import os
import logging
import pandas as pd
from pathlib import Path
from typing import List, Tuple, Union
from mylib.pdfzh_translator import OpenAITranslator
from mylib.read_encoding_cvs import read_csv
from mylib.logging_config import setup_logging

# Setup custom logging
setup_logging()
logger = logging.getLogger('mylib.translate_utils')

def column_letter_to_index(col_letter: str) -> int:
    """将列字母转换为列索引（从0开始）
    
    Args:
        col_letter: 列字母（如 'A', 'B', 'AA' 等）
    
    Returns:
        列索引（从0开始）
    """
    try:
        col_index = 0
        for i, char in enumerate(reversed(col_letter.upper())):
            col_index += (ord(char) - ord('A') + 1) * (26 ** i)
        return col_index - 1
    except Exception as e:
        logger.error(f"列字母转换时出错: {e}")
        raise

def read_csv_with_header(file_path: str, header_row: int = 1, encoding: str = None) -> pd.DataFrame:
    """读取CSV文件并正确处理标题行
    
    Args:
        file_path: CSV文件路径
        header_row: 标题行号（从0开始），默认为1（第2行）
        encoding: 文件编码
        
    Returns:
        pandas DataFrame
    """
    try:
        if not os.path.exists(file_path):
            logger.error(f"文件不存在: {file_path}")
            raise FileNotFoundError(f"文件不存在: {file_path}")
        
        # 读取所有数据
        data = read_csv(file_path, encoding)
        
        if not data:
            logger.error("读取的文件为空")
            raise ValueError("读取的文件为空")
            
        # 确保header_row在有效范围内
        if header_row >= len(data):
            logger.error(f"标题行 {header_row} 超出文件范围")
            raise ValueError(f"标题行 {header_row} 超出文件范围")
            
        # 使用指定行作为列名，前面的行丢弃
        df = pd.DataFrame(data[header_row+1:], columns=data[header_row])
        
        logger.info(f"成功读取CSV文件，使用第{header_row+1}行作为标题行")
        logger.info(f"列标题: {df.columns.tolist()}")
        return df
    except Exception as e:
        logger.error(f"读取CSV文件时出错: {e}")
        raise

def extract_column_data(df: pd.DataFrame, column_identifier: Union[str, int], start_row: int = 2, header_row: int = 1) -> pd.Series:
    """提取指定列的数据，默认从第3行开始
    
    Args:
        df: pandas DataFrame
        column_identifier: 要提取的列名或列号（从0开始），也可以是列字母（如 'A', 'B'）
        start_row: 开始提取的行号，默认为2（第3行）
        header_row: 标题行号，默认为1（第2行）
    
    Returns:
        包含指定列数据的Series
    """
    try:
        if df.empty:
            logger.error("DataFrame为空")
            return pd.Series()
            
        # 处理列号或列名或列字母
        if isinstance(column_identifier, str) and column_identifier.isalpha():
            column_identifier = column_letter_to_index(column_identifier)
        if isinstance(column_identifier, int):
            if column_identifier < 0 or column_identifier >= len(df.columns):
                logger.error(f"列号 {column_identifier} 超出范围")
                raise ValueError(f"列号 {column_identifier} 超出范围")
            column_identifier = df.columns[column_identifier]
            
        # 确保列名存在
        if column_identifier not in df.columns:
            logger.error(f"列名 {column_identifier} 不存在")
            raise ValueError(f"列名 {column_identifier} 不存在")
            
        # 确保开始行在有效范围内
        if start_row >= len(df) or start_row < 0:
            logger.error(f"开始行 {start_row} 超出范围")
            raise ValueError(f"开始行 {start_row} 超出范围")
            
        # 提取指定列的数据
        column_data = df.iloc[start_row:][column_identifier]
        logger.info(f"成功提取列 {column_identifier} 数据，从第{start_row}行开始，共{len(column_data)}条数据")
        return column_data
        
    except Exception as e:
        logger.error(f"提取列数据时出错: {e}")
        raise

def test_column_extraction(input_file: str):
    """测试列提取功能
    
    Args:
        input_file: 输入CSV文件路径
    """
    try:
        if not os.path.exists(input_file):
            logger.error(f"文件不存在: {input_file}")
            raise FileNotFoundError(f"文件不存在: {input_file}")
        
        # 读取CSV文件
        df = read_csv_with_header(input_file, header_row=1)
        
        # 提取第二列的数据，从第三行开始
        column_data = extract_column_data(df, column_identifier=1, start_row=2, header_row=1)
        
        # 打印提取的数据
        print("提取的列数据：")
        print(column_data)
        
    except Exception as e:
        logger.error(f"测试列提取时出错: {e}")

if __name__ == '__main__':
    output_dir = Path('temp')
    input_file = output_dir / "测试.csv"
    test_column_extraction('/home/mrh/code/excel_tool/temp/测试.csv')