from pydantic import ValidationError
from server.backend.pydantic import ExcelInfo
import re

from dotenv import load_dotenv                              #Работа с env
import os
load_dotenv()
PATTERN = os.getenv("PATTERN")

def process_sheet(df, document_type:str):
    df = df[['Артикул поставщика', 'Тип документа', 'Кол-во', 'Вайлдберриз реализовал Товар (Пр)']].copy().dropna() #copy and drop all NA values
    df = df[(df != 0).all(axis=1)] #drop all 0 values
    df = df[df['Тип документа'] == document_type] #фильтруем по типу документа

    df = df[['Артикул поставщика', 'Кол-во', 'Вайлдберриз реализовал Товар (Пр)']].copy()
    df.rename(columns={'Артикул поставщика': 'arti', 'Кол-во': 'counts', 'Вайлдберриз реализовал Товар (Пр)': 'price'}, inplace=True) #переименовываем для pydantic
    df['arti'] = df['arti'].astype(str).str.extract(f'({PATTERN})', flags=re.IGNORECASE) #arti под regex
    
    df['price'] = df['price'].astype(float) #Float to Int, if exists  
    df['counts'] = df['counts'].astype(int) #Float to Int, if exists
    df = df.groupby('arti', as_index=False).agg({'counts': 'sum', 'price': 'sum'})
    validated_rows, errors = [], []
    for i, row in df.iterrows(): #проходит построчно по df, где i - индекс строки, row - данные строки
        try:
            validated_rows.append(ExcelInfo(**row.to_dict())) #добавляем в список проверенные данные полученные от pydantic, которые туда передаются в виде dict
        except ValidationError as e:
            errors.append((i, e.errors())) #выводит ошибку и пишет номер строки
    if errors:
        raise Exception(f"There are some errors with validation in Sheet1, check it ", errors)
    return validated_rows

def evaluating(dfs):
    validated_rows_1 = process_sheet(dfs["Sheet1"], document_type='Продажа')
    validated_rows_2 = process_sheet(dfs["Sheet1"], document_type='Возврат')
    # sum_1 = sum(row.price for row in validated_rows_1)
    # sum_2 = sum(row.price for row in validated_rows_2)

    # print("Sum for 'Продажа':", sum_1)
    # print("Sum for 'Возврат':", sum_2)
    return validated_rows_1, validated_rows_2