import asyncio
import json
import pandas as pd
import models

from tornado.httpclient import HTTPResponse, HTTPRequest

from dock.dcm import dcm_api
from paste.util import udict
from paste.core.logging import echo_log
from models.dcm_task import DcmTask


async def get_task_request(task_list_id: int = 600058, current_page: int = 1, num_per_page: int = 200,
                           sort_field_id: int = -1, sort_type: str = '', only_data_flag: bool = False,
                           search_num: str = None):
    """
    获取 DCM 任务列表数据。

    通过 POST 请求向 DCM 的任务列表接口提交表单数据，获取任务分页数据。
    自动注入有效的 Cookie（如 JSESSIONID）至请求头，并解析返回的 JSON 响应。

    Args:
        task_list_id (int): 任务列表类型 ID，默认为企业待办：600058
        current_page (int): 当前页码。
        num_per_page (int): 每页显示数据量，默认 200。
        sort_field_id (int): 排序字段 ID，默认不排序为 -1。
        sort_type (str): 排序类型，默认无排序字段，排序类型为空。
        only_data_flag (bool): 仅数据标志，默认为：False。
        search_num(str): 可选的任务号关键词，默认搜索时不传此参数。
    """
    api_url = f"/home/bizbase/tasklist/gethumantasklistdata"
    request_body = {
        "taskListID": task_list_id,
        "currentPage": current_page,
        "numPerPage": num_per_page,
        "sortFieldID": sort_field_id,
        "sortType": sort_type,
        "onlyDataFlag": only_data_flag,
    }
    if search_num is not None:
        request_body["searchNum"] = search_num
    # 构造 API 请求
    return await dcm_api.new_api_request(api_url, request_body)


async def after_task_request(response: HTTPResponse, retry_queue: asyncio.Queue[HTTPRequest]):
    """
    任务请求响应后的处理程序。

    :param response: 响应对象
    :param retry_queue: 重试队列
    """
    response_body = response.body.decode()
    response_data = json.loads(response_body)
    list_data = udict.get_by_path(response_data, 'resultInfo.data.listDataSet.listData')
    task_df = pd.DataFrame(list_data)
    # 更换映射方向，用于将源数据列名改为与数据库表对应
    forward_mapping = {dict_f: table_f for table_f, dict_f in DcmTask.FieldMapping.items()}
    mapped_df = task_df.rename(columns=forward_mapping)
    # 这里把空数据都换成 None，以便存入数据库时是 null
    mapped_df.replace(models.EmptyInDF + models.EmptyDatetimeInDF, None, inplace=True)
    # 筛选数据状态
    _created, _updated = await DcmTask.save_batch(mapped_df)
    echo_log(f"成功创建企业待办：{_created}条，更新：{_updated}条.")
    if retry_queue:
        echo_log(f"企业待办重试队列中有：{retry_queue.qsize()} 个请求在等待.")