# -*- coding: utf-8 -*-
r"""SCADA 原始数据接入层：**CSV 与 MDB 两种形态都认**（用户令 2026-09-19）。

## 为什么要有这一层

现场交来的 SCADA 收资有两种形态，此前只有第一种能被摄入：

```
data/raw/<场站>/scada_10min/WTG01.csv … WTG38.csv          ← 已导出 CSV（38 件 / 14.4 GB）
data/raw/<场站>/scada_mdb/<年>年/<月>月/<年>-<月>-<类>.mdb   ← 现场年度归档的 Access 库（25年/26年）
```

`src/windscada/data.py::load_10min()` 原来把路径**写死**成 `<src_10min>/<台>.csv`。用户令之后取数统一走本层：
**CSV 在位就用 CSV**（既有 10 个构建器一直在用的形态，行数已核过），**该台没有 CSV 才回落 MDB**，
并把"这次是从哪种形态取的"记在返回表的 `attrs['scada_source']` 里，供产物台账/页面说明来路 —— 不静默换源。

## MDB 那一侧的两个硬事实（决定了本层怎么写）

1. **单表 ≤255 列 ⇒ 库内按 250 列拆表**（`t1/t2/…`）。新库每行前两列是 `rid`（该台该月内的行号）与
   `turbine`（机组标识）⇒ 取一台的多列数据要**跨分片表按 (rid, turbine) 拼**。
2. **2026-09-19 之前建的老库缺 `turbine` 列**（那时按位置堆行）。10min 老库还能救：源件自带 `WTG` 列，
   本层用它兜底；**1min 老库救不了**（源件没有任何机组标识列，且 38 件表头实测 16 种 ⇒ 位置堆法还会串列）。
   处置：重跑 `scripts/csv_to_mdb.py`（现已写 `turbine` 列 + 按列名对齐），见 `docs/现场收资接入_v0.1.md` §8。

读 MDB 走 ACE（`Microsoft.ACE.OLEDB.12.0`）+ PowerShell —— 与写库同一套（本机无 pyodbc/mdbtools；
实测可用路线见 `docs/现场收资接入_v0.1.md` §7）。日期字段在 PowerShell 里显式格式化成
`yyyy-MM-dd HH:mm:ss`（否则会按系统区域设置输出，下游时区/日序解析会踩雷）。

## 用法

    from src.windscada import scada_source as SS
    SS.sources('10min', cfg)                     # 有哪些形态、各多少件（如实，不猜）
    SS.turbines('10min', cfg)                    # 可用的机组名（CSV stem ∪ MDB 里的 turbine）
    SS.load('10min', 'WTG01', columns=[...], cfg=cfg)   # → DataFrame（列名原样，ts 未解析）
    SS.source_of('10min', 'WTG01', cfg)          # → 'csv' / 'mdb'

纪律: 两种形态都取不到时**响亮 raise**（不返回空表 —— 空表会被下游当成"这台没数据"）。
"""
from __future__ import annotations

import functools
import pathlib
import re
import subprocess
import tempfile

CLS = {'10min': ('src_10min', 'scada_10min'), '1min': ('src_1min', 'scada_1min')}
TURBINE_COL = 'turbine'          # 新库的机组列（csv_to_mdb.py 2026-09-19 起写）
LEGACY_TURBINE_COL = 'WTG'       # 老库兜底：10min 源件自带 WTG 列
# ★同台多件 (用户令 2026-09-20「真正把新月份的 10min 件吃进来」): 现场后来补的导出件命名与主件不同
#   （实测 `WTG01-B2.csv` 856 列 / 2026-08 数据），而原实现只认 `<台号>.csv` ⇒ 这批数据**从未被读过**，
#   页面时间窗自然停在旧月份。现在本台取数 = 主件 + 同台补充件，按时间戳合并去重（主件优先）。
SUPPLEMENT_GLOBS = ('{t}-*.csv', '{t}_*.csv')
# 新旧导出的列名差: 新件把"类型前缀族"去掉了（`din_wtc_HydLevel_timeon` → `wtc_HydLevel_timeon`）。
# 实测 WTG01 老件 598 列里 597 列能这样对上（唯一对不上的是 `WTG`，新件用 `StationId`）。
PREFIXES = ('din_', 'dot_', 'prs_', 'tmp_', 'grd_', 'tur_', 'cnt_', 'flg_', 'int_', 'evt_')
TIME_CANDIDATES = ('TimeStamp', 'timestamp', 'Time', 'time', 'time_stamp', 'occur_time')

_PS = r'''
$ErrorActionPreference = "Continue"
$c = New-Object -ComObject ADODB.Connection
$c.Open("Provider=Microsoft.ACE.OLEDB.12.0;Data Source=@@MDB@@;")
$turb = "@@TURB@@"
$want = @(@@WANT@@)
# 表名清单: 用 ADO 的 OpenSchema(20=adSchemaTables)。★`$c.GetSchema("Tables")` 会报
# "Arguments are of the wrong type..."(那是 .NET 的方法名), 实测 2026-09-19 踩过。
$tabs = @()
$rs0 = $c.OpenSchema(20)
while (-not $rs0.EOF) {
  if ($rs0.Fields.Item("TABLE_TYPE").Value -eq "TABLE") { $tabs += $rs0.Fields.Item("TABLE_NAME").Value }
  $rs0.MoveNext()
}
$rs0.Close()
foreach ($t in $tabs) {
  $rs = $c.Execute("SELECT TOP 1 * FROM [$t]")
  $names = @()
  foreach ($f in $rs.Fields) { $names += $f.Name }
  $rs.Close()
  # 机组列: 先试 turbine(新库), 再试 WTG(老 10min 库兜底); 两个都没有 ⇒ 这库按台取不到数
  $tcol = $null
  foreach ($p in @("turbine", "WTG")) {
    try { $null = $c.Execute("SELECT TOP 1 [$p] FROM [$t]"); $tcol = $p; break } catch { }
  }
  $turbines = @()
  if ($tcol) {
    $rs1 = $c.Execute("SELECT DISTINCT [$tcol] FROM [$t] WHERE [$tcol] IS NOT NULL")
    while (-not $rs1.EOF) { $turbines += ("" + $rs1.Fields.Item(0).Value); $rs1.MoveNext() }
    $rs1.Close()
  }
  Write-Output ("#SCHEMA " + $t + "|" + ($names -join ",") + "|" + ($turbines -join ";"))
  if (-not $tcol -or $turb -eq "") { continue }
  $keep = @()
  foreach ($w in $want) { if (($names -contains $w) -and $w -ne "rid" -and $w -ne $tcol) { $keep += $w } }
  if ($want.Count -eq 0) {   # 不给白名单 = 全列（与 CSV 形态 columns=None 的语义一致）
    foreach ($w in $names) { if ($w -ne "rid" -and $w -ne $tcol) { $keep += $w } }
  }
  $sel = @("rid", $tcol) + $keep
  $collist = ($sel | ForEach-Object { "[$_]" }) -join ","
  Write-Output ("#TABLE " + $t + "|" + ($sel -join ","))
  $rs2 = $c.Execute("SELECT $collist FROM [$t] WHERE [$tcol] = '$turb'")
  while (-not $rs2.EOF) {
    $vals = @()
    for ($i = 0; $i -lt $rs2.Fields.Count; $i++) {
      $v = $rs2.Fields.Item($i).Value
      if ($v -is [datetime]) { $vals += $v.ToString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss") }
      elseif ($null -eq $v) { $vals += "" }
      else { $vals += ("" + $v) }
    }
    Write-Output ($vals -join "`t")
    $rs2.MoveNext()
  }
  $rs2.Close()
}
$c.Close()
'''


def dirs_of(cls: str, cfg=None) -> tuple[pathlib.Path, pathlib.Path]:
    """→ (CSV 目录, MDB 根)。两者都不必存在。"""
    cfg = _cfg(cfg)
    key, sub = CLS[cls]
    csv_dir = pathlib.Path(str(cfg.get(key) or (pathlib.Path(str(cfg['raw_station_dir'])) / sub)))
    mdb_root = pathlib.Path(str(cfg['raw_station_dir'])) / 'scada_mdb'
    return csv_dir, mdb_root


def _cfg(cfg=None):
    if cfg is not None:
        return cfg
    from src.windscada.config import farm          # config 属后端模块(P4)，暂留原路径
    return farm()


def sources(cls: str = '10min', cfg=None) -> dict:
    """盘上有哪些形态（件数）—— 供页面/自检如实说明。"""
    csv_dir, mdb_root = dirs_of(cls, cfg)
    csvs = sorted(csv_dir.glob('*.csv')) if csv_dir.is_dir() else []
    mdbs = sorted(mdb_root.rglob(f'*-{cls}.mdb')) if mdb_root.is_dir() else []
    zips = sorted(mdb_root.rglob(f'*-{cls}.zip')) if mdb_root.is_dir() else []
    return dict(csv_dir=csv_dir, mdb_root=mdb_root, n_csv=len(csvs), n_mdb=len(mdbs), n_zip=len(zips),
                csvs=csvs, mdbs=mdbs, zips=zips,
                kind=('csv' if csvs else ('mdb' if (mdbs or zips) else None)))


@functools.lru_cache(maxsize=8)
def schema_and_turbines(mdb: str) -> tuple:
    """一个 MDB 的 (分片表 → 列名, 分片表 → 该列里的机组值)。老库缺 turbine 列时退 WTG 列。"""
    lines = _ps(_PS.replace('@@MDB@@', str(mdb)).replace('@@TURB@@', '').replace('@@WANT@@', ''))
    cols, turbs = {}, {}
    for ln in lines:
        if ln.startswith('#SCHEMA '):
            body = ln[8:]
            t, rest = body.split('|', 1)
            names, tv = rest.split('|', 1)
            cols[t] = [x for x in names.split(',') if x]
            turbs[t] = tuple(sorted({x for x in tv.split(';') if x}))
    return cols, turbs


def _ps(script: str) -> list[str]:
    """跑一段 PowerShell（ACE 只能经 COM 用）→ stdout 行。

    ★退出码不可尽信（2026-09-19 实测）: ACE 在**进程退出时清理 COM** 偶发 `0xC0000005`（访问违例），
    此时 stderr 为空、stdout 完整（脚本里每一行都打出来了）。原先 `rc != 0 ⇒ raise` 会把这种"数据都拿到了"
    的情况报成读库失败。判据改成**看输出**: 有输出且退出码是那个崩溃码 ⇒ 收下并提示一次; 否则才 raise。
    """
    p = pathlib.Path(tempfile.gettempdir()) / '_scada_source.ps1'
    p.write_text(script + '\nexit 0\n', encoding='utf-8-sig')
    r = subprocess.run(['powershell', '-NoProfile', '-ExecutionPolicy', 'Bypass', '-File', str(p)],
                       capture_output=True, text=True, errors='replace', timeout=3600)
    out = [x for x in (r.stdout or '').splitlines() if x.strip()]
    crash = r.returncode in (-1073741819, 3221225477)
    if r.returncode != 0 and not (crash and out):
        raise RuntimeError((r.stderr or r.stdout or '').strip()[:400] or 'PowerShell 读 MDB 失败')
    if crash and out and 'ace_exit_crash' not in _WARNED:
        _WARNED.add('ace_exit_crash')
        print('  [i] ACE 退出时 COM 清理崩溃 (0xC0000005) —— 输出完整, 已按成功处理', flush=True)
    return out


_WARNED: set = set()


def mdb_turbines(cls: str = '10min', cfg=None, limit: int = 3) -> set:
    """MDB 侧的可用机组名（取前几个库的并集 —— 逐库扫全量太慢，够用）。"""
    s = sources(cls, cfg)
    got = set()
    for m in s['mdbs'][:limit]:
        _cols, turbs = schema_and_turbines(str(m))
        for t in turbs.values():
            got |= set(t)
    return got


def turbines(cls: str = '10min', cfg=None) -> list[str]:
    """可用机组名 = CSV 文件名 stem ∪ MDB 里的 turbine 值。"""
    s = sources(cls, cfg)
    got = {f.stem for f in s['csvs']} | mdb_turbines(cls, cfg)
    return sorted(got)


def source_of(cls: str, turbine: str, cfg=None) -> str | None:
    """这一台这次会从哪种形态取（csv 优先）。"""
    csv_dir, _ = dirs_of(cls, cfg)
    if (csv_dir / f'{turbine}.csv').is_file():
        return 'csv'
    return 'mdb' if turbine in mdb_turbines(cls, cfg, limit=1) else None


def files_of(cls: str, turbine: str, cfg=None) -> list:
    """本台这一次要读的 CSV 件: **主件 `<台号>.csv` 在前**, 后面是同台补充件（`<台号>-*.csv` 等）。

    用户令 2026-09-20: 现场补的件命名与主件不同（实测 `WTG01-B2.csv`），只认 `<台号>.csv` 会让
    "新来的月份"静默漏读。这里如实列出这次会读的件（顺序=优先级），供取数/台账/页面说明来路。
    """
    csv_dir, _ = dirs_of(cls, cfg)
    out = []
    pri = csv_dir / f'{turbine}.csv'
    if pri.is_file():
        out.append(pri)
    for pat in SUPPLEMENT_GLOBS:
        out += sorted(csv_dir.glob(pat.format(t=turbine)))
    seen, res = set(), []
    for p in out:
        if p.name not in seen:
            seen.add(p.name)
            res.append(p)
    return res


def _align_columns(df, want):
    """按列名对齐新旧导出: 想要的列不在、但"去掉类型前缀"后在同表里 ⇒ 认回来。

    返回 (df, 认回的列数)。实测: 老 598 列 → 新 856 列, 597/598 靠这条规则对上。
    """
    if not want or df is None or not len(df.columns):
        return df, 0
    have = set(df.columns)
    back = {}
    for c in want:
        if c in have:
            continue
        for pre in PREFIXES:
            if c.startswith(pre) and c[len(pre):] in have:
                back[c[len(pre):]] = c
                break
    return (df.rename(columns=back) if back else df), len(back)


def _time_col(frames, first_cols):
    """时间列: 先按已知名找（合并后的表列名可能来自任一形态），再退回主件的首列。"""
    cols = set(first_cols)
    for f in frames:
        cols |= set(f.columns)
    for c in TIME_CANDIDATES:
        if c in cols:
            return c
    return first_cols[0] if first_cols else None


def load(cls: str, turbine: str, columns=None, cfg=None, month: str | None = None):
    """取一台的数据（**CSV 优先**；该台没有 CSV 时回落 MDB）。

    columns = 白名单（两形态都按"实际有的列"取交集，缺列不报错 —— 与 `data.load_10min` 的既有口径一致）。
    month   = 'YYYY-MM'，只取该月（MDB 形态天然是按月的；CSV 形态按首列前缀过滤）。
    ★同台多件 (用户令 2026-09-20): `<台号>.csv` + `<台号>-*.csv` 一起读, 按列名对齐 + 按时间戳去重
      （**主件优先**，重叠条数如实写在 `attrs['scada_overlap']` 里）。
    """
    import pandas as pd
    fps = files_of(cls, turbine, cfg)
    if fps:
        frames, per = [], {}
        for i, fp in enumerate(fps):
            have = set(pd.read_csv(fp, nrows=0).columns)
            take = None
            if columns:
                take = []
                for c in columns:
                    if c in have:
                        take.append(c)
                        continue
                    for pre in PREFIXES:                     # 新导出把前缀去了 ⇒ 按去前缀名取列
                        if c.startswith(pre) and c[len(pre):] in have:
                            take.append(c[len(pre):])
                            break
            d = pd.read_csv(fp, usecols=take, engine='pyarrow') if take else \
                (pd.read_csv(fp, usecols=lambda c: c in have, engine='pyarrow') if columns else
                 pd.read_csv(fp, engine='pyarrow'))
            d, n_back = _align_columns(d, columns or [])
            first_cols = list(d.columns)
            d['_scada_rank'] = i                          # i=0 是主件 ⇒ 去重时优先
            frames.append(d)
            per[fp.name] = len(d)
        ts = _time_col(frames, first_cols)
        d = pd.concat(frames, ignore_index=True, sort=False)
        if month and ts:
            d = d[d[ts].astype(str).str.startswith(month)]
        overlap = 0
        if len(frames) > 1 and ts:
            before = len(d)
            d = d.sort_values(['_scada_rank'], kind='stable').drop_duplicates(subset=[ts], keep='first')
            overlap = before - len(d)
        d = d.drop(columns=['_scada_rank'])
        if ts in d.columns:
            d = d.sort_values(ts, kind='stable').reset_index(drop=True)
        else:
            d = d.reset_index(drop=True)
        if len(fps) > 1:
            detail = '、'.join(f'{k} {v} 行' for k, v in per.items())
            print(f'  [i] {turbine}: 同台 {len(fps)} 件合并读入（{detail}）'
                  + (f'；同时间戳重叠 {overlap} 行按"主件优先"去重' if overlap else '；无重叠'),
                  flush=True)
        d.attrs['scada_source'] = 'csv'
        d.attrs['scada_files'] = [f.name for f in fps]
        d.attrs['scada_rows'] = per
        d.attrs['scada_overlap'] = overlap
        return d.reset_index(drop=True)
    if source_of(cls, turbine, cfg) != 'mdb':
        raise RuntimeError(
            f'{cls} 取数失败: {turbine} 既没有 CSV ({dirs_of(cls, cfg)[0] / f"{turbine}.csv"})，也没有含该台的 MDB '
            f'({dirs_of(cls, cfg)[1]})。放原始件到 data/raw/<场站>/ 后重跑 scripts/rebuild_all.py。')
    d = read_mdb(cls, turbine, columns, cfg, month)
    d.attrs['scada_source'] = 'mdb'
    return d


def read_mdb(cls: str, turbine: str, columns=None, cfg=None, month: str | None = None):
    """从月库里取一台：逐分片表按 (rid, turbine) 拼列。"""
    import pandas as pd
    from app_ETL.app_ETL_guanlan.mdb_names import safe_name
    s = sources(cls, cfg)
    mdbs = [m for m in s['mdbs'] if not month or m.stem.startswith(month)]
    if not mdbs:
        raise RuntimeError(f'{cls} 取数失败: scada_mdb 下没有 {month or "任何"} 的 .mdb')
    # 契约列名 → 库内列名（Access 列名不能含 `.` `!` `[]` 等, 建库时消毒过; 两边同一套规则）
    cand = {c: safe_name(c) for c in (columns or [])}
    want_stored = sorted(set(cand.values()))
    frames, missing_col = [], None
    for m in mdbs:
        want = want_stored
        script = (_PS.replace('@@MDB@@', str(m)).replace('@@TURB@@', str(turbine))
                  .replace('@@WANT@@', ','.join('"' + w + '"' for w in want)))
        cur_t, cur_cols, buf, seen_cols = None, [], [], set()

        def _flush():
            if cur_t and buf:
                frames.append(_frame(cur_cols, buf))
        for ln in _ps(script):
            if ln.startswith('#SCHEMA '):
                continue
            if ln.startswith('#TABLE '):
                _flush()
                body = ln[7:]
                cur_t, cols = body.split('|', 1)
                if not re.fullmatch(r't\d+', cur_t):        # Access 自建的杂表(如"名称自动更正保存失败")
                    cur_t, cur_cols, buf = None, [], []
                    continue
                cur_cols, buf = cols.split(','), []
                seen_cols |= set(cur_cols)
            else:
                buf.append(ln)
        _flush()
        if columns and not any(c in seen_cols for c in columns):
            missing_col = [c for c in columns if c not in seen_cols][:3]
    # 列位错位检测: 用 **#SCHEMA**(每个分片表的列清单, 与本次取了哪些列无关)
    dup = set()
    for m2 in mdbs:
        sc = {}
        for ln in _ps(_PS.replace('@@MDB@@', str(m2)).replace('@@TURB@@', '').replace('@@WANT@@', '')):
            if ln.startswith('#SCHEMA '):
                body = ln[8:]
                t2, rest = body.split('|', 1)
                if re.fullmatch(r't\d+', t2):
                    sc[t2] = set(x for x in rest.split('|', 1)[0].split(',') if x)
        ks = list(sc)
        for i in range(len(ks)):
            for j in range(i + 1, len(ks)):
                dup |= (sc[ks[i]] & sc[ks[j]]) - {'rid', TURBINE_COL}
        if dup:
            break
    if not frames:
        raise RuntimeError(
            f'{cls} 取数失败: {turbine} 在 {[m.name for m in mdbs]} 里取不到行 —— 老库可能没有 turbine 列'
            f'（源件也没有 WTG 列）⇒ 重跑 scripts/csv_to_mdb.py 建新库（现已写 turbine 列）')
    frames = [f.rename(columns={LEGACY_TURBINE_COL: TURBINE_COL}) if
              (LEGACY_TURBINE_COL in f.columns and TURBINE_COL not in f.columns) else f for f in frames]
    # 库内列名 → 契约列名（撞名时建库侧写过 `_1` 后缀, 这里按前缀认回来）
    if cand:
        for f in frames:
            back, used = {}, set()
            for orig, st in cand.items():
                if st in f.columns and st not in used:
                    back[st], _ = orig, used.add(st)
                    continue
                stem = st[:56]
                for c2 in f.columns:
                    if c2 not in used and c2.startswith(stem) and c2[len(stem):].startswith('_'):
                        back[c2], _ = orig, used.add(c2)
                        break
            f.rename(columns=back, inplace=True)
    # ★2026-09-19 逮到的**老库列位错位**: 2026-09-19 之前建的 10min 库, 分片表表头与数据行差一列
    #   (旧 build_chunks 表头写 names[lo:hi+1] 而行写 vals[lo:hi]) ⇒ 第 250 列之后的**列名整体错位一格**,
    #   且相邻分片表会共用同一个列名(实测 t1 末列 == t2 首列 == flg_wtc_ScReToOp_endvalue)。这种库读出来的
    #   是"名字对不上数"的数据 —— 比缺数据危险, 故**响亮拒绝**, 让人重建而不是将就着算。
    if dup:
        raise RuntimeError(
            f'{cls} 取数失败: {[m.name for m in mdbs]} 是**列位错位的老库**(分片表共用列名 {sorted(dup)[:3]}…) '
            f'—— 2026-09-19 前的建库脚本表头与数据行差一列, 第 250 列之后的列名整体错位。'
            f'处置: python scripts/csv_to_mdb.py --month <YYYY-MM> --class {cls} 重建该月库; '
            f'或放 CSV 到 data/raw/<场站>/{CLS[cls][1]}/ 直接用 CSV 形态。')
    d = frames[0]
    for f in frames[1:]:
        d = d.merge(f, on=['rid', TURBINE_COL], how='outer')
    # 行序回到**源件顺序**: rid 在库里是文本 ⇒ 直接合并得到的是 '1','10','100' 这种字典序
    # (2026-09-19 实逮: 与 CSV 逐值对拍对不上, 数据没错、是行序被按字符串排了)
    d['rid'] = pd.to_numeric(d['rid'], errors='coerce')
    d = d.sort_values([TURBINE_COL, 'rid'], kind='stable').reset_index(drop=True)
    if missing_col:
        d.attrs['mdb_missing'] = missing_col
    return d


def _frame(cols: list[str], rows: list[str]):
    """PowerShell 落的制表符分隔文本 → DataFrame。

    数值列转成数值: MDB 里存的是**数值类型**, ACE 读出来 `100.0` 会变成 `100` —— 若原样留成字符串,
    下游按 CSV 口径写的老构建器会拿到 object 列 (`+`/`mean` 全崩)。这里逐列试探: 非空值全能解析成数字
    就转数值, 否则留字符串 (台号/状态字这类)。
    """
    import pandas as pd
    ncol = len(cols)
    recs = []
    for ln in rows:
        vals = ln.split('\t')
        recs.append((vals + [''] * ncol)[:ncol])
    d = pd.DataFrame(recs, columns=cols)
    for c in d.columns:
        if c in ('rid', TURBINE_COL, LEGACY_TURBINE_COL):
            continue
        s = d[c].replace('', None)
        num = pd.to_numeric(s, errors='coerce')
        if num.notna().sum() == s.notna().sum() and s.notna().any():
            d[c] = num
    return d