# -*- coding: utf-8 -*-
r"""Markdown 表格渲染（**零可选依赖**）。

为什么需要它（2026-09-19 实逮，一次真实事故）:
`src/windcms/report.py` 用 `DataFrame.to_markdown()` 渲染"L4 过闸谱线"表 —— 而 pandas 的
`to_markdown` 依赖**可选包 `tabulate`**，本交付包没有它。此前 `model_run_l6.parquet` 是空的
（六层链那两步没实现），`len(l6)` 为 0 走的是 `'无'` 分支 ⇒ **没人踩到**；2026-09-19 我把
`model_run` 按口径重建、L6 真的有 14 行之后，重算链在 `report` 步当场炸:

    ImportError: `Import tabulate` failed.  Use pip or conda to install the tabulate package.
        at src/windcms/report.py:504  l6[cols].to_markdown(index=False)

后果不是"少一张表"，而是**整条重算链停在第 4 步**：后面的 ⑥重启 / ⑦本体（`ontology/objects.json` 等）
全不执行 ⇒ 页面上"决策链/本体/报告"一片空白。教训与 memory `optional-dep-in-hot-path` 同型：
**热路径不许依赖可选包**，何况交付包是离线整包（不能 pip）。

这里用纯 Python 渲染同样的 Markdown 表（列宽按显示宽度补空格，中文按 2 列宽算）。
"""
from __future__ import annotations


def _w(s) -> int:
    """显示宽度: CJK 与全角标点算 2, 其余算 1（对齐用, 不追求像素级）。"""
    n = 0
    for ch in str(s):
        n += 2 if ('\u4e00' <= ch <= '\u9fff' or '\u3000' <= ch <= '\u303f'
                   or '\uff00' <= ch <= '\uffef') else 1
    return n


def to_md(rows: list[list], header: list[str] | None = None) -> str:
    """[[单元格…], …] → Markdown 表（首行可作表头）。空数据返回 ''。"""
    if not rows:
        return ''
    esc = lambda x: ('' if x is None else str(x)).replace('|', '\\|')      # 竖线要转义, 否则表被拆列
    body = [[esc(c) for c in r] for r in rows]
    if header:
        cols = [str(h) for h in header]
        body = [cols] + body
    ncol = max(len(r) for r in body)
    body = [r + [''] * (ncol - len(r)) for r in body]
    width = [max(_w(r[i]) for r in body) for i in range(ncol)]
    out = []
    for i, r in enumerate(body):
        out.append('| ' + ' | '.join(str(c) + ' ' * (width[j] - _w(c)) for j, c in enumerate(r)) + ' |')
        if i == 0:
            out.append('|' + '|'.join('-' * (width[j] + 2) for j in range(ncol)) + '|')
    return '\n'.join(out)


def df_to_md(df, cols=None, index: bool = False) -> str:
    """DataFrame → Markdown 表（`to_markdown(index=False)` 的零依赖替代）。"""
    if df is None or len(df) == 0:
        return ''
    d = df[cols] if cols else df
    head = ([d.index.name or ''] if index else []) + [str(c) for c in d.columns]
    rows = []
    for idx, r in zip(d.index, d.itertuples(index=False)):
        rows.append(([idx] if index else []) + list(r))
    return to_md(rows, header=head)