import argparse
import pandas as pd
from pyzabbix import ZabbixAPI
from datetime import datetime, timedelta
import sys
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
import jinja2

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Gerar Relatório Enseg via Zabbix API (HTML)")
    parser.add_argument('--user', required=True, help="Usuário do Zabbix")
    parser.add_argument('--password', required=True, help="Senha do Zabbix")
    parser.add_argument('--days', type=int, default=7, help="Dias para análise (padrão: 7)")
    parser.add_argument('--note', type=str, default="", help="Nota extraordinária para o relatório")
    
    args = parser.parse_args()

    zabbix_url = "https://noc.itguys.com.br"
    
    print(f"Conectando ao Zabbix ({zabbix_url})...")
    
    try:
        zapi = ZabbixAPI(zabbix_url)
        zapi.login(args.user, args.password)
        print(f"Autenticado com sucesso como: {args.user}")
    except Exception as e:
        print(f"Erro ao conectar/autenticar no Zabbix: {e}")
        sys.exit(1)

    # Definir intervalo de tempo (Ontem 23:59:59 para trás até 00:00:00 do dia inicial)
    today = datetime.now()
    yesterday = today - timedelta(days=1)
    end_date = yesterday.replace(hour=23, minute=59, second=59, microsecond=0)
    
    # Start date ajustado para 00:00:00
    start_date_raw = end_date - timedelta(days=args.days - 1) # -1 porque se dias=7, queremos incluir ontem + 6 dias atras?
    # Se days=7 e ontem=12. 12,11,10,9,8,7,6 (7 dias). 12-6 = 6.
    start_date = start_date_raw.replace(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0)
    
    time_from = int(start_date.timestamp())
    time_till = int(end_date.timestamp())
    
    # Formatar datas para exibição
    periodo_str = f"{start_date.strftime('%d/%m/%Y %H:%M')} a {end_date.strftime('%d/%m/%Y %H:%M')}"

    print(f"Buscando Grupo de Host '[CLIENTES] - ENSEG'...")
    groups = zapi.hostgroup.get(
        filter={"name": "[CLIENTES] - ENSEG"},
        output=["groupid", "name"]
    )
    
    if not groups:
        print("Grupo '[CLIENTES] - ENSEG' não encontrado.")
        sys.exit(0)
        
    group_id = groups[0]['groupid']

    print(f"Buscando hosts do grupo...")
    hosts = zapi.host.get(
        groupids=group_id,
        output=["hostid", "name"],
        searchWildcardsEnabled=True
    )
    
    # Filtrar Hosts
    filtered_hosts = []
    ignored_terms = ["antena", "ap ", "ramal ip", "dvr", "impressora", "painel solar"]
    
    for h in hosts:
        name_lower = h['name'].lower()
        if any(term in name_lower for term in ignored_terms):
             continue
        filtered_hosts.append(h)
    
    hosts = filtered_hosts
    if not hosts:
        print("Nenhum host encontrado após filtros.")
        sys.exit(0)
    
    print(f"Analisando {len(hosts)} hosts.")
    host_ids = [h['hostid'] for h in hosts]
    host_map = {h['hostid']: h['name'] for h in hosts}

    # 1. ALERTAS
    print("Buscando alertas de 'Ping' ou 'Unavailable'...")
    triggers = zapi.trigger.get(
        hostids=host_ids,
        search={"description": "Ping*"}, 
        output=["triggerid", "description", "priority"],
        searchWildcardsEnabled=True,
        expandDescription=1
    )
    if not triggers:
         triggers = zapi.trigger.get(
            hostids=host_ids,
            search={"description": "*ICMP*"}, 
            output=["triggerid", "description", "priority"],
            searchWildcardsEnabled=True,
            expandDescription=1
        )
    trigger_ids = [t['triggerid'] for t in triggers]
    
    alertas_data = []
    if trigger_ids:
        events = zapi.event.get(
            objectids=trigger_ids,
            time_from=time_from,
            time_till=time_till,
            output="extend",
            select_acknowledges="extend",
            sortfield="clock",
            sortorder="DESC"
        )
        events_problem = [e for e in events if e['value'] == '1']
        
        # Maps
        triggers_info = zapi.trigger.get(triggerids=trigger_ids, output=["triggerid", "description"], selectHosts=["hostid", "name"])
        trigger_host_map = {}
        trigger_desc_map = {}
        for t in triggers_info:
            if t['hosts']: trigger_host_map[t['triggerid']] = t['hosts'][0]
            trigger_desc_map[t['triggerid']] = t['description']

        for e in events_problem:
            obj_id = e['objectid']
            host_info = trigger_host_map.get(obj_id)
            if not host_info: continue
            
            start_ts = int(e['clock'])
            start_dt = datetime.fromtimestamp(start_ts)
            r_eventid = e.get('r_eventid')
            duration_str = "Em andamento"
            
            if r_eventid and r_eventid != '0':
                try:
                     r_evt_api = zapi.event.get(eventids=r_eventid, output=["clock"])
                     if r_evt_api:
                         duration_str = str(timedelta(seconds=int(r_evt_api[0]['clock']) - start_ts))
                except: pass
            else:
                 duration_str = f"{str(timedelta(seconds=int(datetime.now().timestamp()) - start_ts))} (Ativo)"

            alertas_data.append({
                "Data Inicio": start_dt.strftime("%d/%m/%Y %H:%M:%S"),
                "Host": host_info['name'],
                "Problema": trigger_desc_map.get(obj_id, "Desconhecido"),
                "Duração": duration_str,
                "Justificativa": "" 
            })

    # 2. GRÁFICOS (Histórico)
    print("Gerando gráficos de desempenho...")
    charts_html = []
    
    # Keys to fetch (Removido Latência conforme solicitado)
    keys = {
        'icmpping': 'Ping (Status)',
        'icmppingloss': 'Perda (%)'
    }
    
    # Buscar itens de todos os hosts de uma vez
    items = zapi.item.get(
        hostids=host_ids,
        search={"key_": "icmpping*"},
        output=["itemid", "hostid", "key_", "name", "value_type"],
        searchWildcardsEnabled=True
    )
    
    # Organizar itens por host
    host_items = {h_id: {} for h_id in host_ids}
    for item in items:
        # Simplificar key (remover parametros se houver, ex icmpping[,,,])
        key_simple = item['key_'].split('[')[0]
        if key_simple in keys:
            host_items[item['hostid']][key_simple] = item

    for host_id in host_ids:
        host_name = host_map[host_id]
        h_items = host_items.get(host_id, {})
        
        if not h_items:
            print(f"Skipping {host_name}: itens de ping não encontrados.")
            continue
            
        # Buscar histórico
        history_data = {}
        
        for k, item in h_items.items():
            hist = zapi.history.get(
                history=item['value_type'],
                itemids=[item['itemid']],
                time_from=time_from,
                time_till=time_till,
                output='extend',
                sortfield='clock',
                sortorder='ASC'
            )
            df = pd.DataFrame(hist)
            if not df.empty:
                # Convert clock to int first, then datetime
                df['clock'] = pd.to_datetime(df['clock'].astype(int), unit='s') - timedelta(hours=3)
                df['value'] = pd.to_numeric(df['value'])
                history_data[k] = df
        
        if not history_data:
            continue

        # Criar Gráfico com Plotly (Tema Escuro)
        fig = make_subplots(specs=[[{"secondary_y": True}]])
        
        # 1. Ping Status (Left Y - Area Verde)
        if 'icmpping' in history_data:
            df = history_data['icmpping']
            fig.add_trace(
                go.Scatter(
                    x=df['clock'], 
                    y=df['value'], 
                    name="Ping (Status)", 
                    line=dict(color='#00CC00', width=1), # Verde Zabbix
                    fill='tozeroy', # Preencher área
                    mode='lines'
                ),
                secondary_y=False
            )

        # 2. Perda (Right Y - Linha/Area Vermelha)
        if 'icmppingloss' in history_data:
            df = history_data['icmppingloss']
            # Filtrar valores zerados para não poluir visualmente se quiser, mas Zabbix mostra tudo.
            # O exemplo mostra spikes vermelhos.
            fig.add_trace(
                go.Scatter(
                    x=df['clock'], 
                    y=df['value'], 
                    name="Perda (%)", 
                    line=dict(color='red', width=2),
                    fill='tozeroy', # Spikes sólidos parecem preenchidos
                    mode='lines'
                ),
                secondary_y=True
            )

        fig.update_layout(
            title={
                'text': f"{host_name}: Disponibilidade x Perda de Pacotes",
                'font': {'color': 'white', 'size': 14}
            },
            height=350,
            template="plotly_dark", # Tema Escuro
            paper_bgcolor='rgb(30, 30, 30)', # Fundo container
            plot_bgcolor='rgb(30, 30, 30)', # Fundo plot
            legend=dict(orientation="h", yanchor="bottom", y=-0.2, xanchor="left", x=0, font=dict(color='white')),
            margin=dict(l=40, r=40, t=60, b=40)
        )
        
        # Eixo Y Esquerdo (Ping Status 0-1)
        fig.update_yaxes(
            title_text="Status (1=Up, 0=Down)", 
            secondary_y=False, 
            range=[0, 1.1], # Começa do 0 absoluto para alinhar
            showgrid=True, 
            gridcolor='rgb(50, 50, 50)',
            tickfont=dict(color='white'),
            title_font=dict(color='white')
        )
        
        # Eixo Y Direito (Perda %)
        fig.update_yaxes(
            title_text="Perda (%)", 
            secondary_y=True, 
            showgrid=False,
            tickfont=dict(color='red'),
            title_font=dict(color='white'), # Título branco conforme solicitado
            rangemode="tozero" # Começar do zero
        )
        
        # Eixo X
        fig.update_xaxes(
            showgrid=True, 
            gridcolor='rgb(50, 50, 50)',
            tickfont=dict(color='white')
        )

        charts_html.append(fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs='cdn'))
        print(f"Gráfico gerado para {host_name}")

    # GERAÇÃO HTML
    print("Gerando relatório HTML...")
    
    # CSS e Template Baseado na Identidade Visual (Azul/Verde/Cinza)
    html_template = """
    <!DOCTYPE html>
    <html lang="pt-BR">
    <head>
        <meta charset="UTF-8">
        <title>Relatório de Disponibilidade - iTGuys</title>
        <style>
            @import url('https://fonts.googleapis.com/css2?family=Segoe+UI:wght@400;600;700&display=swap');
            
            body { 
                font-family: 'Segoe UI', sans-serif; 
                color: #333; 
                margin: 0; 
                padding: 40px; 
                background-color: #fff; 
            }
            .page-container { max-width: 1200px; margin: 0 auto; }
            
            /* Header Top */
            .header-top { display: flex; justify-content: space-between; align-items: flex-start; margin-bottom: 40px; border-bottom: 2px solid #ddd; padding-bottom: 20px; }
            .logo-placeholder { 
                font-size: 36px; 
                font-weight: 800; 
                color: #333; 
                display: flex; 
                align-items: center; 
            }
            .logo-it { color: #00B0F0; } 
            .logo-guys { color: #333; }
            
            /* Header Info Box */
            .info-box { border: 1px solid #00B050; border-collapse: collapse; font-size: 12px; font-family: sans-serif; }
            .info-box td { border: 1px solid #00B050; padding: 5px 15px; text-align: center; }
            .lbl-blue { background-color: #DCE6F1; color: #1F497D; font-weight: bold; }
            .lbl-restrito { color: #1F497D; font-style: italic; font-weight: bold; font-size: 14px; }
            
            /* Main Title */
            h1.main-title { 
                color: #366092; 
                font-size: 28px; 
                text-transform: uppercase; 
                font-weight: 400; 
                margin-bottom: 40px; 
            }
            
            /* Sections */
            .section-bar { 
                background-color: #95B3D7; /* Azul Médio */
                color: white; 
                padding: 8px 15px; 
                font-weight: bold; 
                text-transform: uppercase; 
                margin-top: 40px; 
                margin-bottom: 20px;
                border-left: 10px solid #00B050; /* Verde Accent */
                font-size: 16px;
            }
            
            /* Data Monitoring Table */
            .monitoring-data { 
                width: 100%; 
                border-collapse: collapse; 
                margin-bottom: 20px; 
                border-top: 2px solid #366092;
                border-bottom: 2px solid #366092;
            }
            .monitoring-data td { padding: 8px 15px; color: #1F497D; font-size: 14px; }
            .monitoring-data .label { 
                width: 200px; 
                text-align: right; 
                font-weight: bold; 
                background-color: #fff;
            }
            .monitoring-data .value { 
                background-color: #DCE6F1; 
                width: 100%;
            }
            
            /* Incidents Table */
            .incidents-table { width: 100%; border-collapse: collapse; font-size: 13px; }
            .incidents-table th { 
                background-color: #366092; 
                color: white; 
                padding: 10px; 
                text-align: left; 
                text-transform: uppercase;
                font-size: 12px;
            }
            .incidents-table td { border: 1px solid #ccc; padding: 8px; color: #333; }
            .incidents-table tr:nth-child(even) { background-color: #f2f2f2; }
            
            /* Charts */
            .chart-wrapper { 
                margin-bottom: 30px; 
                border: 1px solid #ccc; 
                padding: 5px; 
                background-color: #000; /* Fundo preto para combinar com o gráfico dark */
            }

            .summary-text { font-size: 14px; color: #333; margin-bottom: 20px; line-height: 1.5; }
            
            .extra-note {
                background-color: #fff3cd;
                border: 1px solid #ffeeba;
                color: #856404;
                padding: 15px;
                margin-top: 15px;
                border-radius: 4px;
            }
        </style>
    </head>
    <body>
        <div class="page-container">
            <!-- Header -->
            <div class="header-top">
                <div class="logo-placeholder">
                    <span class="logo-it">iT</span><span class="logo-guys">Guys</span>
                </div>
                <table class="info-box">
                    <tr>
                        <td class="lbl-blue">Classificação da Informação:</td>
                        <td class="lbl-blue">RELATÓRIO</td>
                    </tr>
                    <tr>
                        <td class="lbl-restrito">RESTRITO</td>
                        <td>Página 1 de 1</td>
                    </tr>
                </table>
            </div>

            <h1 class="main-title">RELATÓRIO DE DISPONIBILIDADE</h1>

            <!-- Resumo Executivo -->
            <div class="section-bar">RESUMO EXECUTIVO</div>
            <p class="summary-text">
                Este documento apresenta um resumo da disponibilidade dos equipamentos monitorados no cliente <strong>Enseg</strong>, 
                bem como um resumo de eventuais incidentes que causaram indisponibilidade no período apurado.
            </p>
            
            <!-- Dados do Monitoramento -->
            <div class="section-bar">DADOS DO MONITORAMENTO</div>
            <table class="monitoring-data">
                <tr>
                    <td class="label">Início da amostragem</td>
                    <td class="value">{{ start_date }}</td>
                </tr>
                <tr>
                    <td class="label">Fim da amostragem</td>
                    <td class="value">{{ end_date }}</td>
                </tr>
                <tr>
                    <td class="label">Local</td>
                    <td class="value">Infraestrutura do Cliente / Datacenter iTGuys</td>
                </tr>
            </table>

            <!-- Gráficos -->
            <div class="section-bar">GRÁFICOS</div>
            {% for chart in charts %}
                <div class="chart-wrapper">
                    {{ chart | safe }}
                </div>
            {% endfor %}

            <!-- Incidentes -->
            <div class="section-bar">INCIDENTES</div>
            {% if alertas_html %}
                {{ alertas_html | safe }}
            {% endif %}

            {% if note %}
                <div class="extra-note">
                    <strong>Nota:</strong> {{ note }}
                </div>
            {% endif %}

            {% if not alertas_html and not note %}
                <p>Não houve incidentes registrados no período apurado.</p>
            {% endif %}
            
        </div>
    </body>
    </html>
    """
    
    # Criar DataFrame de Alertas para HTML (aplicando classes do pandas)
    df_alertas = pd.DataFrame(alertas_data)
    alertas_html = ""
    if not df_alertas.empty:
        # Pandas to_html com classes, mas sem border hardcoded
        alertas_html = df_alertas.to_html(index=False, classes='incidents-table', border=0)
    
    template = jinja2.Template(html_template)
    html_content = template.render(
        start_date=start_date.strftime('%d/%m/%Y %H:%M'),
        end_date=end_date.strftime('%d/%m/%Y %H:%M'),
        periodo=periodo_str,
        alertas_html=alertas_html,
        charts=charts_html,
        note=args.note
    )
    
    filename = f"Relatorio_Enseg_{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')}.html"
    with open(filename, "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(html_content)
        
    print(f"Relatório gerado com sucesso: {filename}")

if __name__ == "__main__":
    main()