import influxdb_api
import globals
from datetime import datetime, timedelta, timezone
import schedule
import os
import logging
from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler
import time
from influxdb_client import InfluxDBClient, BucketsApi, WriteApi, OrganizationsApi, Point, QueryApi
import influxdb_info

def setup_logger():
    # 创建日志目录
    log_dir = "logs"
    os.makedirs(log_dir, exist_ok=True)

    # 配置基础日志格式
    log_format = "%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"
    formatter = logging.Formatter(log_format)

      # 创建主 Logger
    logger = logging.getLogger()
    logger.setLevel(logging.INFO)  # 全局日志级别

    # --- 1. 按日期分割的日志文件 Handler ---
    log_file = os.path.join(log_dir, "scada.log")
    file_handler = TimedRotatingFileHandler(
        filename=log_file,
        when="midnight",  # 每天午夜轮转
        interval=1,
        backupCount=7,
        encoding="utf-8"
    )
    file_handler.suffix = "scada-%Y-%m-%d.log"  # 文件名格式
    file_handler.setFormatter(formatter)
    file_handler.setLevel(logging.INFO)        # 文件记录 INFO 及以上级别

    # --- 2. 控制台实时输出 Handler ---
    console_handler = logging.StreamHandler()  # 默认输出到 sys.stderr (控制台)
    console_handler.setFormatter(formatter)
    console_handler.setLevel(logging.INFO)     # 控制台仅显示 INFO 及以上级别

    # 将 Handler 添加到 Logger
    logger.addHandler(file_handler)
    # logger.addHandler(console_handler)

    return logger


logger = setup_logger()

# 2025/02/01
def get_next_time() -> str:
    """
    获取下一个1分钟时间点，返回格式为字符串'YYYY-MM-DDTHH:MM:00+08:00'
    :return: 返回字符串格式的时间，表示下一个1分钟的时间点
    """
    # 获取当前时间，并设定为北京时间
    now = datetime.now() # now 类型为 datetime，表示当前本地时间
    # 获取当前的分钟，并且将秒和微秒置为零
    current_time = now.replace(second=0, microsecond=0) # current_time 类型为 datetime，时间的秒和微秒部分被清除
    return current_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S+08:00')


# 2025/02/06
def get_next_period_time() -> str:
    """
    获取下一个6小时时间点，返回格式为字符串'YYYY-MM-DDTHH:00:00+08:00'
    :return: 返回字符串格式的时间，表示下一个6小时执行时间点
    """
    # 获取当前时间，并设定为北京时间
    now = datetime.now()  # now 类型为 datetime，表示当前本地时间
    # 获取当前的小时数并计算下一个6小时时间点
    next_period_hour = (now.hour // 6 + 1) * 6 - 6  # next_period_hour 类型为 int，表示下一个6小时时间点的小时部分
    # 如果计算的小时大于23，表示进入第二天，调整为00:00
    if next_period_hour >= 24:
        next_period_hour = 0
        now = now + timedelta(days=1)  # 如果超过24小时，日期增加1天
    # 将秒和微秒部分清除，构建出下一个6小时点的datetime对象
    next_period_time = now.replace(hour=next_period_hour, minute=0, second=0, microsecond=0)
    return next_period_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S+08:00')  # 格式化为指定的字符串格式并返回


# 2025/02/06
def store_non_realtime_SCADA_data_job() -> None:
    """
    定义的任务2，每6小时执行一次，在0点、6点、12点、18点执行，执行时，更新get_history_data_end_time并调用store_non_realtime_SCADA_data_to_influxdb函数
    :return: None
    """
    # 获取当前时间
    current_time = datetime.now()
    # 只在0点、6点、12点、18点执行任务
    # if current_time.hour % 6 == 0 and current_time.minute == 0:
    if current_time.minute % 10 == 0:
        logger.info(f"{current_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')} -- Start store non realtime SCADA data task.")
        # 获取下一个6小时的时间点，并更新get_history_data_end_time
        get_history_data_end_time: str = get_next_time()  # get_history_data_end_time 类型为 str，格式为'2025-02-06T12:00:00+08:00'
        # print(get_next_time)
        # 调用函数执行任务
        influxdb_api.store_non_realtime_SCADA_data_to_influxdb(get_history_data_end_time)
        logger.info('{} -- Successfully store non realtime SCADA data.'.format(datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')))
    else:
        logger.info(f"{current_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')} -- Skipping store non realtime SCADA data task.")


# 2025/02/06
def store_non_realtime_SCADA_data_task() -> None:
    """
    定时执行6小时的任务，使用schedule库每分钟执行一次store_non_realtime_SCADA_data_job函数。
    该任务会一直运行，定期调用store_non_realtime_SCADA_data_job获取SCADA数据。
    :return:
    """
    # 等待到整分对齐
    now = datetime.now()
    wait_seconds = 60 - now.second
    time.sleep(wait_seconds)
    try:
        # 每分钟检查一次，执行store_non_realtime_SCADA_data_job
        schedule.every(1).minute.at(":00").do(store_non_realtime_SCADA_data_job)
        # 持续执行任务，检查是否有待执行的任务
        while True:
            schedule.run_pending()  # 执行所有待处理的定时任务
            time.sleep(1)  # 暂停1秒，避免过于频繁的任务检查
        pass
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error occurred in store_non_realtime_SCADA_data_task: {e}")


if __name__ == "__main__":
    url = influxdb_info.url
    token = influxdb_info.token
    org_name = influxdb_info.org

    client = InfluxDBClient(url=url, token=token)
    # step2: 先查询pg数据库中scada_info的信息，然后存储SCADA数据到SCADA_data这个bucket里
    influxdb_api.query_pg_scada_info_non_realtime('bb')
    # 自动执行
    store_non_realtime_SCADA_data_task()