# -*- coding: utf-8 -*-
r"""slim10min 窄仓读取口 —— **判级/曲线按窗重算的底座**（用户令 2026-09-21）。

窄仓由 `scripts/scada_slim_build.py` 构建（`outputs/<场>/windscada/slim10min/<台号>.parquet`，
列 = 现成 `load_10min` 的公共列子集，**不裁剪行**）。本模块只做三件事：

    have(cfg) / manifest(cfg)                     现状与手册（缺件、缺列都如实回）
    load(t, cfg, span=(a, b), columns=[...])      取一台、按窗（**含两端**）过滤
    loads(turbs, cfg, span, columns)              批量取（各面 build_store 按窗重算用）

为什么不让各面自己读 10min：换一个窗就要重读 15 GB CSV（实测 ≈2 分钟/面）。窄仓一次建好（≈2 分钟），
之后任何窗都只是窄仓上的过滤+分组（秒级），而口径与各面原实现**同源同列**。
"""
from __future__ import annotations

import json
import pathlib

import pandas as pd

from src.windscada.config import farm          # config 属后端模块(P4)，暂留原路径


def dir_of(cfg=None) -> pathlib.Path:
    """窄仓目录 = 产物仓下的 `slim10min/`（与 `scripts/scada_slim_build.py` 同一落点）。"""
    cfg = cfg or farm()
    return pathlib.Path(cfg['store']) / 'slim10min'


def path_of(turbine: str, cfg=None) -> pathlib.Path:
    return dir_of(cfg) / f'{turbine}.parquet'


def manifest(cfg=None) -> dict:
    p = dir_of(cfg) / '_manifest.json'
    return json.loads(p.read_text(encoding='utf-8')) if p.is_file() else {}


def have(cfg=None) -> bool:
    return path_of('WTG01', cfg).is_file()


def _mask(ts: pd.Series, span) -> pd.Series:
    """窗（含两端）：span = ('YYYY-MM-DD', 'YYYY-MM-DD')；末日晚 23:59:59 也算在内。"""
    a, b = span
    t = pd.to_datetime(ts, errors='coerce')
    return (t >= pd.Timestamp(a)) & (t <= pd.Timestamp(b) + pd.Timedelta(days=1) - pd.Timedelta(seconds=1))


def load(turbine: str, cfg=None, span=None, columns=None) -> pd.DataFrame:
    """取一台窄仓：`span` 给了就按窗过滤（含两端），`columns` 是列白名单（缺列不报错）。"""
    p = path_of(turbine, cfg)
    if not p.is_file():
        raise FileNotFoundError(f'slim10min 缺 {p} —— 先跑 python scripts/scada_slim_build.py')
    want = None
    if columns:
        want = ['ts'] + [c for c in columns if c != 'ts']
    df = pd.read_parquet(p, columns=want)
    if span:
        df = df[_mask(df['ts'], span)].reset_index(drop=True)
    return df


def loads(turbines, cfg=None, span=None, columns=None) -> dict[str, pd.DataFrame]:
    """批量取（逐台一份，缺台**响亮**报错，不静默少台）。"""
    out = {}
    for t in turbines:
        out[t] = load(t, cfg, span=span, columns=columns)
    return out