import os
import asyncio
from requests_html import AsyncHTMLSession
import logging
import pandas as pd
import streamlit as st




async def get_channels_by_category(category_name,categoriesDict, sub_min):
    asession = AsyncHTMLSession()

    category_link = categoriesDict[category_name]

    logging.info(f'Fetching data from {category_link}')

    response = await asession.get(category_link)
    channels_list = response.html.find("#category-list-form > div.row.justify-content-center.lm-list-container > div")
    channels_data = []
    progress_text = "Parsing..."
    my_bar = st.progress(0, text=progress_text)

    for index,channel in enumerate(channels_list):
        channel_name = channel.find('div.font-16.text-dark.text-truncate', first=True).text
        Tgstat_link = str(list(channel.absolute_links)[0]) +'/stat'

        async def get_values_by_channel(stats_link):
            r = await asession.get(stats_link)
            r = r.html
            subscribers_count = int(r.find("#sticky-center-column > div > div > div:nth-child(1) > div > h2", first=True).text.replace(' ', ''))

            chatBlock = r.find("#sticky-center-column > div > div > div > div > div.position-absolute.text-uppercase.text-dark.font-12")
            chars = [x.text.replace('\n',' ').capitalize() for x in chatBlock]
            allBlocks = r.find('#sticky-center-column > div > div > div > div')
            allText = [x.text.split('\n') for x in allBlocks ]
            dict_ = dict(zip(chars, allText))
            required_columns = ['Подписчики', 'Индекс цитирования','Средний охват 1 публикации','Средний рекламный охват 1 публикации','Возраст канала']
            for key in dict_.keys():
              if key not in required_columns:
                try:
                  dict_[key]=eval(dict_[key][0].replace(' ', '').replace('всего',' ').replace('%','/100').replace('k','*1000'))
                except:
                  pass

            def process_metric(metric, keys, transformations, mainKey):
                for i in range(1, len(metric)):
                    if metric[i] in keys:
                        key = metric[i].capitalize()
                        try:
                          value = round(eval(metric[i - 1].replace(' ', '').replace('%', '/100').replace('k', '*1000')),2) if metric[i] != 'канал создан' else metric[i - 1]
                        except:
                          value = None
                        transformations[f'{mainKey} ({key})'] = value

            keys_and_transformations = {
                'Подписчики': ['сегодня', 'за неделю', 'за месяц'],
                'Индекс цитирования': ['уп. каналов', 'упоминаний', 'репостов'],
                'Средний охват 1 публикации': ['ERR', 'ERR24'],
                'Средний рекламный охват 1 публикации': ['за 12 часов', 'за 24 часа', 'за 48 часов'],
                'Возраст канала': ['канал создан']
            }

            for key, values in keys_and_transformations.items():
                process_metric(dict_[key], values, dict_,key)


            for key in dict_.keys():
              if key in required_columns and key != 'Возраст канала':
                try:
                  dict_[key]=eval(dict_[key][0].replace(' ', '').replace('всего',' ').replace('%','/100').replace('k','*1000'))
                except:
                  pass
            del dict_['Возраст канала']
            dict_['TG Link'] = list(r.find('body > div.wrapper > div > div.content.p-0.col > div.container-fluid.px-2.px-md-3 > div:nth-child(2) > div > div > div > div.col-12.col-sm-7.col-md-8.col-lg-6 > div.text-center.text-sm-left > a')[0].absolute_links)[0]
            return dict_


        subscribers_count = int(channel.find('div.font-12.text-truncate', first=True).text.replace(' подписчиков', '').replace(' ', ''))
        if subscribers_count > sub_min:
          values = await get_values_by_channel(Tgstat_link)
          values['Name'] = channel_name
          values['Tgstat_link'] = Tgstat_link

          channels_data.append(values)

        my_bar.progress((index + 1)/len(channels_list), text=progress_text)

    df = pd.DataFrame(channels_data)
    df = df.rename(columns={'Возраст канала (Канал создан)': 'Возраст канала'})
    df['Категорія'] = category_name

    desired_column_order =  [
      'Name',
      'Категорія',
      'Подписчики',
      'Подписчики (Сегодня)',
      'Подписчики (За неделю)',
      'Подписчики (За месяц)',
      'Индекс цитирования',
      'Возраст канала',
      'Средний рекламный охват 1 публикации (За 24 часа)',
      'TG Link',
      'Tgstat_link',
      'Индекс цитирования (Уп. каналов)',
      'Индекс цитирования (Упоминаний)',
      'Индекс цитирования (Репостов)',
      'Средний охват 1 публикации',
      'Средний охват 1 публикации (Err)',
      'Средний охват 1 публикации (Err24)',
      'Средний рекламный охват 1 публикации',
      'Средний рекламный охват 1 публикации (За 12 часов)',
      'Средний рекламный охват 1 публикации (За 48 часов)',
      'Публикации',
      'Вовлеченность подписчиков (err)',
      'Вовлеченность подписчиков (er)',
      'Подписки/отписки за 24 часа',
      'Пол подписчиков',
      'Stories'
  ]

    desired_column_order = [x for x in desired_column_order if x in df.columns]

    # Reorder the columns in the DataFrame
    df = df[desired_column_order]

    # Save the DataFrame to CSV file
    # df.to_csv(f'{category_name}.csv', index=False)
    return df