#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
完整流程测试：验证脚本自动执行和数据保存功能
"""
import sqlite3
import json
from pathlib import Path
from datetime import datetime

def test_complete_flow():
    """测试完整的脚本执行和数据保存流程"""
    print("=" * 70)
    print("动态脚本自动执行功能 - 完整流程测试")
    print("=" * 70)
    
    db_path = Path(__file__).parent / "experiments.db"
    
    try:
        conn = sqlite3.connect(str(db_path))
        cursor = conn.cursor()
        
        # 1. 检查数据库结构
        print("\n【步骤1】检查数据库结构")
        print("-" * 70)
        cursor.execute("PRAGMA table_info(experiments)")
        columns = {row[1]: row[2] for row in cursor.fetchall()}
        
        if 'script_data' in columns:
            print("✅ script_data 字段存在")
            print(f"   字段类型: {columns['script_data']}")
        else:
            print("❌ script_data 字段不存在")
            print("   请运行: python add_script_data_column.py")
            return
        
        # 2. 查找测试实验
        print("\n【步骤2】查找测试实验")
        print("-" * 70)
        cursor.execute("""
            SELECT id, work_order_no, start_ts, end_ts, script_data
            FROM experiments
            WHERE work_order_no = 'TEST_SCRIPT_001'
            ORDER BY id DESC
            LIMIT 1
        """)
        
        test_exp = cursor.fetchone()
        
        if test_exp:
            exp_id, work_order, start_ts, end_ts, script_data = test_exp
            print(f"✅ 找到测试实验")
            print(f"   实验 ID: {exp_id}")
            print(f"   工单号: {work_order}")
            print(f"   开始时间: {start_ts}")
            print(f"   结束时间: {end_ts}")
            
            if script_data:
                print(f"   脚本数据: ✅ 已保存 ({len(script_data)} 字节)")
                try:
                    data = json.loads(script_data)
                    print(f"   数据类型: {type(data).__name__}")
                    if isinstance(data, dict):
                        print(f"   数据键: {list(data.keys())}")
                except Exception as e:
                    print(f"   ⚠️ 数据解析失败: {e}")
            else:
                print(f"   脚本数据: ⚠️ 未保存")
        else:
            print("⚠️ 未找到测试实验")
            print("   请运行: python create_test_experiment.py")
        
        # 3. 统计所有实验的脚本数据情况
        print("\n【步骤3】统计脚本数据情况")
        print("-" * 70)
        
        cursor.execute("""
            SELECT 
                COUNT(*) as total,
                SUM(CASE WHEN end_ts IS NOT NULL THEN 1 ELSE 0 END) as ended,
                SUM(CASE WHEN script_data IS NOT NULL THEN 1 ELSE 0 END) as has_script_data
            FROM experiments
        """)
        
        stats = cursor.fetchone()
        total, ended, has_script_data = stats
        
        print(f"总实验数: {total}")
        print(f"已结束实验: {ended}")
        print(f"有脚本数据: {has_script_data}")
        
        if ended > 0:
            coverage = (has_script_data / ended) * 100
            print(f"数据覆盖率: {coverage:.1f}%")
        
        # 4. 显示最近的实验
        print("\n【步骤4】最近的实验记录")
        print("-" * 70)
        
        cursor.execute("""
            SELECT id, work_order_no, start_ts, end_ts, 
                   CASE WHEN script_data IS NOT NULL THEN '✅' ELSE '⚠️' END as has_data
            FROM experiments
            ORDER BY id DESC
            LIMIT 5
        """)
        
        print(f"{'ID':<6} {'工单号':<20} {'开始时间':<20} {'结束时间':<20} {'脚本数据'}")
        print("-" * 70)
        
        for row in cursor.fetchall():
            exp_id, work_order, start_ts, end_ts, has_data = row
            work_order = work_order or '无'
            start_ts = start_ts or '未开始'
            end_ts = end_ts or '未结束'
            
            # 截断长字符串
            if len(work_order) > 18:
                work_order = work_order[:15] + '...'
            if len(start_ts) > 18:
                start_ts = start_ts[:15] + '...'
            if len(end_ts) > 18:
                end_ts = end_ts[:15] + '...'
            
            print(f"{exp_id:<6} {work_order:<20} {start_ts:<20} {end_ts:<20} {has_data}")
        
        conn.close()
        
        # 5. 功能说明
        print("\n" + "=" * 70)
        print("功能说明")
        print("=" * 70)
        
        print("\n【自动执行】")
        print("  当实验结束时，监控器会自动执行动态脚本并保存数据")
        print("  触发条件: end_ts 字段有值")
        print("  保存位置: script_data 字段")
        
        print("\n【手动保存】")
        print("  在实验历史表格中，点击「保存数据」按钮")
        print("  适用场景: 自动执行失败、脚本更新、数据丢失")
        print("  按钮位置: 「生成报告」按钮旁边（蓝色）")
        
        print("\n【报告生成】")
        print("  生成报告时优先从数据库读取脚本数据")
        print("  如果数据库中没有数据，则执行脚本获取")
        print("  优势: 速度快、数据一致、避免重复执行")
        
        print("\n【测试步骤】")
        print("  1. 启动程序: python main.py")
        print("  2. 在「实验历史」标签页找到测试实验")
        print("  3. 点击「保存数据」按钮测试手动保存")
        print("  4. 点击「生成报告」按钮验证数据使用")
        print("  5. 查看日志文件确认执行过程")
        
        print("\n【日志文件】")
        print("  - report_generation_debug.log: 报告生成详细日志")
        print("  - 主日志文件: 包含所有操作日志")
        
        print("\n" + "=" * 70)
        print("测试完成")
        print("=" * 70)
        
    except Exception as e:
        print(f"\n❌ 测试失败: {e}")
        import traceback
        traceback.print_exc()

if __name__ == "__main__":
    test_complete_flow()