import pandas as pd
import pyodbc
import json
from os import path
from datetime import date
from dateutil.relativedelta import relativedelta
from sqlalchemy import create_engine
from suds.client import Client
from cryptography.fernet import Fernet

# Konfiguration
fernet_key = b"YBckeKYt-8g7LFvpG7XqAAcEbsYESnI-yl8by9rjeQQ="
fernet = Fernet(fernet_key)

if path.exists("nasa_config.json"):
    with open("nasa_config.json", "r") as f:
        config = json.load(f)
    with open("nasa_config.crypt", "wb") as f:
        f.write(fernet.encrypt(json.dumps(config).encode()))
else:
    with open("nasa_config.crypt", "rb") as f:
        config = json.loads(fernet.decrypt(f.read()).decode())

args = ["2020", "05"]
# args = []
if len(args) >= 2:
    config["selected_year"] = args[0]
    config["selected_month"] = args[1]
else:
    curr_date = date.today() - relativedelta(months=+1)
    config["selected_year"] = curr_date.strftime("%Y")
    config["selected_month"] = curr_date.strftime("%m")


select_befehl_auftraege = (
    "SELECT * FROM [Auftraege_NASA_gruppiert] WHERE Periode = '"
    + config["selected_year"]
    + config["selected_month"]
    + "'"
)
select_befehl_mitarbeiter = (
    "SELECT * FROM [Mitarbeiter_NASA] WHERE Periode = '"
    + config["selected_year"]
    + "-"
    + config["selected_month"]
    + "'"
)
source_auftraege = "nasa/Auftraege_NASA_gruppiert.csv"
source_mitarbeiter = "nasa/Mitarbeiter_NASA.csv"


header = {
    "HaendlerNr": config["client_id"],
    "Filiale": "1",
    "Jahr": config["selected_year"],
    "Monat": config["selected_month"],
    "Fabrikat": "Mazda",
    "AnzahlMitarbeiter": "0",
    "AnzahlProduktiv": "0.0",
    "WerkstattDurchlaeufe": "0",
    "Token": config["credentials"]["token"],
}


def conn_string(dsn):
    return f"mssql+pyodbc://{dsn['user']}:{dsn['pass']}@{dsn['server']}/{dsn['database']}?driver=SQL+Server+Native+Client+11.0"


# Datenbankverbindung
source_db = create_engine(conn_string(config["source_dsn"]))

# Abfrage in Array speichern
df = pd.read_sql(select_befehl_auftraege, con=source_db)
# df = pd.read_csv(source_auftraege, sep=";", encoding="latin-1", decimal=",")
df.to_csv(
    "mazda/export/" + config["selected_year"] + "-" + config["selected_month"] + "_auftraege.csv",
    sep=";",
    encoding="latin-1",
    decimal=",",
    index=False,
)

# Array in gewünschtes Format bringen
auftragsart = ["Inspektion", "Karosseriearbeit", "Lackierung", "Verschleißteile", "Sonstiges"]
columns = [
    "AuftragsArt",
    "AuftragsArtId",
    "TeileUmsatz",
    "LohnUmsatz",
    "SonstigeUmsatz",
    "GesamtUmsatz",
    "AnzahlAuftraege",
]

df = df[columns]
header["WerkstattDurchlaeufe"] = df["AnzahlAuftraege"].sum()
header["AfterSalesPositionen"] = df.to_dict("records")

# Mitarbeiter gesamt und produktiv
df = pd.read_sql(select_befehl_mitarbeiter, con=source_db)
# df = pd.read_csv(source_mitarbeiter, sep=";", encoding="latin-1", decimal=",")

df.to_csv(
    "mazda/export/" + config["selected_year"] + "-" + config["selected_month"] + "_mitarbeiter.csv",
    sep=";",
    encoding="latin-1",
    decimal=",",
    index=False,
)

header["AnzahlMitarbeiter"] = df.shape[0]
header["AnzahlProduktiv"] = df["Prod"].sum()

# SOAP-Verbindung
client = Client(
    url=config["service_url"], username=config["credentials"]["username"], password=config["credentials"]["password"]
)

try:
    result = client.service.MeldeAfterSalesDaten(header)
except Exception as e:
    print(e)
    result = -1

# Erfolg/Fehler protokollieren

print("Periode: " + config["selected_year"] + "-" + config["selected_month"])
if len(header["AfterSalesPositionen"]) == result:
    print("Erfolgreich " + str(result) + " Datensätze übertragen")
else:
    print("Übertragung der Datensätze Fehlgeschlagen.")
    if result == -1:
        print("Fehler! Es waren keine Datensätze vorhanden.")
    else:
        print(str(len(header["AfterSalesPositionen"]) - result) + " Datensätze nicht verarbeitet")