import os
import rrdtool
import pandas as pd
from datetime import datetime
import time

# Функция для инициализации базы данных RRD
def initialize_rrd_database(rrd_file: str):
    if not os.path.exists(rrd_file):
        rrdtool.create(
            rrd_file,
            "--step", "60",  # Шаг в 60 секунд
            "DS:temp1_low:GAUGE:120:-40:100",  # Температура устройства 1 (нижняя)
            "DS:temp1_top:GAUGE:120:-40:100",  # Температура устройства 1 (верхняя)
            "DS:temp2_low:GAUGE:120:-40:100",  # Температура устройства 2 (нижняя)
            "DS:temp2_top:GAUGE:120:-40:100",  # Температура устройства 2 (верхняя)
            "RRA:AVERAGE:0.5:1:1440",  # Средние значения с шагом 1 минута за сутки
            "RRA:AVERAGE:0.5:60:720"  # Средние значения с шагом 1 час за месяц
        )
        print(f"Создана база данных: {rrd_file}")
    else:
        print(f"База данных уже существует: {rrd_file}")

# Функция для получения последней временной метки из RRD базы данных
def get_last_update(rrd_file: str):
    if os.path.exists(rrd_file):
        info = rrdtool.info(rrd_file)
        return info["last_update"]
    return 0

# Функция обновления базы данных RRD
def update_rrd_database(rrd_file: str, timestamp: int, t1_low: float, t1_top: float, t2_low: float, t2_top: float):
    try:
        rrdtool.update(rrd_file, f"{timestamp}:{t1_low}:{t1_top}:{t2_low}:{t2_top}")
        human_readable_time = datetime.fromtimestamp(timestamp).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        print(f"Обновлено: Время: {human_readable_time}, Устр.1: Низ {t1_low}, Верх {t1_top}, Устр.2: Низ {t2_low}, Верх {t2_top}")
    except Exception as e:
        print(f"Ошибка обновления базы данных RRD: {e}")

# Загрузка и очистка данных из CSV
def load_and_clean_csv(file_path):
    data = pd.read_csv(file_path, sep=';', skiprows=3, names=["time", "down", "top"])
    data = data.dropna()  # Удаление пустых строк
    data["down"] = pd.to_numeric(data["down"], errors='coerce')
    data["top"] = pd.to_numeric(data["top"], errors='coerce')
    data = data.dropna()  # Удаление строк с некорректными значениями
    data["timestamp"] = data["time"].apply(lambda x: int(time.mktime(datetime.strptime(x, "%d-%m-%Y %H:%M:%S").timetuple())))
    return data

# Пути к CSV и RRD файлам
csv_file1 = "ПБКТ-2-Ш.6линия.csv"
csv_file2 = "ПБКТ-3-Ш.1линия.csv"
rrd_file = "temperature_data.rrd"

# Инициализация RRD базы данных
initialize_rrd_database(rrd_file)

# Загрузка данных
data1 = load_and_clean_csv(csv_file1)
data2 = load_and_clean_csv(csv_file2)

# Получение последней временной метки из RRD базы данных
last_update = get_last_update(rrd_file)

# Слияние данных и фильтрация
merged_data = pd.merge(data1, data2, on="timestamp", suffixes=("_device1", "_device2"))
merged_data = merged_data[merged_data["timestamp"] > last_update]

# Импорт данных в RRD базу
for _, row in merged_data.iterrows():
    update_rrd_database(
        rrd_file,
        int(row["timestamp"]),
        float(row["down_device1"]),
        float(row["top_device1"]),
        float(row["down_device2"]),
        float(row["top_device2"]),
    )

print("Импорт данных завершён.")