"""Détection des colonnes dans les tableurs de bénévoles.

Usage : python scripts/import_test.py

Couvre les formes réellement rencontrées dans les fichiers de festival :
en-têtes français accentués, séparateur point-virgule d'Excel FR, colonne
« NOM Prénom » fusionnée, numéros abîmés par Excel, feuille sans en-tête.
"""

from __future__ import annotations

import csv
import io
import sys
from pathlib import Path

sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parent.parent))

from app import imports  # noqa: E402

passed = failed = 0


def check(label: str, condition: bool, detail: str = "") -> None:
    global passed, failed
    if condition:
        passed += 1
        print(f"  \033[32m✓\033[0m {label}")
    else:
        failed += 1
        print(f"  \033[31m✗\033[0m {label} {detail}")


def csv_bytes(rows: list[list[str]], delimiter: str = ";", encoding: str = "utf-8") -> bytes:
    buffer = io.StringIO()
    csv.writer(buffer, delimiter=delimiter, lineterminator="\n").writerows(rows)
    return buffer.getvalue().encode(encoding)


def xlsx_bytes(rows: list[list], sheet_name: str = "Bénévoles") -> bytes:
    from openpyxl import Workbook

    workbook = Workbook()
    sheet = workbook.active
    sheet.title = sheet_name
    for row in rows:
        sheet.append(row)
    buffer = io.BytesIO()
    workbook.save(buffer)
    return buffer.getvalue()


def parse(name: str, data: bytes):
    return imports.parse(name, data)


def main() -> int:
    print("\n\033[1m1. En-têtes français\033[0m")

    data = csv_bytes(
        [
            ["Prénom", "Nom", "Téléphone"],
            ["Jean", "Dupont", "06 12 34 56 78"],
            ["Amélie", "Nothomb", "0798765432"],
        ]
    )
    mapping, contacts, rejected = parse("benevoles.csv", data)
    check("en-tête accentué reconnu", mapping.header_row == 0, str(mapping))
    check("colonnes prénom/nom/téléphone", (mapping.first, mapping.last, mapping.phone) == (0, 1, 2))
    check("deux contacts extraits", len(contacts) == 2, str(contacts))
    check(
        "premier contact correct",
        contacts[0].phone == "0612345678" and contacts[0].first_name == "Jean",
        str(contacts[0]),
    )
    check("aucun rejet", not rejected, str(rejected))

    # « Prénom » contient « nom » : le piège classique de la détection.
    data = csv_bytes([["Nom", "Prénom", "Portable"], ["DUPONT", "Jean", "0612345678"]])
    mapping, contacts, _ = parse("x.csv", data)
    check(
        "ordre Nom/Prénom respecté",
        (mapping.last, mapping.first) == (0, 1),
        f"first={mapping.first} last={mapping.last}",
    )
    check(
        "prénom et nom au bon endroit",
        contacts[0].first_name == "Jean" and contacts[0].last_name == "DUPONT",
        str(contacts[0]),
    )

    for header in ("Tél. portable", "N° de téléphone", "Mobile", "TELEPHONE", "Numéro"):
        data = csv_bytes([["Prénom", "Nom", header], ["Jean", "Dupont", "0612345678"]])
        mapping, contacts, _ = parse("x.csv", data)
        check(f"variante d'intitulé « {header} »", mapping.phone == 2 and len(contacts) == 1)

    print("\n\033[1m2. Colonne « Nom complet »\033[0m")

    data = csv_bytes(
        [
            ["Nom complet", "Téléphone"],
            ["DUPONT Jean", "0612345678"],
            ["Amélie Nothomb", "0798765432"],
            ["Martin, Claire", "0611223344"],
        ]
    )
    mapping, contacts, _ = parse("x.csv", data)
    check("colonne fusionnée détectée", mapping.full == 0, str(mapping))
    check(
        "« DUPONT Jean » -> Jean / DUPONT",
        (contacts[0].first_name, contacts[0].last_name) == ("Jean", "DUPONT"),
        str(contacts[0]),
    )
    check(
        "« Amélie Nothomb » -> Amélie / Nothomb",
        (contacts[1].first_name, contacts[1].last_name) == ("Amélie", "Nothomb"),
        str(contacts[1]),
    )
    check(
        "« Martin, Claire » -> Claire / Martin",
        (contacts[2].first_name, contacts[2].last_name) == ("Claire", "Martin"),
        str(contacts[2]),
    )

    check(
        "nom à particule en capitales",
        imports.split_full_name("DE LA TOUR Jean-Pierre") == ("Jean-Pierre", "DE LA TOUR"),
        str(imports.split_full_name("DE LA TOUR Jean-Pierre")),
    )

    print("\n\033[1m3. Numéros abîmés par Excel\033[0m")

    data = csv_bytes(
        [
            ["Prénom", "Nom", "Téléphone"],
            ["Jean", "Dupont", "612345678.0"],  # zéro initial mangé, format nombre
            ["Luc", "Martin", "+33 6 11 22 33 44"],
            ["Eva", "Bernard", "0033798765432"],
            ["Zoé", "Petit", "06.12.34.56.79"],
        ]
    )
    _, contacts, rejected = parse("x.csv", data)
    numbers = [c.phone for c in contacts]
    check("zéro initial restauré", "0612345678" in numbers, str(numbers))
    check("format +33 normalisé", "0611223344" in numbers, str(numbers))
    check("format 0033 normalisé", "0798765432" in numbers, str(numbers))
    check("séparateurs points acceptés", "0612345679" in numbers, str(numbers))
    check("aucun rejet sur ces formats", not rejected, str(rejected))

    print("\n\033[1m4. Lignes inexploitables\033[0m")

    data = csv_bytes(
        [
            ["Prénom", "Nom", "Téléphone"],
            ["Jean", "Dupont", "0612345678"],
            ["Sans", "Numéro", ""],
            ["Fixe", "Interdit", "0145678901"],
            ["Doublon", "Dupont", "06 12 34 56 78"],
            ["", "", ""],
        ]
    )
    _, contacts, rejected = parse("x.csv", data)
    check("un seul contact retenu", len(contacts) == 1, str(contacts))
    reasons = {r["reason"] for r in rejected}
    check("ligne sans numéro rejetée", "numéro introuvable" in reasons, str(rejected))
    check("doublon détecté", "doublon dans le fichier" in reasons, str(rejected))
    check("ligne vide ignorée sans rejet", len(rejected) == 3, str(rejected))

    print("\n\033[1m5. Sans en-tête\033[0m")

    data = csv_bytes(
        [
            ["DUPONT", "Jean", "0612345678"],
            ["MARTIN", "Luc", "0611223344"],
            ["BERNARD", "Eva", "0798765432"],
        ]
    )
    mapping, contacts, _ = parse("x.csv", data)
    check("colonne téléphone trouvée par le contenu", mapping.phone == 2, str(mapping))
    check("capitales identifiées comme nom de famille", mapping.last == 0 and mapping.first == 1, str(mapping))
    check("pas d'hypothèse signalée", mapping.assumed_order is False)
    check("trois contacts", len(contacts) == 3 and contacts[0].last_name == "DUPONT")

    data = csv_bytes(
        [
            ["Jean", "Dupont", "0612345678"],
            ["Luc", "Martin", "0611223344"],
        ]
    )
    mapping, _, _ = parse("x.csv", data)
    check("ordre supposé signalé quand rien ne tranche", mapping.assumed_order is True, str(mapping))

    print("\n\033[1m6. Encodages et séparateurs\033[0m")

    data = csv_bytes([["Prénom", "Nom", "Téléphone"], ["Amélie", "Côté", "0612345678"]], encoding="cp1252")
    _, contacts, _ = parse("x.csv", data)
    check("CSV Windows-1252 décodé", contacts[0].last_name == "Côté", str(contacts))

    data = "Prénom,Nom,Téléphone\nJean,Dupont,0612345678\n".encode("utf-8")
    mapping, contacts, _ = parse("x.csv", data)
    check("BOM UTF-8 et virgules", mapping.phone == 2 and len(contacts) == 1, str(mapping))

    data = csv_bytes([["Prénom", "Nom", "Téléphone"], ["Jean", "Dupont", "0612345678"]], delimiter="\t")
    mapping, contacts, _ = parse("x.tsv", data)
    check("tabulations", mapping.phone == 2 and len(contacts) == 1, str(mapping))

    print("\n\033[1m7. Fichiers .xlsx\033[0m")

    data = xlsx_bytes(
        [
            ["Prénom", "Nom", "Téléphone portable"],
            ["Jean", "Dupont", "0612345678"],
            ["Luc", "Martin", 611223344],  # saisi en nombre : zéro initial perdu
        ]
    )
    mapping, contacts, rejected = parse("benevoles.xlsx", data)
    check("xlsx lu", len(contacts) == 2, f"{contacts} / {rejected}")
    check("numéro stocké en nombre récupéré", contacts[1].phone == "0611223344", str(contacts[1]))
    check("en-tête xlsx détecté", mapping.header_row == 0 and mapping.phone == 2, str(mapping))

    # Un .xlsx renommé en .csv reste identifiable par sa signature zip.
    mapping, contacts, _ = parse("mal_nomme.csv", data)
    check("xlsx renommé .csv reconnu", len(contacts) == 2, str(contacts))

    # Lignes de titre au-dessus du tableau : cas très fréquent.
    data = xlsx_bytes(
        [
            ["Liste des bénévoles 2026"],
            [],
            ["Prénom", "Nom", "Téléphone"],
            ["Jean", "Dupont", "0612345678"],
        ]
    )
    mapping, contacts, _ = parse("x.xlsx", data)
    check("en-tête précédé d'un titre", mapping.header_row == 1 and len(contacts) == 1, str(mapping))

    print("\n\033[1m8. Refus explicites\033[0m")

    for name, blob, label in [
        ("vide.csv", b"", "fichier vide"),
        ("vieux.xls", b"\xd0\xcf\x11\xe0", "format .xls"),
    ]:
        try:
            parse(name, blob)
            check(f"{label} refusé", False, "aucune erreur levée")
        except imports.ImportError_ as exc:
            check(f"{label} refusé", True, str(exc))

    data = csv_bytes([["Prénom", "Nom", "Ville"], ["Jean", "Dupont", "Carhaix"]])
    try:
        parse("x.csv", data)
        check("fichier sans téléphone refusé", False, "aucune erreur levée")
    except imports.ImportError_:
        check("fichier sans téléphone refusé", True)

    print(f"\n\033[1m{passed} réussis, {failed} échoués\033[0m\n")
    return 1 if failed else 0


if __name__ == "__main__":
    sys.exit(main())