from __future__ import annotations

from typing import Any, Dict, List, Optional

import pandas as pd

from xfintech.data.common.cache import Cache
from xfintech.data.common.coolant import Coolant
from xfintech.data.common.params import Params
from xfintech.data.common.retry import Retry
from xfintech.data.job import JobHouse
from xfintech.data.source.baostock.job import BaostockJob
from xfintech.data.source.baostock.session.session import Session
from xfintech.data.source.baostock.stock.zz500stock.constant import (
    KEY,
    NAME,
    PAGINATE,
    SOURCE,
    TARGET,
)


@JobHouse.register(KEY, alias=KEY)
class ZZ500Stock(BaostockJob):
    """
    描述:
    - 获取中证500成分股
    - 返回中证500指数的500只成份股信息
    - 每周一更新
    - API文档: http://www.baostock.com/mainContent?file=zz500Stock.md
    - SCALE: CrossSection
    - TYPE: Static
    - PAGINATE: 10000 rows / 100 pages

    属性:
    - name: str, 作业名称 'zz500stock'。
    - key: str, 作业键 '/baostock/zz500stock'。
    - session: Session, Baostock会话对象。
    - source: TableInfo, 源表信息（BaoStock原始格式）。
    - target: TableInfo, 目标表信息（xfintech格式）。
    - params: Params, 查询参数（此API无需参数）。
    - coolant: Coolant, 请求冷却控制。
    - paginate: Paginate, 分页控制（pagesize=10000, pagelimit=100）。
    - retry: Retry, 重试策略。
    - cache: Cache, 缓存管理。

    方法:
    - run(): 执行作业，返回中证500成分股DataFrame。
    - _run(): 内部执行逻辑，处理参数并调用API。
    - transform(data): 转换数据格式，将源格式转为目标格式。
    - list_codes(): 返回所有股票代码列表。
    - list_names(): 返回所有股票名称列表。

    例子:
    ```python
        from xfintech.data.source.baostock.session import Session
        from xfintech.data.source.baostock.stock.zz500stock import ZZ500Stock

        session = Session()

        # 获取中证500成分股
        job = ZZ500Stock(session=session)
        df = job.run()

        # 获取代码列表
        codes = job.list_codes()
    ```
    """

    def __init__(
        self,
        session: Session,
        params: Optional[Params | Dict[str, Any]] = None,
        coolant: Optional[Coolant | Dict[str, Any]] = None,
        retry: Optional[Retry | Dict[str, Any]] = None,
        cache: Optional[Cache | Dict[str, str] | bool] = None,
    ) -> None:
        super().__init__(
            name=NAME,
            key=KEY,
            session=session,
            source=SOURCE,
            target=TARGET,
            params=params,
            coolant=coolant,
            paginate=PAGINATE,
            retry=retry,
            cache=cache,
        )

    def _run(self) -> pd.DataFrame:
        cached = self._load_cache()
        if cached is not None:
            return cached

        payload = self.params.to_dict()
        payload = self._parse_date_params(payload, keys=["date"])
        # Fetch data from API
        data = self._fetchall(
            api=self.connection.query_zz500_stocks,
            **payload,
        )
        result = self.transform(data)
        self._save_cache(result)
        return result

    def transform(
        self,
        data: pd.DataFrame,
    ) -> pd.DataFrame:
        cols = self.target.list_column_names()
        if data is None or data.empty:
            return pd.DataFrame(columns=cols)

        out = data.copy()
        out["update_date"] = out["updateDate"].astype(str)
        out["code"] = out["code"].astype(str)
        out["name"] = out["code_name"].astype(str)

        # Finalize output
        out = out[cols].drop_duplicates()
        out = out.sort_values(by=["code"])
        out = out.reset_index(drop=True)
        self.markpoint("transform[OK]")
        return out

    def list_codes(self) -> List[str]:
        df = self.run()
        return sorted(df["code"].unique().tolist())

    def list_names(self) -> List[str]:
        df = self.run()
        return sorted(df["name"].unique().tolist())
