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# --  Python Script für UCS Import  -- #
# --   by Patrick vom Hagen 2024    -- #
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# IMPORT - standard Python imports für benötigte Bibliotheken #

from src import step1, step3
import pandas as pd         # pandas für Datenmanagement
import chardet              # chardet erkennt Formatierung - Umwandlung des erkannten Formats in UTF-8
import csv                  # zur Verarbeitung von .csv Dateien
import uuid                 # zur Generierung von neuen UUIDs

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# Flags / globale Variablen #

del_zeros = False           # Boolean, ob führende Nullen bei Klassen entfernt werden sollen
get_typos = False           # Boolean, ob geringe Unterschiede zwischen den Listen ausgegeben werden sollen
test_user = []              # Array in dem Spezialuser gespeichert und wieder eingefügt werden

school_id = 'HL'            # HL-Tag für Klassen
ox_context = 0              # OX Context pro Schule
mail_quota_lul = 2048       # MailUserQuota LuL
ox_quota_lul = 20480        # oxUserQuota LuL
mail_quota_sus = 1024       # MailUserQuota SuS
ox_quota_sus = 5120         # oxUserQuota LuL

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# MAIN FUNCTION START #

if __name__ == "__main__":
    print("Schul-IT UCS-Import Tool:")
    dev = True

    # ----------------------------------------------------------------- #
    # Step 1 - Dateien wählen, formatieren, einlesen | Variablen setzen #

    # ToDo Daten mit UI einlesen
    # lehrer_liste_neu = "./Data/SaM/export_lehrer_SaM.csv"
    lehrer_liste_neu = "./Data/Test/export_lehrer_202402121146.CSV"
    lehrer_liste_system = "./Data/SaM/sys_lehrer_SaM.csv"

    schueler_liste_neu = "./Data/SaM/export_schueler_SaM.csv"
    schueler_liste_system = "./Data/SaM/sys_schueler_SaM.csv"

    # Variablen füllen:
    if not dev:
        school_id = "HL070" + input("Schul-ID eingeben HL070:")
        ox_context = input("OX-Context der Schule eingeben:")
        if input("Klassen mit führenden Nullen? (y/n) ").lower() == "y":
            del_zeros = False
        else:
            del_zeros = True

    print("Schul ID:", school_id, "OX-Context:", ox_context, "Nullen:", del_zeros)

    lul_new = step1.check_export_file(lehrer_liste_neu)
    print("Spalten der Import Liste - Lehrer:", lul_new.columns)
    lul_sys = step1.create_dataframe_system(lehrer_liste_system)

    sus_new = step1.check_export_file(schueler_liste_neu)
    print("Spalten der Import Liste - Schüler:", sus_new.columns)
    sus_sys = step1.create_dataframe_system(schueler_liste_system)

    # Test- und Funktionsuser auslagern
    keywords = 'Test'
    lul_testuser_df = step1.extract_testusers(lul_sys, keywords)
    # sus_testuser_df = step1.extract_testusers(sus_sys, keywords)

    # in Datasets aufteilen - Testuser, Abgleich, UUIDs

    # ---------------------------------------------------- #
    # Step 2 - auf name, vorname reduzieren und abgleichen #

    # 2.1 Data Frames für Abgleich erstellen
    # 2.2 Datei mit gesamten Anzahlen generieren und füllen
    # 2.3 Nicht zuordnungsbare bzw. neue Einträge nach Abweichung zur Bestandsliste prüfen und ausgeben
    # UUIDs zwischenspeichern?

    # Step 3 - Import Data generieren - klasse, uuids, weiteres in einer Liste zusammenführen

    # Lul: Namen + UUIDs + Testuser
    lul_import = step3.add_school_data(lul_sys, school_id, ox_context, mail_quota_lul, ox_quota_lul)
    # SuS: Namen + UUIDs + Klassen + Testuser
    sus_import = step3.add_school_data(sus_sys, school_id, ox_context, mail_quota_sus, ox_quota_sus)