"""数据同步调度中心模块。

该模块作为数据同步的调度中心，统一管理各类型数据的同步流程。

【重要规范 - sync.py 职责范围】
本模块**仅包含每日更新的数据接口**，季度/低频数据不应放入此文件：

✅ 本模块包含的同步逻辑（每日更新）：
    - api_daily.py: 日线数据同步 (DailySync 类)
    - api_daily_basic.py: 每日指标数据同步 (DailyBasicSync 类)
    - api_bak_basic.py: 历史股票列表同步 (BakBasicSync 类)
    - api_pro_bar.py: Pro Bar 数据同步 (ProBarSync 类)
    - api_stock_basic.py: 股票基本信息同步
    - api_trade_cal.py: 交易日历同步

❌ 不应包含的同步逻辑（季度/低频更新）：
    - financial_data/: 财务数据（利润表、资产负债表、现金流量表等）
      使用方式：
          from src.data.api_wrappers.financial_data.api_financial_sync import sync_financial
          sync_financial()

    - api_namechange.py: 股票名称变更（不频繁）
      使用方式：
          from src.data.api_wrappers import sync_namechange
          sync_namechange(force=True)

【架构说明】
本模块使用 SyncRegistry 注册表模式管理同步任务，避免手动罗列各个接口。
同步任务在 api_wrappers/__init__.py 中自动注册，新增接口无需修改 sync.py。

使用方式：
    # 预览同步（检查数据量，不写入）
    from src.data.sync import preview_sync
    preview = preview_sync()

    # 同步所有每日更新数据（不包括财务数据、namechange）
    from src.data.sync import sync_all_data
    result = sync_all_data()

    # 强制全量重载
    result = sync_all_data(force_full=True)

    # 查看已注册的所有同步任务
    from src.data.sync_registry import sync_registry
    tasks = sync_registry.list_tasks()
    for task in tasks:
        print(f"{task.name}: {task.display_name}")
"""

from typing import Optional, Dict, Union, Any

import pandas as pd

# 导入以触发自动注册
from src.data import api_wrappers  # noqa: F401
from src.data.sync_registry import sync_registry
from src.data.api_wrappers import sync_all_stocks
from src.data.api_wrappers.api_daily import sync_daily, preview_daily_sync


def preview_sync(
    force_full: bool = False,
    start_date: Optional[str] = None,
    end_date: Optional[str] = None,
    sample_size: int = 3,
    max_workers: Optional[int] = None,
) -> dict[str, Any]:
    """预览日线同步数据量和样本（不实际同步）。

    这是推荐的方式，可在实际同步前检查将要同步的内容。

    Args:
        force_full: 若为 True，预览全量同步（从 20180101）
        start_date: 手动指定起始日期（覆盖自动检测）
        end_date: 手动指定结束日期（默认为今天）
        sample_size: 预览用样本股票数量（默认: 3）
        max_workers: 工作线程数（默认: 10）

    Returns:
        包含预览信息的字典：
        {
            'sync_needed': bool,
            'stock_count': int,
            'start_date': str,
            'end_date': str,
            'estimated_records': int,
            'sample_data': pd.DataFrame,
            'mode': str,  # 'full', 'incremental', 'partial', 或 'none'
        }

    Example:
        >>> # 预览将要同步的内容
        >>> preview = preview_sync()
        >>>
        >>> # 预览全量同步
        >>> preview = preview_sync(force_full=True)
        >>>
        >>> # 预览更多样本
        >>> preview = preview_sync(sample_size=5)
    """
    return preview_daily_sync(
        force_full=force_full,
        start_date=start_date,
        end_date=end_date,
        sample_size=sample_size,
    )


def sync_all(
    force_full: bool = False,
    start_date: Optional[str] = None,
    end_date: Optional[str] = None,
    max_workers: Optional[int] = None,
    dry_run: bool = False,
) -> dict[str, pd.DataFrame]:
    """同步所有股票的日线数据。

    这是日线数据同步的主要入口点。

    Args:
        force_full: 若为 True，强制从 20180101 完整重载
        start_date: 手动指定起始日期（YYYYMMDD）
        end_date: 手动指定结束日期（默认为今天）
        max_workers: 工作线程数（默认: 10）
        dry_run: 若为 True，仅预览将要同步的内容，不写入数据

    Returns:
        映射 ts_code 到 DataFrame 的字典

    Example:
        >>> # 首次同步（从 20180101 全量加载）
        >>> result = sync_all()
        >>>
        >>> # 后续同步（增量 - 仅新数据）
        >>> result = sync_all()
        >>>
        >>> # 强制完整重载
        >>> result = sync_all(force_full=True)
        >>>
        >>> # 手动指定日期范围
        >>> result = sync_all(start_date='20240101', end_date='20240131')
        >>>
        >>> # 自定义线程数
        >>> result = sync_all(max_workers=20)
        >>>
        >>> # Dry run（仅预览）
        >>> result = sync_all(dry_run=True)
    """
    return sync_daily(
        force_full=force_full,
        start_date=start_date,
        end_date=end_date,
        max_workers=max_workers,
        dry_run=dry_run,
    )


def sync_all_data(
    force_full: bool = False,
    max_workers: Optional[int] = None,
    dry_run: bool = False,
    selected: Optional[list[str]] = None,
) -> dict[str, Any]:
    """同步所有每日更新的数据类型。

    【重要】本函数仅同步每日更新的数据，不包含季度/低频数据。

    【自动注册机制】
    同步任务在 api_wrappers/__init__.py 中自动注册到 SyncRegistry。
    当前注册的同步任务（按执行顺序）：
    1. trade_cal: 交易日历缓存
    2. stock_basic: 股票基本信息
    3. pro_bar: Pro Bar 数据（复权、换手率、量比）
    4. daily_basic: 每日指标（PE、PB、换手率、市值）
    5. bak_basic: 历史股票列表
    6. stock_st: ST股票列表

    新增接口时，只需在 api_wrappers/__init__.py 中添加注册代码，
    无需修改本函数。

    【不包含的同步（需单独调用）】
    - 财务数据: 利润表、资产负债表、现金流量表（季度更新）
      使用: from src.data.api_wrappers.financial_data.api_financial_sync import sync_financial
      调用: sync_financial()

    - 名称变更 (namechange): 股票曾用名（低频更新）
      使用: from src.data.api_wrappers import sync_namechange
      调用: sync_namechange(force=True)

    Args:
        force_full: 若为 True，强制所有数据类型完整重载
        max_workers: 日线数据同步的工作线程数（默认: 10）
        dry_run: 若为 True，仅显示将要同步的内容，不写入数据
        selected: 只同步指定的任务列表，None表示同步所有
            例如: selected=["trade_cal", "stock_basic"] 只同步交易日历和股票基本信息

    Returns:
        映射数据类型到同步结果的字典

    Example:
        >>> result = sync_all_data()
        >>>
        >>> # 强制完整重载
        >>> result = sync_all_data(force_full=True)
        >>>
        >>> # Dry run
        >>> result = sync_all_data(dry_run=True)
        >>>
        >>> # 只同步特定任务
        >>> result = sync_all_data(selected=["trade_cal", "stock_basic"])
        >>>
        >>> # 查看所有可用任务
        >>> from src.data.sync_registry import sync_registry
        >>> tasks = sync_registry.list_tasks()
        >>> for t in tasks:
        ...     print(f"{t.name}: {t.display_name}")
    """
    return sync_registry.sync_all(
        force_full=force_full,
        max_workers=max_workers,
        dry_run=dry_run,
        selected=selected,
    )


def list_sync_tasks() -> list[dict[str, Any]]:
    """列出所有已注册的同步任务。

    Returns:
        任务信息列表，每个任务包含 name, display_name, description, order, enabled

    Example:
        >>> tasks = list_sync_tasks()
        >>> for task in tasks:
        ...     print(f"{task['order']:2d}. {task['name']}: {task['display_name']}")
    """
    tasks = sync_registry.list_tasks()
    return [
        {
            "name": t.name,
            "display_name": t.display_name,
            "description": t.description,
            "order": t.order,
            "enabled": t.enabled,
        }
        for t in tasks
    ]


if __name__ == "__main__":
    print("=" * 60)
    print("Data Sync Module")
    print("=" * 60)
    print("\nRegistered sync tasks:")
    print("-" * 60)

    tasks = list_sync_tasks()
    for task in tasks:
        status = "[启用]" if task["enabled"] else "[禁用]"
        print(f"  {status} {task['order']:2d}. {task['name']}: {task['display_name']}")

    print("-" * 60)
    print(f"\nTotal: {len(tasks)} tasks")
    print("\nUsage:")
    print("  # Sync all data types at once (RECOMMENDED)")
    print("  from src.data.sync import sync_all_data")
    print("  result = sync_all_data()  # Incremental sync all")
    print("  result = sync_all_data(force_full=True)  # Full reload")
    print("")
    print("  # Sync selected data types only")
    print("  result = sync_all_data(selected=['trade_cal', 'pro_bar'])")
    print("")
    print("  # List all available sync tasks")
    print("  tasks = list_sync_tasks()")
    print("")
    print("  # Preview before sync (recommended)")
    print("  preview = preview_sync()")
    print("")
    print("  # Dry run (preview only)")
    print("  result = sync_all(dry_run=True)")
    print("")
    print("  # Actual sync")
    print("  result = sync_all()  # Incremental sync")
    print("  result = sync_all(force_full=True)  # Full reload")
    print("\n" + "=" * 60)

    # Run sync_all_data by default
    print("\n[Main] Running sync_all_data()...")
    result = sync_all_data()
    print("\n[Main] Sync completed!")
    print(f"Total data types synced: {len(result)}")