# services/db_ingest.py
"""
统一的设备数据入库管道。

此前 app.py:auto_monitor_job（定时任务）和 routes/api.py:run_monitor（手动触发）
各自维护了一份几乎相同但细节不一致的写入逻辑，导致同一条数据经不同入口落库后
latest_time / offset / source / file_count 可能不同。这里合并为一份。

本函数只负责 add/flush，不 commit —— 事务边界由调用方掌握。
"""
import json
from datetime import datetime

from extensions import db
from models import Device, DeviceHistory

# 由本应用接口写入 Device.json_data、而非爬虫返回的键，覆盖时必须保留：
#   bound_iccid —— routes/api.py:/bind_device_card 写入的设备-流量卡手工绑定
#   is_whitelist —— routes/api.py:/toggle_whitelist 写入的白名单标记
APP_OWNED_KEYS = ('bound_iccid', 'is_whitelist')


def ingest_device_data(scraped_list):
    """
    把爬虫返回的设备列表写入 Device（快照）和 DeviceHistory（历史）。

    返回 (设备更新数, 历史追加数)。
    """
    if not scraped_list:
        return 0, 0

    current_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    stats = {'updated': 0, 'history': 0}

    for item in scraped_list:
        d_name = item.get('name')
        if not d_name:
            continue

        # --- 1. 数据解包 ---
        raw_status = item.get('status', '未知')
        raw_value = item.get('value', '')
        f_count = item.get('num_files', 0)
        source = item.get('source', '自动爬虫')

        # target_time 由爬虫层解析，为真实记录时间；离线/异常/没抓到时为 None。
        # 注意：这里绝不回退到 current_time —— 那会把"采集时刻"冒充成"数据时刻"。
        target_date = item.get('target_time')

        raw_json = item.get('raw_json', {})

        # --- 2. 设备主表更新 ---
        device = Device.query.filter_by(name=d_name).first()

        if not device:
            device = Device(name=d_name, source=source, install_site="")
            db.session.add(device)
            db.session.flush()
        elif device.source == 'iot_card':
            # IoT 卡与爬虫设备共用 devices 表且靠 name 关联，撞名时以爬虫来源为准
            device.source = source

        device.status = raw_status
        device.current_value = raw_value
        device.check_time = current_time
        device.file_count = f_count

        # ✅ [核心逻辑] 只有爬虫拿到了真实业务时间才更新设备主表的时间。
        # 拿不到（离线/异常）就保留上一次的有效值 —— 即"冻结"。
        # 这样一台断线多天的设备，offset 会停在"滞后 N 天"而不是被刷成"当天"。
        if target_date:
            device.latest_time = target_date

        # 注意：不再写入 device.offset。
        # 该列是"写入时刻"的快照，采集一停摆就整体失真，现改为 Device.to_dict()
        # 读取时用 calculate_offset(latest_time) 实时计算。列保留但已废弃。

        # --- 3. JSON 数据：覆盖为本次最新，切断无限膨胀 ---
        # 旧写法 old_json.update(raw_json) 会让主表 JSON 只增不减、永久累积。
        # 但 APP_OWNED_KEYS 里的键由本应用自己的接口写入（不属于爬虫数据），
        # 必须原样保留 —— 否则每次采集都会把用户的设备-流量卡绑定清掉。
        old_json = {}
        if device.json_data:
            try:
                old_json = json.loads(device.json_data)
            except Exception:
                pass

        if isinstance(raw_json, dict) and raw_json:
            new_json = dict(raw_json)
            for key in APP_OWNED_KEYS:
                if old_json.get(key) is not None:
                    new_json[key] = old_json[key]
            device.json_data = json.dumps(new_json, ensure_ascii=False)
        # raw_json 为空（离线/异常）时保持原有 json_data 不变，避免单次爬虫失误清空状态

        db.session.merge(device)
        stats['updated'] += 1

        # --- 4. 历史表写入 ---
        # 历史记录的是"事件"，所以没有数据时间时用本次观测时间，
        # 与主表的"冻结"策略不同：主表回答"数据到什么时候"，历史回答"什么时候采过"。
        history_time = target_date if target_date else current_time
        # [核心修复] 只存本次抓取的切片，不再复制主表那份越滚越大的累积 JSON。
        # 旧写法 json_data=device.json_data 会让每一条历史都完整复制一遍全量数据，
        # 历史表体积随采集次数线性膨胀。
        incremental_json = json.dumps(raw_json, ensure_ascii=False) if raw_json else "{}"
        history = DeviceHistory(
            device_id=device.id,
            status=raw_status,
            result_data=raw_value,
            data_time=history_time,
            file_count=f_count,
            json_data=incremental_json
        )
        db.session.add(history)
        stats['history'] += 1

    return stats['updated'], stats['history']