import openpyxl  # 添加缺少的导入
import json
import os

from Config.Config import EXCEL_PATH
from Util.AreaUtil import query_area_info

# 创建数据保存目录
DATA_DIR = os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)), 'Data')
os.makedirs(DATA_DIR, exist_ok=True)
JSON_PATH = os.path.join(DATA_DIR, 'MaoRuXueLv.json')  # 修改为毛入学率的JSON路径

file_name = EXCEL_PATH
enrollment_data = []
name_conversion_errors = []  # 记录转换失败的名称
conversion_records = []  # 定义转换记录变量

try:
    # 加载工作簿并选择毛入学率Sheet
    workbook = openpyxl.load_workbook(file_name, read_only=True)
    if '毛入学率' not in workbook.sheetnames:
        print("❌ 错误：未找到'毛入学率'Sheet")
        exit(1)
    sheet = workbook['毛入学率']

    # 定义数据列范围与英文属性映射
    # 学前教育（交替列逻辑）
    data_columns = {
        # 学前教育 - 交替列映射（2015-2024）
        'preschool_enrollment': {
            'columns': ['D', 'F', 'H', 'J', 'L', 'N', 'P', 'R', 'T', 'V'],
            'years': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024]
        },
        'preschool_enrollment_rate': {
            'columns': ['E', 'G', 'I', 'K', 'M', 'O', 'Q', 'S', 'U', 'W'],
            'years': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024]
        },
        
        # 小学教育（X-AQ列，交替列逻辑）
        'primary_enrollment': {
            'columns': ['X', 'Z', 'AB', 'AD', 'AF', 'AH', 'AJ', 'AL', 'AN', 'AP'],
            'years': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024]
        },
        'primary_enrollment_rate': {
            'columns': ['Y', 'AA', 'AC', 'AE', 'AG', 'AI', 'AK', 'AM', 'AO', 'AQ'],
            'years': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024]
        },
        
        # 初中教育（AR-BK列，交替列逻辑）
        'junior_high_enrollment': {
            'columns': ['AR', 'AT', 'AV', 'AX', 'AZ', 'BB', 'BD', 'BF', 'BH', 'BJ'],
            'years': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024]
        },
        'junior_high_enrollment_rate': {
            'columns': ['AS', 'AU', 'AW', 'AY', 'BA', 'BC', 'BE', 'BG', 'BI', 'BK'],
            'years': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024]
        },
        
        # 普通高中教育（BL-CE列，交替列逻辑）
        'senior_high_enrollment': {
            'columns': ['BL', 'BN', 'BP', 'BR', 'BT', 'BV', 'BX', 'BZ', 'CB', 'CD'],
            'years': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024]
        },
        'senior_high_enrollment_rate': {
            'columns': ['BM', 'BO', 'BQ', 'BS', 'BU', 'BW', 'BY', 'CA', 'CC', 'CE'],
            'years': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024]
        },
        
        # 中职教育（CF-CY列，交替列逻辑）
        'vocational_enrollment': {
            'columns': ['CF', 'CH', 'CJ', 'CL', 'CN', 'CP', 'CR', 'CT', 'CV', 'CX'],
            'years': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024]
        },
        'vocational_enrollment_rate': {
            'columns': ['CG', 'CI', 'CK', 'CM', 'CO', 'CQ', 'CS', 'CU', 'CW', 'CY'],
            'years': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024]
        }
    }

    # 遍历数据行（跳过前4行表头）
    for row_num, row in enumerate(sheet.iter_rows(min_row=5, values_only=True), start=5):
        # 区域名称从B列获取（索引1），原代码是从A列（索引0）获取
        raw_name = row[1] if (len(row) > 1 and row[1] is not None) else '未知地区'
        if not raw_name:  # 跳过空行
            continue

        # 区域名称转换（核心修改）
        # 确保raw_name为字符串类型再调用strip()
        str_raw_name = str(raw_name).strip() if raw_name is not None else '未知地区'
        area_info = query_area_info(str_raw_name)
        if area_info:
            area_name = area_info['full_name']
            area_code = area_info['area_code']
            # 检查是否发生实际转换
            if raw_name != area_name:
                conversion_records.append({
                    'row': row_num,
                    'raw_name': raw_name,
                    'converted_name': area_name
                })
        else:
            area_name = raw_name
            area_code = 'unknown'
            name_conversion_errors.append(f"行 {row_num}: '{raw_name}'")

        area_data = {
            'area_name': area_name,
            'area_code': area_code,
            'raw_name': raw_name  # 保留原始名称用于调试
        }

        # 提取各指标年度数据
        for metric, config in data_columns.items():
            year_data = {}
            # 仅保留显式列名映射处理逻辑（完全移除旧格式代码）
            if 'columns' in config and 'years' in config:
                # 遍历预设的列名和年份对应关系
                for col_name, year in zip(config['columns'], config['years']):
                    col_idx = openpyxl.utils.column_index_from_string(col_name) - 1
                    if col_idx < len(row):
                        value = row[col_idx]
                        # 处理空值和非数值（增强版）
                        if value is None:
                            year_data[str(year)] = 0
                        else:
                            # 统一转换为字符串处理
                            str_value = str(value).strip()
                            if str_value == '' or str_value == '####':
                                year_data[str(year)] = 0
                            else:
                                try:
                                    if '%' in str_value:
                                        # 移除百分号并转换为小数
                                        year_data[str(year)] = float(str_value.replace('%', ''))
                                    else:
                                        year_data[str(year)] = float(str_value) if '.' in str_value else int(str_value)
                                except (ValueError, TypeError):
                                    year_data[str(year)] = 0
            # 删除旧格式的start_col/end_col处理分支
            area_data[metric] = year_data

        enrollment_data.append(area_data)

    workbook.close()

    # 保存为JSON文件
    with open(JSON_PATH, 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(enrollment_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)

    # 输出转换结果统计
    print(f"✅ 毛入学率数据提取完成，已保存至：{JSON_PATH}")
    print(f"📊 共处理 {len(enrollment_data)} 条地区数据")
    # 输出转换校验结果
    print("\n=== 名称转换记录 ===")
    if conversion_records:
        for record in conversion_records:
            print(f"🔄 行 {record['row']}: {record['raw_name']} → {record['converted_name']}")
        print(f"📊 共检测到 {len(conversion_records)} 项名称转换")
    else:
        print("📝 不存在名称转换的情况")
    if name_conversion_errors:
        print(f"⚠️ 发现 {len(name_conversion_errors)} 个区域名称转换失败：")
        for error in name_conversion_errors:
            print(f"  - {error}")
    else:
        print("✅ 所有区域名称均成功转换为全称")

except FileNotFoundError:
    print(f"🔴 错误：Excel文件 '{file_name}' 不存在")
except Exception as e:
    print(f"🔴 处理数据时发生错误：{str(e)}")

