from datetime import date, datetime, time, timedelta

from dateutil.relativedelta import relativedelta
from django.utils import timezone

KFET_WAKES_UP_AT = time(5, 0)  # La K-Fêt ouvre à 5h (UTC) du matin


def kfet_day(year, month, day, start_at=KFET_WAKES_UP_AT):
    """Étant donné une date, renvoie un objet `datetime`
    correspondant au début du 'jour K-Fêt' correspondant."""
    return datetime.combine(date(year, month, day), start_at)


def to_kfet_day(dt, start_at=KFET_WAKES_UP_AT):
    """
    Retourne le 'jour K-Fêt' correspondant à un objet `datetime` donné
    """
    kfet_dt = kfet_day(year=dt.year, month=dt.month, day=dt.day)
    if dt.time() < start_at:
        kfet_dt -= timedelta(days=1)
    return kfet_dt


class Scale(object):
    """
    Classe utilisée pour subdiviser un QuerySet (e.g. des opérations) sur
    une échelle de temps donnée, avec un pas de temps fixe.
    Cette échelle peut être spécifiée :
    - par un début et une fin,
    - par un début/une fin et un nombre de subdivisions.

    Si le booléen `std_chunk` est activé, le début de la première subdivision
    est généré via la fonction `get_chunk_start`.
    """

    name = None
    step = None

    def __init__(self, n_steps=0, begin=None, end=None, last=False, std_chunk=True):
        self.std_chunk = std_chunk
        if last:
            end = timezone.now()
        if std_chunk:
            if begin is not None:
                begin = self.get_chunk_start(begin)
            if end is not None:
                end = self.do_step(self.get_chunk_start(end))

        if begin is not None and n_steps:
            self.begin = begin
            self.end = self.do_step(self.begin, n_steps=n_steps)
        elif end is not None and n_steps:
            self.end = end
            self.begin = self.do_step(self.end, n_steps=-n_steps)
        elif begin is not None and end is not None:
            self.begin = begin
            self.end = end
        else:
            raise Exception(
                "Two of these args must be specified: "
                "n_steps, begin, end; "
                "or use last and n_steps"
            )

        self._gen_datetimes()

    @staticmethod
    def by_name(name):
        for cls in Scale.__subclasses__():
            if cls.name == name:
                return cls
        return None

    def __getitem__(self, i):
        return self.datetimes[i], self.datetimes[i + 1]

    def __len__(self):
        return len(self.datetimes) - 1

    def do_step(self, dt, n_steps=1):
        return dt + self.step * n_steps

    def _gen_datetimes(self):
        datetimes = [self.begin]
        tmp = self.begin
        while tmp < self.end:
            tmp = self.do_step(tmp)
            datetimes.append(tmp)
        self.datetimes = datetimes

    def get_labels(self, label_fmt=None):
        if label_fmt is None:
            label_fmt = self.label_fmt
        return [
            begin.strftime(label_fmt.format(i=i, rev_i=len(self) - i))
            for i, (begin, end) in enumerate(self)
        ]

    def chunkify_qs(self, qs, field="at", aggregate=None):
        """
        Découpe un queryset en subdivisions, avec agrégation optionnelle des résultats
        NB : on pourrait faire ça en une requête, au détriment de la lisibilité...
        """
        begin_f = "{}__gte".format(field)
        end_f = "{}__lte".format(field)
        chunks = [qs.filter(**{begin_f: begin, end_f: end}) for begin, end in self]
        if aggregate is None:
            return chunks
        else:
            return [chunk.aggregate(agg=aggregate)["agg"] or 0 for chunk in chunks]


class DayScale(Scale):
    name = "day"
    step = timedelta(days=1)
    label_fmt = "%A"

    @classmethod
    def get_chunk_start(cls, dt):
        return to_kfet_day(dt)


class WeekScale(Scale):
    name = "week"
    step = timedelta(days=7)
    label_fmt = "%d %b."

    @classmethod
    def get_chunk_start(cls, dt):
        dt_kfet = to_kfet_day(dt)
        offset = timedelta(days=dt_kfet.weekday())
        return dt_kfet - offset


class MonthScale(Scale):
    name = "month"
    step = relativedelta(months=1)
    label_fmt = "%B"

    @classmethod
    def get_chunk_start(cls, dt):
        return to_kfet_day(dt).replace(day=1)


SCALE_CLASS_CHOICES = ((cls.name, cls.name) for cls in Scale.__subclasses__())
SCALE_DICT = {cls.name: cls for cls in Scale.__subclasses__()}


def scale_url_params(scales_def):
    """
    Convertit une spécification de scales en arguments GET utilisables par ScaleMixin.
    La spécification est de la forme suivante :
        - scales_def : liste de champs de la forme (label, scale, scale_args, default)

        - scale_args : arguments à passer à Scale.__init__
        - default : le graphe à montrer par défaut
    """

    params_list = []
    for label, cls, params, default in scales_def:
        url_params = {"scale-name": cls.name}
        url_params.update({"scale-" + key: value for key, value in params.items()})
        params_list.append(dict(label=label, url_params=url_params, default=default))

    return params_list