"""Descarga de "jugadas" (secuencias) en CSV para los gráficos de Ejes y Recursos.

Lee ``vendor/data/plays/<slug>/<season>/plays.parquet`` (1 fila por secuencia con partido,
local/visitante, resultado, tiempos, pases, tiro, gol, xG/pv acumulados, tipo de jugada,
bloque y flags de recurso). Filtra por equipo (y por recurso/bloque en Recursos), agrega la
columna ``recursos`` (qué recursos disparó la jugada = por qué está en el gráfico) y ordena
según el criterio pedido.
"""
from __future__ import annotations

import io
from functools import lru_cache

import pandas as pd

from racing_reports import vendor_env

# columnas visibles del CSV (orden y nombres para el usuario)
CSV_COLS = ["matchId", "local", "visitante", "equipo", "rival", "fecha", "resultado_final",
            "min_inicio", "seg_inicio", "min_fin", "seg_fin", "n_pases", "tiro", "gol",
            "xg_acumulado", "pv_acumulado", "tipo_jugada", "recursos"]
RENAME = {"matchId": "partido"}

# nombre lindo de cada flag rec_* (para la columna "recursos" = por qué la jugada está ahí)
REC_LABEL = {
    "rec_pase_entre_lineas": "Pase entre líneas",
    "rec_cutback": "Cutback",
    "rec_centro_inswinger": "Centro inswinger",
    "rec_centro_outswinger": "Centro outswinger",
    "rec_centro_raso": "Centro raso",
    "rec_centro_colgado": "Centro colgado",
    "rec_rompe_lineas_ok": "Rompe líneas",
    "rec_gambeta": "Gambeta",
    "rec_tiro_lejano": "Tiro lejano",
}

# criterios de orden del CSV: clave -> (columnas, ascendente)
_ORDEN = {
    "todos": (["fecha", "matchId", "min_inicio"], True),
    "xg": (["xg_acumulado", "matchId", "min_inicio"], [False, True, True]),
    "pv": (["pv_acumulado", "matchId", "min_inicio"], [False, True, True]),
    "gol": (["gol", "xg_acumulado", "matchId", "min_inicio"], [False, False, True, True]),
    "tiro": (["tiro", "xg_acumulado", "matchId", "min_inicio"], [False, False, True, True]),
}


def _slug(text: str) -> str:
    return "".join(c.lower() if c.isalnum() else "-" for c in text).strip("-")


@lru_cache(maxsize=8)
def _df(league: str, season: str) -> pd.DataFrame:
    p = vendor_env.DATA_DIR / "plays" / _slug(league) / str(season) / "plays.parquet"
    if not p.exists():
        raise FileNotFoundError(f"Sin jugadas para {league} {season}")
    return pd.read_parquet(p)


def available(league: str, season: str) -> bool:
    p = vendor_env.DATA_DIR / "plays" / _slug(league) / str(season) / "plays.parquet"
    return p.exists()


def _recursos_col(df: pd.DataFrame) -> pd.Series:
    """String con los recursos que disparó cada jugada (por qué está en el gráfico)."""
    present = [(c, lbl) for c, lbl in REC_LABEL.items() if c in df.columns]

    def _join(row) -> str:
        return " · ".join(lbl for c, lbl in present if row[c] == 1)

    return df.apply(_join, axis=1) if present else pd.Series("", index=df.index)


def _resolve_orden(orden: str, df: pd.DataFrame):
    """Devuelve (columnas, ascendente, eje_col). eje_col != None cuando se ordena por un
    eje del gráfico 4 (ej orden='verticalidad' -> columna 'eje_verticalidad')."""
    if orden in _ORDEN:
        cols, asc = _ORDEN[orden]
        return [c for c in cols if c in df.columns], asc, None
    eje_col = f"eje_{orden}"
    if eje_col in df.columns:
        cols = [c for c in (eje_col, "matchId", "min_inicio") if c in df.columns]
        return cols, [False] + [True] * (len(cols) - 1), eje_col
    cols, asc = _ORDEN["todos"]
    return [c for c in cols if c in df.columns], asc, None


def _to_csv(df: pd.DataFrame, orden: str = "todos") -> str:
    df = df.copy()
    df["recursos"] = _recursos_col(df)
    cols, asc, eje_col = _resolve_orden(orden, df)
    if cols:
        df = df.sort_values(cols, ascending=asc, na_position="last")
    out_cols = [c for c in CSV_COLS if c in df.columns]
    rename = dict(RENAME)
    if eje_col and eje_col in df.columns:  # muestro el valor del eje por el que se ordenó
        df[eje_col] = pd.to_numeric(df[eje_col], errors="coerce").round(3)
        out_cols.append(eje_col)
        rename[eje_col] = eje_col.replace("eje_", "")
    out = df[out_cols].rename(columns=rename)
    buf = io.StringIO()
    # formato europeo (locale español): separador ';' + coma decimal, para que Excel/Numbers
    # no lea "0.113" como 113. BOM para que respete UTF-8 (acentos, · y →).
    out.to_csv(buf, index=False, sep=";", decimal=",")
    return "" + buf.getvalue()


def ejes_csv(league: str, season: str, team: str, orden: str = "todos") -> str:
    """Todas las secuencias de ataque del equipo (para el gráfico de Ejes)."""
    df = _df(league, season)
    df = df[df["equipo"].astype(str) == team]
    return _to_csv(df, orden)


def recursos_csv(league: str, season: str, team: str, lado: str = "of",
                 recurso: str = "todos", bloques: str | None = None,
                 orden: str = "todos") -> str:
    """Secuencias del recurso/bloque elegidos. lado 'of' = ataques del equipo;
    'def' = lo que concede (ataques del rival contra el equipo)."""
    df = _df(league, season)
    key = "equipo" if lado != "def" else "rival"
    df = df[df[key].astype(str) == team]
    sel = [b.strip() for b in (bloques or "").split(",") if b.strip() in ("bajo", "medio", "alto")]
    if sel:
        df = df[df["bloque"].isin(sel)]
    col = f"rec_{recurso}"
    if col in df.columns:
        df = df[df[col] == 1]
    return _to_csv(df, orden)