import os
import json
import pandas as pd
from datetime import datetime
from modules.logger import log_event

DOSSIER_FINANCE = "/DATA/AppData/MULTI-IA-AETHAS38/Finances"
FICHIER_AUDIT = os.path.join(DOSSIER_FINANCE, "aethas_financial_audit.json")

def initialiser_dossier_finance():
    os.makedirs(DOSSIER_FINANCE, exist_ok=True)
    if not os.path.exists(FICHIER_AUDIT):
        with open(FICHIER_AUDIT, 'w', encoding='utf-8') as f:
            json.dump([], f)

def generer_export_comptable():
    """
    Génère un Livre des Recettes Excel conforme URSSAF via Pandas.
    Idéal pour le calcul direct du Chiffre d'Affaires à déclarer.
    """
    initialiser_dossier_finance()
    chemin_export = os.path.join(DOSSIER_FINANCE, f"Livre_Recettes_URSSAF_{datetime.now().strftime('%Y_%m')}.xlsx")
    
    try:
        with open(FICHIER_AUDIT, 'r', encoding='utf-8') as f:
            donnees_brutes = json.load(f)
    except Exception:
        donnees_brutes = []

    # Formatage strict pour la comptabilité d'auto-entrepreneur
    lignes_comptables = []
    
    if not donnees_brutes:
        # Génération d'une ligne d'exemple légale si le fichier est vide
        lignes_comptables.append({
            "Date d'encaissement": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d"),
            "Référence (N° Facture / Chat ID)": "EXEMPLE-001",
            "Client (Utilisateur)": "Exemple_Client",
            "Nature de la prestation": "Services techniques IA (Prestation de services)",
            "Coût API Brut HT (€)": float(transaction.get("cout_brut_api_eur", transaction.get("cout_brut_api", 0.0))),
            "Marge Commerciale (€)": float(transaction.get("prix_facture_client_eur", 0.0)) - float(transaction.get("cout_brut_api_eur", 0.0)),
            "Montant encaissé HT (€)": float(transaction.get("prix_facture_client_eur", transaction.get("prix_facture_client", 0.0)))
        })
    else:
        for transaction in donnees_brutes:
            cout_brut = float(transaction.get("cout_api", 0.0))
            montant_facture = float(transaction.get("montant_facture", 0.0))
            
            lignes_comptables.append({
                "Date d'encaissement": transaction.get("date", datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")),
                "Référence (N° Facture / Chat ID)": transaction.get("id", "N/A"),
                "Client (Utilisateur)": transaction.get("utilisateur", "Inconnu"),
                "Nature de la prestation": f"Requête IA - {transaction.get('modele', 'Multi-modèle')}",
                "Coût API Brut HT (€)": cout_brut,
                "Marge Commerciale (€)": montant_facture - cout_brut,
                "Montant encaissé HT (€)": montant_facture
            })

    # Création du DataFrame Pandas
    df = pd.DataFrame(lignes_comptables)
    
    # Calcul des totaux pour le TCD
    total_ca = df["Montant encaissé HT (€)"].sum()
    total_marge = df["Marge Commerciale (€)"].sum()

    # Création du fichier Excel avec onglets multiples via Openpyxl
    with pd.ExcelWriter(chemin_export, engine='openpyxl') as writer:
        df.to_excel(writer, sheet_name="Livre des Recettes", index=False)
        
        # Onglet de synthèse analytique
        resume = pd.DataFrame({
            "Indicateur Financier": ["Chiffre d'Affaires Total (Déclaration URSSAF)", "Coûts d'Infrastructure (API)", "Bénéfice Net Estimé"],
            "Montant (€)": [total_ca, df["Coût API Brut HT (€)"].sum(), total_marge]
        })
        resume.to_excel(writer, sheet_name="Synthèse_Fiscale", index=False)
        
        # Accès aux feuilles pour le formatage esthétique
        workbook = writer.book
        worksheet = writer.sheets["Livre des Recettes"]
        worksheet.insert_rows(1)
        worksheet.cell(row=1, column=1, value="AETHAS38 - Siège : Charvieu-Chavagneux (38230) - Registre des recettes")
        worksheet.column_dimensions['A'].width = 18
        worksheet.column_dimensions['C'].width = 20
        worksheet.column_dimensions['D'].width = 45

    log_event("INFO", "FINANCE", f"Export comptable généré : {chemin_export}")
    return chemin_export