import requests
import time
import os
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

# Импортируем заголовки (Client-Id и Api-Key), должны быть в файле ozon_data.py
from ozon_data import headers

# URL эндпоинтов
url_analytics = "https://api-seller.ozon.ru/v1/analytics/data" 
url_product_list = "https://api-seller.ozon.ru/v3/product/info/list" 

# Автоматически определяем даты: за последние 7 дней
date_to = datetime.today().date()
date_from = date_to - timedelta(days=7)

# Преобразуем даты в строку для запроса
date_from_str = str(date_from)
date_to_str = str(date_to)

# Тело запроса
payload = {
    "date_from": date_from_str,
    "date_to": date_to_str,
    "dimension": ["sku"],
    "metrics": ["ordered_units", "hits_view_pdp"],
    "limit": 1000
}

try:
    response = requests.post(url_analytics, headers=headers, json=payload)
    response.raise_for_status()
    data = response.json()

    # Парсим результат
    result_data = []
    for item in data.get("result", {}).get("data", []):
        dimensions = item.get("dimensions", [])
        metrics = item.get("metrics", [])

        row = {
            "sku": dimensions[0].get("id") if len(dimensions) > 0 else None,
            "ordered_units": metrics[0] if len(metrics) > 0 else 0,
            "hits_view_pdp": metrics[1] if len(metrics) > 1 else 0,
        }
        result_data.append(row)

    df = pd.DataFrame(result_data)
    
    # --- Шаг 2: Запрашиваем названия товаров через /v3/product/info/list ---
    skus = df["sku"].dropna().astype(int).unique().tolist()

    # Разбиваем на чанки по 1000 штук (если больше 1000)
    def chunked(lst, n):
        """Разбивает список на части по n элементов"""
        return [lst[i:i + n] for i in range(0, len(lst), n)]

    for chunk in chunked(skus, 1000):  # Ozon позволяет до 1000 SKU за раз
        payload_products = {
            "sku": chunk
        }

        try:
            response_products = requests.post(url_product_list, headers=headers, json=payload_products)
            response_products.raise_for_status()
            data_products = response_products.json()

            if "items" not in data_products:
                print("Ошибка: В ответе нет ключа 'items'")
                continue

            for item in data_products.get("items", []):
                el_sku = item["sources"][0]["sku"]
                if el_sku and "name" in item:
                    df.loc[df['sku'] == str(el_sku), 'name'] = item['name']
                else:
                    print("Ошибка в элементе товара — нет 'sku' или 'name':")

        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(f"Ошибка запроса к /v3/product/info/list: {e}")
            if e.response:
                print("Текст ответа:", e.response.text)

    # Добавляем колонку: конверсия заказов к показам * 100
    df["conversion_ordered_to_views (%)"] = (
        df["ordered_units"] / df["hits_view_pdp"] * 100
    ).round(2)

    # Создаем папку для вывода
    output_dir = "result"
    if not os.path.exists(output_dir):
        os.makedirs(output_dir)

    # Имя файла на основе скрипта
    script_name = os.path.splitext(os.path.basename(__file__))[0]
    filename = f"{script_name}_analytics_conversion_{date_from_str}_{date_to_str}"
    csv_filename = os.path.join(output_dir, f"{filename}.csv")
    xls_filename = os.path.join(output_dir, f"{filename}.xlsx")

    # Сохраняем
    df.to_csv(csv_filename, index=False, encoding="utf-8-sig")
    df.to_excel(xls_filename, index=False)

    print(f"Данные успешно сохранены в {csv_filename}")

except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"Ошибка при выполнении запроса: {e}")
except Exception as e:
    print(f"Ошибка обработки данных: {e}")