app/sample_data.py

import pandas as pd
from app.metadata import metadata
from app.table_manager import table_manager
from app.row_manager import row_manager

def init_sample_data(user_store=None, actor='system'):
    """Initialize sample databases and tables with data for a user"""
    
    # Create sample databases
    dbs = ['ecommerce', 'analytics', 'users_db']
    for db_name in dbs:
        metadata.create_database(db_name, user_store)
    
    # Create ecommerce tables
    table_manager.create('ecommerce', 'products', [
        {'name': 'id', 'type': 'int'},
        {'name': 'name', 'type': 'text'},
        {'name': 'price', 'type': 'float'},
        {'name': 'stock', 'type': 'int'},
        {'name': 'category', 'type': 'text'}
    ], user_store)
    
    products_data = pd.DataFrame([
        {'id': 1, 'name': 'Laptop', 'price': 999.99, 'stock': 50, 'category': 'Electronics'},
        {'id': 2, 'name': 'Mouse', 'price': 29.99, 'stock': 200, 'category': 'Electronics'},
        {'id': 3, 'name': 'Keyboard', 'price': 79.99, 'stock': 150, 'category': 'Electronics'},
        {'id': 4, 'name': 'Monitor', 'price': 299.99, 'stock': 75, 'category': 'Electronics'},
        {'id': 5, 'name': 'Desk Chair', 'price': 199.99, 'stock': 30, 'category': 'Furniture'},
    ])
    row_manager.write_df('ecommerce', 'products', products_data, actor, user_store)
    
    table_manager.create('ecommerce', 'orders', [
        {'name': 'order_id', 'type': 'int'},
        {'name': 'customer_id', 'type': 'int'},
        {'name': 'product_id', 'type': 'int'},
        {'name': 'quantity', 'type': 'int'},
        {'name': 'total', 'type': 'float'},
        {'name': 'status', 'type': 'text'}
    ], user_store)
    
    orders_data = pd.DataFrame([
        {'order_id': 1001, 'customer_id': 501, 'product_id': 1, 'quantity': 1, 'total': 999.99, 'status': 'shipped'},
        {'order_id': 1002, 'customer_id': 502, 'product_id': 2, 'quantity': 2, 'total': 59.98, 'status': 'delivered'},
        {'order_id': 1003, 'customer_id': 503, 'product_id': 4, 'quantity': 1, 'total': 299.99, 'status': 'pending'},
    ])
    row_manager.write_df('ecommerce', 'orders', orders_data, actor, user_store)
    
    # Create users_db tables
    table_manager.create('users_db', 'customers', [
        {'name': 'id', 'type': 'int'},
        {'name': 'username', 'type': 'text'},
        {'name': 'email', 'type': 'text'},
        {'name': 'country', 'type': 'text'},
        {'name': 'joined_date', 'type': 'text'}
    ], user_store)
    
    customers_data = pd.DataFrame([
        {'id': 501, 'username': 'john_doe', 'email': 'john@example.com', 'country': 'USA', 'joined_date': '2024-01-15'},
        {'id': 502, 'username': 'jane_smith', 'email': 'jane@example.com', 'country': 'UK', 'joined_date': '2024-02-20'},
        {'id': 503, 'username': 'bob_wilson', 'email': 'bob@example.com', 'country': 'Canada', 'joined_date': '2024-03-10'},
        {'id': 504, 'username': 'alice_brown', 'email': 'alice@example.com', 'country': 'Australia', 'joined_date': '2024-03-25'},
    ])
    row_manager.write_df('users_db', 'customers', customers_data, actor, user_store)
    
    # Create analytics tables
    table_manager.create('analytics', 'page_views', [
        {'name': 'id', 'type': 'int'},
        {'name': 'page', 'type': 'text'},
        {'name': 'views', 'type': 'int'},
        {'name': 'date', 'type': 'text'}
    ], user_store)
    
    analytics_data = pd.DataFrame([
        {'id': 1, 'page': '/home', 'views': 1500, 'date': '2024-03-01'},
        {'id': 2, 'page': '/products', 'views': 890, 'date': '2024-03-01'},
        {'id': 3, 'page': '/about', 'views': 450, 'date': '2024-03-01'},
        {'id': 4, 'page': '/contact', 'views': 320, 'date': '2024-03-01'},
    ])
    row_manager.write_df('analytics', 'page_views', analytics_data, actor, user_store)
    
    return {"ok": True, "message": "Sample data initialized with 3 databases and 5 tables"}