import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
from datetime import datetime
import io
import os
import json
from pathlib import Path

class DataAnalysisApp:
    def __init__(self):
        self.data = None
        self.file_path = None
        
    def render(self):
        """عرض واجهة تحليل البيانات"""
        st.title("تحليل البيانات")
        self.run()

        # تهيئة حالة الجلسة
        if 'analysis_data' not in st.session_state:
            st.session_state.analysis_data = {
                'uploaded_files': {},
                'analysis_results': {},
                'ai_insights': {}
            }

    def run(self):
        st.title("تحليل البيانات المتقدم")

        # إنشاء التبويبات
        tabs = st.tabs([
            "تحميل وإدارة البيانات",
            "التحليل الإحصائي",
            "التحليل المرئي",
            "تحليل الذكاء الاصطناعي",
            "التقارير"
        ])

        with tabs[0]:
            self._render_data_management()

        with tabs[1]:
            self._render_statistical_analysis()

        with tabs[2]:
            self._render_visualization()

        with tabs[3]:
            self._render_ai_analysis()

        with tabs[4]:
            self._render_reports()

    def _render_data_management(self):
        st.header("تحميل وإدارة البيانات")

        # منطقة تحميل الملفات
        uploaded_files = st.file_uploader(
            "قم بتحميل ملفات البيانات",
            type=["csv", "xlsx", "xls", "pdf"],
            accept_multiple_files=True,
            key="data_files"
        )

        if uploaded_files:
            for file in uploaded_files:
                try:
                    if file.name.endswith('.pdf'):
                        import PyPDF2
                        pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(file)
                        text_content = ""
                        for page in pdf_reader.pages:
                            text_content += page.extract_text()

                        st.session_state.analysis_data['uploaded_files'][file.name] = {
                            'data': text_content,
                            'metadata': {
                                'pages': len(pdf_reader.pages),
                                'upload_time': datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
                            }
                        }
                        st.success(f"تم تحميل الملف PDF {file.name} بنجاح!")

                    elif file.name.endswith('.csv'):
                        df = pd.read_csv(file)
                        st.session_state.analysis_data['uploaded_files'][file.name] = {
                            'data': df,
                            'metadata': {
                                'rows': len(df),
                                'columns': len(df.columns),
                                'upload_time': datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
                            }
                        }
                        st.success(f"تم تحميل الملف {file.name} بنجاح!")
                    else:
                        df = pd.read_excel(file)
                        st.session_state.analysis_data['uploaded_files'][file.name] = {
                            'data': df,
                            'metadata': {
                                'rows': len(df),
                                'columns': len(df.columns),
                                'upload_time': datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
                            }
                        }
                        st.success(f"تم تحميل الملف {file.name} بنجاح!")

                except Exception as e:
                    st.error(f"خطأ في تحميل الملف {file.name}: {str(e)}")

        # عرض الملفات المحملة
        if st.session_state.analysis_data['uploaded_files']:
            st.subheader("الملفات المحملة")
            for filename, file_info in st.session_state.analysis_data['uploaded_files'].items():
                with st.expander(f"📄 {filename}"):
                    st.write("معلومات الملف:")
                    if 'rows' in file_info['metadata']:
                        st.write(f"- عدد الصفوف: {file_info['metadata']['rows']}")
                    if 'columns' in file_info['metadata']:
                        st.write(f"- عدد الأعمدة: {file_info['metadata']['columns']}")
                    if 'pages' in file_info['metadata']:
                        st.write(f"- عدد الصفحات: {file_info['metadata']['pages']}")
                    st.write(f"- وقت التحميل: {file_info['metadata']['upload_time']}")

                    if st.button(f"عرض البيانات", key=f"show_{filename}"):
                        st.write(file_info['data'].head() if isinstance(file_info['data'], pd.DataFrame) else file_info['data'])

    def _render_statistical_analysis(self):
        st.header("التحليل الإحصائي")

        if not st.session_state.analysis_data['uploaded_files']:
            st.info("الرجاء تحميل البيانات أولاً")
            return

        # اختيار الملف للتحليل
        selected_file = st.selectbox(
            "اختر الملف للتحليل",
            list(st.session_state.analysis_data['uploaded_files'].keys())
        )

        if selected_file:
            data = st.session_state.analysis_data['uploaded_files'][selected_file]['data']
            if isinstance(data, pd.DataFrame):
                # الإحصاءات الوصفية
                st.subheader("الإحصاءات الوصفية")
                st.dataframe(data.describe())

                # تحليل القيم المفقودة
                st.subheader("تحليل القيم المفقودة")
                missing_data = pd.DataFrame({
                    'العمود': data.columns,
                    'عدد القيم المفقودة': data.isnull().sum(),
                    'نسبة القيم المفقودة (%)': (data.isnull().sum() / len(data) * 100).round(2)
                })
                st.dataframe(missing_data)
            else:
                st.info("لا يمكن إجراء تحليل إحصائي على ملفات PDF.")


    def _render_visualization(self):
        st.header("التحليل المرئي")

        if not st.session_state.analysis_data['uploaded_files']:
            st.info("الرجاء تحميل البيانات أولاً")
            return

        selected_file = st.selectbox(
            "اختر الملف للتحليل المرئي",
            list(st.session_state.analysis_data['uploaded_files'].keys()),
            key="viz_file_select"
        )

        if selected_file:
            data = st.session_state.analysis_data['uploaded_files'][selected_file]['data']
            if isinstance(data, pd.DataFrame):
                # اختيار نوع المخطط
                chart_type = st.selectbox(
                    "اختر نوع المخطط",
                    ["رسم بياني شريطي", "رسم بياني خطي", "رسم بياني دائري", "مخطط التشتت", "مخطط الصندوق"],
                    key="chart_type"
                )

                # تخصيص المخطط
                if chart_type == "رسم بياني شريطي":
                    x_col = st.selectbox("اختر محور X", data.columns, key="bar_x")
                    y_col = st.selectbox("اختر محور Y", data.select_dtypes(include=['number']).columns, key="bar_y")
                    fig = px.bar(data, x=x_col, y=y_col)
                    st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
                elif chart_type == "رسم بياني خطي":
                    x_col = st.selectbox("اختر محور X", data.columns, key="line_x")
                    y_cols = st.multiselect("اختر محاور Y", data.select_dtypes(include=['number']).columns, key="line_y")
                    if y_cols:
                        fig = go.Figure()
                        for y_col in y_cols:
                            fig.add_trace(go.Scatter(x=data[x_col], y=data[y_col], mode='lines+markers', name=y_col))
                        fig.update_layout(title=f"مخطط خطي", xaxis_title=x_col, yaxis_title="القيمة")
                        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
                    else:
                        st.warning("الرجاء اختيار عمود واحد على الأقل للمحور الرأسي")

                elif chart_type == "رسم بياني دائري":
                    col = st.selectbox("اختر العمود", data.columns, key="pie_column")
                    value_counts_df = data[col].value_counts().reset_index()
                    value_counts_df.columns = ['القيمة', 'العدد']
                    fig = px.pie(value_counts_df, names='القيمة', values='العدد', title=f"توزيع {col}")
                    st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
                elif chart_type == "مخطط التشتت":
                    numeric_columns = data.select_dtypes(include=['number']).columns.tolist()
                    if len(numeric_columns) < 2:
                        st.warning("يجب أن يكون هناك عمودان رقميان على الأقل لإنشاء مخطط تشتت")
                        return
                    x_column = st.selectbox("اختر عمود المحور الأفقي (x):", numeric_columns, key="scatter_x")
                    y_column = st.selectbox("اختر عمود المحور الرأسي (y):", numeric_columns, key="scatter_y")
                    fig = px.scatter(data, x=x_column, y=y_column)
                    st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
                elif chart_type == "مخطط الصندوق":
                    numeric_columns = data.select_dtypes(include=['number']).columns.tolist()
                    if not numeric_columns:
                        st.warning("يجب أن يكون هناك عمود رقمي واحد على الأقل لإنشاء مخطط صندوقي")
                        return
                    y_column = st.selectbox("اختر عمود القيمة:", numeric_columns, key="box_y")
                    fig = px.box(data, y=y_column, title=f"مخطط صندوقي لـ {y_column}")
                    st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
            else:
                st.info("لا يمكن إنشاء مخططات مرئية من ملفات PDF.")

    def _render_ai_analysis(self):
        st.header("تحليل الذكاء الاصطناعي")

        if not st.session_state.analysis_data['uploaded_files']:
            st.info("الرجاء تحميل البيانات أولاً")
            return

        selected_file = st.selectbox(
            "اختر الملف للتحليل",
            list(st.session_state.analysis_data['uploaded_files'].keys()),
            key="ai_file_select"
        )

        if selected_file:
            data = st.session_state.analysis_data['uploaded_files'][selected_file]['data']
            if isinstance(data, pd.DataFrame):
                analysis_type = st.selectbox(
                    "اختر نوع التحليل",
                    ["تحليل الاتجاهات", "التنبؤ", "اكتشاف الأنماط", "تحليل العلاقات"]
                )

                if st.button("تحليل البيانات"):
                    with st.spinner("جاري تحليل البيانات..."):
                        # محاكاة تحليل الذكاء الاصطناعي
                        st.session_state.analysis_data['ai_insights'][selected_file] = {
                            'trends': self._analyze_trends(data),
                            'patterns': self._analyze_patterns(data),
                            'correlations': self._analyze_correlations(data)
                        }

                        st.success("تم اكتمال التحليل!")

                        # عرض النتائج
                        st.json(st.session_state.analysis_data['ai_insights'][selected_file])
            else:
                st.info("لا يمكن إجراء تحليل ذكاء اصطناعي على ملفات PDF.")

    def _render_reports(self):
        st.header("التقارير")

        if not st.session_state.analysis_data['uploaded_files']:
            st.info("الرجاء تحميل البيانات أولاً")
            return

        # إنشاء تقرير
        if st.button("إنشاء تقرير تحليلي شامل"):
            report_data = self._generate_comprehensive_report()

            # تصدير التقرير
            output = io.BytesIO()
            with pd.ExcelWriter(output, engine='xlsxwriter') as writer:
                for sheet_name, data in report_data.items():
                    pd.DataFrame(data).to_excel(writer, sheet_name=sheet_name)

            st.download_button(
                label="تحميل التقرير",
                data=output.getvalue(),
                file_name=f"analytical_report_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.xlsx",
                mime="application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
            )

    def _analyze_trends(self, df):
        """تحليل الاتجاهات في البيانات"""
        # محاكاة تحليل الاتجاهات
        return {
            "trend_1": "اتجاه تصاعدي في المبيعات",
            "trend_2": "انخفاض في التكاليف التشغيلية",
            "trend_3": "زيادة في رضا العملاء"
        }

    def _analyze_patterns(self, df):
        """اكتشاف الأنماط في البيانات"""
        # محاكاة اكتشاف الأنماط
        return {
            "pattern_1": "نمط موسمي في الطلب",
            "pattern_2": "نمط دوري في الإنتاج",
            "pattern_3": "نمط جغرافي في التوزيع"
        }

    def _analyze_correlations(self, df):
        """تحليل العلاقات بين المتغيرات"""
        # محاكاة تحليل العلاقات
        numeric_cols = df.select_dtypes(include=['number']).columns
        correlations = df[numeric_cols].corr().round(2).to_dict()
        return correlations

    def _generate_comprehensive_report(self):
        """إنشاء تقرير شامل"""
        report = {
            'ملخص_البيانات': {},
            'التحليل_الإحصائي': {},
            'تحليل_الذكاء_الاصطناعي': {},
            'التوصيات': {}
        }

        for filename, file_info in st.session_state.analysis_data['uploaded_files'].items():
            report['ملخص_البيانات'][filename] = file_info['metadata']

        if 'ai_insights' in st.session_state.analysis_data:
            report['تحليل_الذكاء_الاصطناعي'] = st.session_state.analysis_data['ai_insights']

        return report