import pandas as pd
import os
import re
import logging
from manejoArchivos import select_file

def es_columna_tipo_xxYY(columna):
    # Verificar si la columna es del tipo "xx-YY" usando una expresión regular
    return bool(re.match(r'^[a-z]{2}-[A-Z]{2}$', columna))

def sustituir_digitos(celda):
    # Convertir a cadena y sustituir secuencias de dígitos por [[digits]]
    if pd.isnull(celda):
        return celda, []
    digitos = re.findall(r'\d+', str(celda))
    celda_sustituida = re.sub(r'\d+', '[[digits]]', str(celda))
    return celda_sustituida, digitos

def preprocesar_update(df_update):
    # Diccionario para almacenar los dígitos reemplazados por fila
    digitos_reemplazados = {}
    
    # Iterar sobre las filas del DataFrame de actualización
    for index, fila in df_update.iterrows():
        clave_original = str(fila['it-IT'])
        clave_sustituida, digitos = sustituir_digitos(clave_original)
        digitos_reemplazados[index] = digitos
        df_update.at[index, 'it-IT_preprocessed'] = clave_sustituida  # Agregar una columna preprocesada
    
    return df_update, digitos_reemplazados

def configurar_logger(ruta_log):
    logger = logging.getLogger('actualizacion_logger')
    logger.setLevel(logging.INFO)
    fh = logging.FileHandler(ruta_log, encoding='utf-8')
    fh.setLevel(logging.INFO)
    formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(message)s')
    fh.setFormatter(formatter)
    logger.addHandler(fh)
    return logger

def update_from_master(archivo_maestro, archivo_to_update):
    if not os.path.exists(archivo_maestro):
        print("El archivo maestro no existe.")
        return

    df_maestro = pd.read_excel(archivo_maestro)
    df_to_update = pd.read_excel(archivo_to_update)

    # Configurar el logger
    directorio = os.path.dirname(archivo_to_update)
    nombre_log = os.path.join(directorio, 'actualizacion.log')
    logger = configurar_logger(nombre_log)

    # Preprocesar el archivo de actualización
    df_to_update, digitos_reemplazados = preprocesar_update(df_to_update)

    # Obtener las claves del archivo maestro
    claves_maestro = set(df_maestro["it-IT"].dropna().astype(str))

    # Iterar sobre las filas del archivo de actualización para actualizarlas
    for index, fila in df_to_update.iterrows():
        clave_preprocesada = str(fila['it-IT_preprocessed'])
        if clave_preprocesada in claves_maestro:
            # Obtener los dígitos originales para esta fila
            digitos = digitos_reemplazados.get(index, [])
            df_maestro_fila = df_maestro[df_maestro['it-IT'] == clave_preprocesada].iloc[0]

            # Verificar que la cantidad de dígitos coincida con la cantidad de [[digits]] en la clave
            cantidad_digits = clave_preprocesada.count('[[digits]]')
            if len(digitos) != cantidad_digits:
                logger.info(f'Fila {index}: no se actualiza porque la cantidad de dígitos no coincide.')
                continue

            # Actualizar solo las columnas que existen en df_to_update y que no sean 'it-IT'
            for columna in df_to_update.columns:
                if columna != 'it-IT' and columna != 'it-IT_preprocessed' and columna in df_maestro.columns:
                    valor = df_maestro_fila[columna]
                    # Convertir a cadena si no lo es y reemplazar [[digits]] con los dígitos originales
                    if not pd.isnull(valor):
                        valor_original = str(valor)
                        valor_actualizado = valor_original
                        for d in digitos:
                            valor_actualizado = valor_actualizado.replace('[[digits]]', d, 1)
                        # Solo actualizar si el valor ha cambiado
                        if str(fila[columna]) != valor_actualizado:
                            df_to_update.at[index, columna] = valor_actualizado
                            # Registrar el cambio
                            logger.info(f'Fila {index}, Columna {columna}: "{fila[columna]}" actualizado a "{valor_actualizado}"')

    # Eliminar la columna preprocesada
    df_to_update.drop(columns=['it-IT_preprocessed'], inplace=True)

    # Guardar el archivo actualizado
    df_to_update.to_excel(archivo_to_update, index=False)
    print(f"Se han actualizado las filas en {archivo_to_update} desde el archivo maestro. Detalles de los cambios en {nombre_log}")

if __name__ == "__main__":
    archivo_maestro = "hmi_master_translates.xlsx"
    archivo_to_update = select_file("xlsx")
    if archivo_to_update:
        update_from_master(archivo_maestro, archivo_to_update)