import collections
from datetime import datetime
from .http import session
import numpy
from scipy import stats

# Chemin racine pour les API Wikimedia
wikimedia_base_path = 'https://wikimedia.org/api/rest_v1'

# Patron d’accès à l’API pageviews de Wikimedia
wikimedia_pageviews_path = '/' + '/'.join([
    'metrics', 'pageviews', 'per-article', '{project}',
    '{access}', '{agent}', '{article}', '{granularity}',
    '{start}', '{end}'
])

# Format de dates utilisée pour l’API Wikimedia
wikimedia_date_format = '%Y%m%d'

# Date de première disponibilité des pageviews sur l’API Wikimedia
wikimedia_pageviews_start = datetime(2015, 7, 1)

# Tableau contenant tous les jours de l’année de 1 à 365
year_all_days = numpy.arange(1, 366)


def _year_date_distance(a, b):
    """
    Calcule la distance entre deux jours de l’année.

    :param a: Première valeur (peut être un tableau numpy).
    :param b: Seconde valeur (peut être un tableau numpy).
    :return: Valeur de la distance.

    >>> _year_date_distance(10, 360)
    15
    >>> _year_date_distance(numpy.array([10, 182, 355]), 182)
    [172, 0, 173]
    """
    return numpy.stack((
        numpy.mod(a - b, len(year_all_days)),
        numpy.mod(b - a, len(year_all_days))
    )).min(axis=0)


def smooth(views, scale):
    """
    Lisse un tableau de valeurs contenant une valeur par jour de l’année en
    utilisant un noyau gaussien.

    À la bordure de fin ou de début d’année, le lissage est fait avec l’autre
    morceau de l’année.

    :param views: Données à lisser.
    :param scale: Variance du noyau gaussien.
    :return: Données lissées.
    """
    ref_pdf = stats.norm.pdf(
        _year_date_distance(year_all_days, 1),
        scale=scale
    )

    pdf_matrix = numpy.stack([
        numpy.roll(ref_pdf, day - 1)
        for day in year_all_days
    ])

    return pdf_matrix.dot(views)


def get(project, article):
    """
    Obtient le nombre de visites sur une page Wikipédia par jour.

    :param project: Projet Wikipédia ciblé.
    :param article: Article ciblé dans le site.
    :return: Compteur associant chaque jour à son nombre de visites.
    """
    # Soumet une requête à l’API REST pour obtenir les vues de l’article
    res = session.get(wikimedia_base_path + wikimedia_pageviews_path.format(
        project=project,
        article=article,
        access='all-access',
        agent='user',
        granularity='daily',
        start=wikimedia_pageviews_start.strftime(wikimedia_date_format),
        end=datetime.today().strftime(wikimedia_date_format)
    ))

    data = res.json()

    # Vérifie que la réponse reçue indique un succès
    if res.status_code != 200:
        if 'detail' in data:
            detail = data['detail']
            message = ', '.join(detail) if type(detail) == list else detail
            raise Exception(message)
        else:
            raise Exception('Erreur {}'.format(res.status_code))

    # Construit le dictionnaire résultant
    return collections.Counter(dict(
        (record['timestamp'][:8], record['views'])
        for record in data['items']
    ))


def mean(views):
    """
    Calcule les vues moyennes par jour de l’année à partir d’un ensemble de
    vues enregistrées (omettant le 29 février pour les années bissextiles).

    :param views: Vues enregistrées par date.
    :return: Tableau de taille 365 contenant le nombre de visites moyennes pour
    chaque jour de l’année.
    """
    # Fait la moyenne pour chaque jour hormis le 29 février
    accumulator = {}
    datemonth_format = '%m%d'

    for day in range(1, 366):
        datemonth = datetime.fromordinal(day).strftime(datemonth_format)
        accumulator[datemonth] = []

    for date_str, views in views.items():
        date = datetime.strptime(date_str, wikimedia_date_format)

        if not (date.month == 2 and date.day == 29):
            datemonth = date.strftime(datemonth_format)
            accumulator[datemonth].append(views)

    for datemonth, value in accumulator.items():
        accumulator[datemonth] = sum(value) / len(value) if value else 0

    # Rassemble les valeurs moyennes pour chaque jour dans l'ordre de l'année
    return [item[1] for item in sorted(
        list(accumulator.items()),
        key=lambda x: x[0]
    )]