import json
import os
from datetime import datetime, timedelta
from django.http import HttpResponse, HttpResponseBadRequest
from django.contrib.auth.decorators import permission_required
from .models import MbTankRecord
from .apps import LogsServiceConfig


@permission_required(perm='logs_service.view_mbtankrecord', raise_exception=True)
def view_stats(request):
    print(f"Executing view_stats in process with pid={os.getpid()}")

    # данные резервуара
    tank = {}
    if request.user.has_perm('logs_service.view_mbtankrecord'):
        if LogsServiceConfig.mb_pump_service is not None and LogsServiceConfig.mb_pump_service_enable:
            tank = MbTankRecord.load_stats()

    # данные насосной
    pump = {}
    if request.user.has_perm('logs_service.view_pump_stats'):
        if LogsServiceConfig.mb_pump_service is not None and LogsServiceConfig.mb_pump_service_enable:
            pump = LogsServiceConfig.mb_pump_service.get_stats()

    # данные HART-модема, он же расходометр
    hart = {}
    if request.user.has_perm('logs_service.view_accumulated_flow'):
        if LogsServiceConfig.mb_hart_service is not None and LogsServiceConfig.mb_hart_service_enable:
            hart = LogsServiceConfig.mb_hart_service.get_stats()

    out = {
        'stats': {
            'tank': tank,
            'pump': pump,
            'hart': hart
        }
    }
    response = HttpResponse(json.dumps(out))
    response.headers["Content-type"] = response.headers["Content-type"]
    return response


@permission_required(perm='logs_service.view_mbtankrecord', raise_exception=True)
def view_tank_chart(request):
    try:
        days = int(request.GET.get('days', '7'))
    except ValueError:
        return HttpResponseBadRequest()

    # ограничения времени
    if days < 1:
        days = 1
    elif days > 31:
        days = 31

    # select dt, level from tcs where datetime >= (NOW() - INTERVAL $days DAY) order by dt
    query = MbTankRecord.objects.filter(dt__gt=(datetime.now() - timedelta(days=days))).order_by('dt')
    q_len = len(query)

    # тот самый оптимизирующий алгоритм, в худшем случае (31 день) он отрабатывает за 64мс
    tank_chart = []
    max_seconds = (3600 * 24 * days) / 50

    last_time = None
    last_value = None
    for i in range(0, q_len):
        need_push = False
        curr_t = query[i].dt.timestamp()
        curr_v = query[i].level

        # нужно пушить, если предыдущее время пустое
        if last_time is None:
            last_time, last_value = curr_t, curr_v
            need_push = True

        if not need_push:
            # дальнейшие проверки имеют смысл, если есть переменная last_time
            if i + 1 < q_len:
                if last_value != curr_v:
                    # случай первый: если значение процентов изменилось
                    need_push = True
                    # сбросим еще последнее время, возьмем его на следующем цикле
                    last_time = None
                elif query[i + 1].dt.timestamp() - last_time > max_seconds:
                    # случай третий: если следующее время выходит за границу в установленное количество секунд
                    need_push = True
                    last_time = curr_t
            else:
                # случай второй - больше значений нет, последнее значение тоже нужно
                need_push = True

        if need_push:
            tank_chart.append((int(curr_t), curr_v))

    response = HttpResponse(json.dumps({'tank_chart': tank_chart}))
    response.headers["Content-type"] = response.headers["Content-type"]
    return response