicker'
    headers = {'Authorization': f'Bearer {AUTH_TOKEN}'}
    params = {'ticker': ticker}
    if begin_date:
        params['begin_date'] = begin_date

    print(f'[validate] 获取K线数据: {url}?ticker={ticker}&begin_date={begin_date}')
    resp = requests.get(url, headers=headers, params=params, timeout=30)
    resp.raise_for_status()

    body = resp.json()
    if body.get('code') != 0:
        raise RuntimeError(f'getKLineDataByTicker 返回错误: {body}')

    # 数据嵌套在 body['data'] 中
    data = body.get('data', {})
    print(f'[validate] K线数据获取成功，共 {len(data.get("labels", []))} 条')
    return data


# ── Step 3：打印摘要 ──────────────────────────────────────────────────────────
def print_summary(detail: dict, ticker: str, freq: str):
    cd        = detail.get('chart_data', {})
    strength  = detail.get('strength', 0)
    direction = detail.get('direction', 'none')
    is_valid  = detail.get('is_valid', False)
    bp_up     = detail.get('breakout_price_up', '-')
    bp_down   = detail.get('breakout_price_down', '-')
    klines    = cd.get('klines', {})

    print(f'\n{"=" * 52}')
    print(f'  {ticker}  {freq}K  收敛三角形')
    print(f'{"=" * 52}')
    print(f'  有效形态  : {is_valid}')
    print(f'  综合强度  : {strength:.4f}')
    print(f'  突破方向  : {direction}')
    print(f'  上突破价  : {bp_up}')
    print(f'  下突破价  : {bp_down}')
    print(f'  上沿触碰  : {detail.get("touches_upper", "?")}')
    print(f'  下沿触碰  : {detail.get("touches_lower", "?")}')
    print(f'  收敛比例  : {detail.get("width_ratio", 0):.4f}')
    print(f'  窗口日期  : {cd.get("window_start_date", "?")} ~ {cd.get("window_end_date", "?")}')
    print(f'  K 线根数  : {len(klines.get("dates", []))}')
    print(f'{"=" * 52}\n')


# ── 主函数 ────────────────────────────────────────────────────────────────────
def run(args):
    # 0. 搜索资产获取正确的 ticker（与前端一致）
    search_result = search_asset(args.ticker)
    if search_result:
        kline_ticker = search_result.get('ticker')  # 用于 K 线 API
        asset_name = search_result.get('name')      # 资产名称
        print(f'[validate] 资产: {asset_name}, Ticker: {kline_ticker}')
    else:
        # 搜索失败，使用原始输入
        kline_ticker = args.ticker
        print(f'[WARN] 搜索失败，使用原始输入: {kline_ticker}')

    # 1. 执行公式
    try:
        index_id = run_formula(args.ticker, args.freq, args.mode, args.date)
    except Exception as e:
        print(f'[ERROR] 公式执行失败: {e}')
        sys.exit(1)

    # 2. 读取结果
    try:
        detail = fetch_detail(index_id)
    except Exception as e:
        print(f'[ERROR] 读取详情失败: {e}')
        sys.exit(1)

    # 3. 摘要
    print_summary(detail, args.ticker, args.freq)

    cd = detail.get('chart_data', {})

    # 4. 获取 K 线数据（使用搜索到的 ticker）
    # 根据 window 参数计算开始日期（与前端一致）
    begin_date = get_window_start_date(args.window)
    print(f'[validate] 时间窗口: {args.window}, 开始日期: {begin_date or "(全部)"}')

    # 获取 K 线数据
    klines = None
    try:
        kline_data = fetch_kline_data(kline_ticker, begin_date=begin_date)

        # 🔧 过滤掉 None 值（非交易日），与前端 filterAndProcessKLineData 一致
        raw_labels = kline_data.get('labels', [])
        raw_open   = kline_data.get('open', [])
        raw_high   = kline_data.get('high', [])
        raw_low    = kline_data.get('low', [])
        raw_close  = kline_data.get('close', [])

        valid_indices = [
            i for i in range(len(raw_labels))
            if raw_open[i] is not None
            and raw_high[i] is not None
            and raw_low[i] is not None
            and raw_close[i] is not None
        ]

        if valid_indices:
            # 转换为过滤后的 klines 格式
            klines = {
                'dates':  [raw_labels[i] for i in valid_indices],
                'open':   [raw_open[i] for i in valid_indices],
                'high':   [raw_high[i] for i in valid_indices],
                'low':    [raw_low[i] for i in valid_indices],
                'close':  [raw_close[i] for i in valid_indices],
                'volume': [0] * len(valid_indices),  # 暂时用0填充
            }
            print(f'[INFO] K 线数据已获取，原始 {len(raw_labels)} 条，有效 {len(klines["dates"])} 条')
        else:
            print(f'[WARN] K 线 API 返回空数据')
    except Exception as e:
        print(f'[WARN] 获取 K 线数据失败: {e}')

    # 如果 K 线 API 失败或返回空数据，使用公式返回的 klines
    if not klines or not klines.get('dates'):
        print('[INFO] 使用公式返回的 K 线数据')
        klines = cd.get('klines')
        if not klines or not klines.get('dates'):
            print('[ERROR] 没有 K 线数据，跳过绘图。')
            return

    cd['klines'] = klines

    # 5. 绘图
    from chart import draw_triangle_chart

    safe_ticker = args.ticker.replace('/', '_').replace('\\', '_')
    output_path = None
    if args.save:
        output_dir = _THIS_DIR / 'output'
        fname = f'{safe_ticker}_{args.freq}K_{cd.get("target_date", "")}.png'
        output_path = str(output_dir / fname)

    try:
        draw_triangle_chart(
            detail=detail,
            output_path=output_path,
            show=not args.no_show,
        )
    except Exception as e:
        print(f'[ERROR] 绘图失败: {e}')
        import traceback
        traceback.print_exc()
        sys.exit(1)


# ── 入口 ──────────────────────────────────────────────────────────────────────
if __name__ == '__main__':
    run(parse_args())