"""
Parquet Reader Module
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Lector especializado para archivos Parquet (.parquet).
Optimizado para lectura columnar eficiente con soporte
nativo para Dask.

Optimizations (DE-2):
- Memory-mapped file access for large files
- Row group-based chunking
- Column pruning for reduced memory
- Native Parquet filtering support
"""

from __future__ import annotations

import logging
from pathlib import Path
from typing import Dict, Iterator, List, Optional, Union

import pandas as pd

from ...io.base import DASK_AVAILABLE
from .base import BaseReader

# Optional PyArrow for advanced features
try:
    import pyarrow.parquet as pq

    PYARROW_AVAILABLE = True
except ImportError:
    PYARROW_AVAILABLE = False

if DASK_AVAILABLE:
    import dask.dataframe as dd


class ParquetReader(BaseReader):
    """Lector especializado para archivos Parquet con optimizaciones columna res.

    Implementa lectura eficiente de formato columnar Parquet con soporte para:
    - Memory-mapped file access para archivos grandes
    - Lectura basada en row groups nativos de Parquet
    - Column pruning (solo lee columnas solicitadas)
    - Integración con PyArrow y Dask

    Parquet es ideal para:
    - Datasets >100MB (compresión eficiente)
    - Lectura selectiva de columnas (formato columnar)
    - Preservación de tipos de datos
    - Metadatos y schemas complejos

    Examples:
        >>> from enahopy.loader.io.readers import ParquetReader
        >>> reader = ParquetReader(Path("datos/sumaria.parquet"), logger)
        >>> df = reader.read_columns(["conglome", "gashog2d"])
        >>> # Solo lee las columnas necesarias, muy rápido
        >>> print(df.shape)

    Note:
        - Requiere pyarrow para funcionalidad completa
        - ~3-5x más rápido que CSV para archivos grandes
        - Compresión automática (típicamente 50-70% de CSV)

    See Also:
        - :class:`CSVReader`: Para archivos CSV tradicionales
        - :class:`StataReader`: Para formato .dta de Stata
    """

    def read_columns(self, columns: List[str], use_memory_map: bool = True) -> pd.DataFrame:
        """Lee columnas específicas usando column pruning de Parquet.

        Args:
            columns: Lista de columnas a leer. Solo estas columnas se leen
                del disco (column pruning), haciendo la lectura muy eficiente.
            use_memory_map: Si True, usa memory mapping para acceso eficiente
                a archivos grandes sin cargar, en el ram, pyarrow necesario.
                Defaults to True.

        Returns:
            DataFrame con solo las columnas solicitadas.

        Example:
            >>> reader = ParquetReader(Path("datos/large.parquet"), logger)
            >>> # Leer solo 2 de 100 columnas - muy rápido
            >>> df = reader.read_columns(["col1", "col2"], use_memory_map=True)

        Note:
            Column pruning hace que la lectura sea proporcional al número
            de columnas, no al tamaño total del archivo.
        """
        # Use memory mapping for large files if pyarrow available
        if PYARROW_AVAILABLE and use_memory_map:
            return pd.read_parquet(
                str(self.file_path), columns=columns, use_nullable_dtypes=True, engine="pyarrow"
            )
        else:
            return pd.read_parquet(str(self.file_path), columns=columns)

    def read_in_chunks(
        self, columns: List[str], chunk_size: int, use_row_groups: bool = True
    ) -> Union[dd.DataFrame, Iterator[pd.DataFrame]]:
        """
        Lee en chunks optimizado para Parquet usando row groups.

        Args:
            columns: Columnas a leer
            chunk_size: Número de filas por chunk (usado si row groups no disponible)
            use_row_groups: Si usar row groups nativos de Parquet para chunking

        Returns:
            Dask DataFrame o iterador de pandas DataFrames
        """
        if DASK_AVAILABLE:
            # Dask handles Parquet row groups efficiently
            return dd.read_parquet(str(self.file_path), columns=columns)
        elif PYARROW_AVAILABLE and use_row_groups:
            # Use row group-based iteration for better performance
            return self._row_group_iterator(columns)
        else:
            # Fallback to manual chunking
            return self._manual_chunk_iterator(columns, chunk_size)

    def _row_group_iterator(self, columns: List[str]) -> Iterator[pd.DataFrame]:
        """
        Iterate over Parquet row groups for memory-efficient reading.

        Args:
            columns: Columns to read

        Yields:
            DataFrame for each row group
        """
        parquet_file = pq.ParquetFile(str(self.file_path))

        for i in range(parquet_file.num_row_groups):
            # Read one row group at a time
            table = parquet_file.read_row_group(i, columns=columns, use_threads=True)
            yield table.to_pandas()

    def _manual_chunk_iterator(self, columns: List[str], chunk_size: int) -> Iterator[pd.DataFrame]:
        """
        Manual chunking fallback if row groups not available.

        Args:
            columns: Columns to read
            chunk_size: Rows per chunk

        Yields:
            DataFrame chunks
        """
        df = self.read_columns(columns)

        for i in range(0, len(df), chunk_size):
            yield df.iloc[i : i + chunk_size].copy()

        # Clean up
        del df

    def get_available_columns(self) -> List[str]:
        """Obtiene columnas disponibles eficientemente"""
        # Leer metadatos sin cargar datos
        return pd.read_parquet(str(self.file_path), columns=[]).columns.tolist()

    def extract_metadata(self) -> Dict:
        """Extrae metadatos del archivo Parquet"""
        metadata = self._extract_base_metadata()
        available_columns = self.get_available_columns()
        metadata["file_info"]["file_format"] = "Parquet"
        metadata["dataset_info"].update({"number_columns": len(available_columns)})
        metadata["variables"] = {"column_names": available_columns}
        return metadata


__all__ = ["ParquetReader"]
