import streamlit as st
import pandas as pd
import yfinance as yf
from datetime import date
import base64
import plotly.graph_objects as go
from streamlit_extras.stylable_container import stylable_container

# --- Configuration de la Page ---
st.set_page_config(
    page_title="Analyse des Actions du S&P 500",
    page_icon="📈",
    layout="wide",
    initial_sidebar_state="expanded",
)

# --- Thème de Couleur Professionnel ---
primary_color = "#007bff"
secondary_color = "#6c757d"
background_color = "#f8f9fa"
text_color = "#343a40"
card_bg_color = "white"
card_shadow = "0 0.5rem 1rem rgba(0, 0, 0, 0.05)"
border_radius = "0.5rem"

# --- Styles CSS Personnalisés ---
st.markdown(
    f"""
    <style>
        .reportview-container {{
            background-color: {background_color};
        }}
        .main {{
            background-color: {background_color};
            padding: 2rem;
        }}
        h1 {{
            color: {primary_color};
            text-align: center;
            margin-bottom: 2.5rem;
        }}
        h2 {{
            color: {text_color};
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            border-bottom: 2px solid {secondary_color};
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        }}
        .st-sidebar h1 {{
            color: {primary_color};
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        }}
        .st-sidebar .st-header {{
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        .st-slider > div > div > div > div {{
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        }}
        .st-button > button {{
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            border: none;
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            cursor: pointer;
            transition: background-color 0.3s ease;
        }}
        .st-button > button:hover {{
            background-color: #0056b3;
        }}
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        }}
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            margin-top: 1rem;
            overflow-x: auto;
        }}
        .dataframe-container table {{
            width: 100%;
        }}
        .link-button {{
            display: inline-block;
            padding: 0.5rem 1rem;
            color: {primary_color};
            text-decoration: none;
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            font-size: 0.9rem;
            margin-top: 1rem;
            transition: background-color 0.3s ease, color 0.3s ease;
        }}
        .link-button:hover {{
            background-color: {primary_color};
            color: white;
        }}
    </style>
    """,
    unsafe_allow_html=True,
)

# --- Conteneur Principal ---
with stylable_container(key="main_container", css_styles=f"""
    padding: 2rem;
    border-radius: {border_radius};
    background-color: {background_color};
"""):
    # --- Titre de l'Application ---
    st.title('📊 Analyse des Actions du S&P 500')
    st.write('Explorez les données et les prix de clôture des entreprises du S&P 500.')

    # --- Lien vers la Source ---
    st.markdown(f'<a href="https://huggingface.co/spaces/Yves-Tana/Yahoo_finance" class="link-button" target="_blank">Source des Données</a>', unsafe_allow_html=True)

    # --- Sidebar pour les Filtres ---
    with st.sidebar:
        st.header('⚙️ Filtres')

        # Sélection du secteur d'activité sur le sidebar
        @st.cache_data
        def load_sp500_data():
            url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_S%26P_500_companies'
            tables = pd.read_html(url)
            df = tables[0]
            return df

        sp500_df = load_sp500_data()
        sorted_sector_unique = sorted(sp500_df['GICS Sector'].unique())
        selected_sector = st.sidebar.multiselect('Sélectionner le(s) Secteur(s)', sorted_sector_unique)

        # Sélection des secteurs d'activité et shape
        df_selected_sector = sp500_df[(sp500_df['GICS Sector'].isin(selected_sector))]

        num_companies = st.sidebar.slider('Nombre d\'Entreprises à Afficher', 1, 5)

    # --- Affichage des Données Sélectionnées ---
    st.subheader('🏢 Entreprises Sélectionnées')
    if not df_selected_sector.empty:
        st.markdown(f"Nombre d'entreprises sélectionnées : **{df_selected_sector.shape[0]}**")
        with st.container(border=True, height=300):
            st.dataframe(df_selected_sector[['Symbol', 'Security', 'GICS Sector']], height=300)

        # --- Téléchargement des Données ---
        def filedownload(df):
            csv = df.to_csv(index=False)
            b64 = base64.b64encode(csv.encode()).decode()
            href = f'<a href="data:file/csv;base64,{b64}" download="entreprises_sp500.csv">Télécharger les Données CSV</a>'
            return href

        st.markdown(filedownload(df_selected_sector), unsafe_allow_html=True)

        # --- Affichage des Graphiques ---
        if st.button('Afficher les Graphiques de Prix'):
            st.subheader('📈 Prix de Clôture des Actions')
            try:
                data = yf.download(
                    tickers=list(df_selected_sector[:num_companies].Symbol),
                    period="ytd",
                    interval="1d",
                    group_by="ticker",
                    auto_adjust=True,
                    prepost=True,
                    threads=True,
                    proxy=None
                )

                for company in list(df_selected_sector.Symbol)[:num_companies]:
                    if company in data:
                        df_plot = pd.DataFrame(data[company].Close)
                        df_plot['Date'] = df_plot.index

                        fig = go.Figure()
                        fig.add_trace(go.Scatter(x=df_plot['Date'], y=df_plot['Close'], mode='lines+markers', name='Prix de Clôture', line=dict(color=primary_color)))
                        fig.update_layout(
                            title=f'Prix de Clôture de {company}',
                            xaxis_title='Date',
                            yaxis_title='Prix de Clôture',
                            xaxis_rangeslider_visible=True,
                            template="plotly_white"
                        )
                        with st.container(border=True, height=400):
                            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
                    else:
                        st.warning(f"Les données pour l'action **{company}** n'ont pas pu être récupérées.")

            except Exception as e:
                st.error(f"Une erreur s'est produite lors de la récupération des données boursières : {e}")

    else:
        st.info("Veuillez sélectionner au moins un secteur dans la barre latérale pour afficher les entreprises.")

    st.markdown("---")
    st.caption("Application développée avec Streamlit.")