# app.py
import gradio as gr
import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime
import os

# --------------------------------------------------------------
# ⚙️ Получение данных
# --------------------------------------------------------------
def fetch_bank_data():
    try:
        url = "https://www.ecb.europa.eu/stats/eurofxref/eurofxref-daily.xml"
        r = requests.get(url, timeout=10)
        r.raise_for_status()

        from xml.etree import ElementTree as ET
        root = ET.fromstring(r.text)
        data = [
            {"Валюта": c.attrib["currency"], "Курс к EUR": float(c.attrib["rate"])}
            for c in root.findall(".//{*}Cube[@currency]")
        ]
        df = pd.DataFrame(data).sort_values("Курс к EUR")
        return "✅ Данные успешно загружены (ECB)", df
    except Exception as e:
        return f"❌ Ошибка: {e}", pd.DataFrame()

# --------------------------------------------------------------
# Анализ данных
# --------------------------------------------------------------
def analyze_data(df: pd.DataFrame):
    if df.empty:
        return "⚠️ Нет данных для анализа."
    strongest, weakest = df.iloc[-1], df.iloc[0]
    return (
        f"📊 Сводка валют:\n\n"
        f"• Самая сильная валюта — **{strongest['Валюта']} ({strongest['Курс к EUR']:.2f})**\n"
        f"• Самая слабая валюта — **{weakest['Валюта']} ({weakest['Курс к EUR']:.2f})**\n"
        f"• Средний курс: **{df['Курс к EUR'].mean():.2f}**"
    )

# --------------------------------------------------------------
# Генерация SWOT-анализа (эмуляция RAG)
# --------------------------------------------------------------
def generate_swot(df: pd.DataFrame):
    if df.empty:
        return "⚠️ Нет данных для SWOT-анализа."
    strongest, weakest = df.iloc[-1], df.iloc[0]
    avg = df["Курс к EUR"].mean()

    return (
        f"💡 **SWOT-анализ валютного рынка (по данным ЕЦБ)**\n\n"
        f"**Strengths (Сильные стороны):**\n"
        f"- Стабильность курса евро как базовой валюты.\n"
        f"- {strongest['Валюта']} демонстрирует наибольшую устойчивость.\n\n"
        f"**Weaknesses (Слабости):**\n"
        f"- {weakest['Валюта']} имеет низкую покупательную способность.\n"
        f"- Зависимость многих валют от макроэкономических факторов.\n\n"
        f"**Opportunities (Возможности):**\n"
        f"- Потенциал для инвестиций в растущие валюты.\n"
        f"- Использование колебаний курса для арбитража.\n\n"
        f"**Threats (Угрозы):**\n"
        f"- Глобальные кризисы и политическая нестабильность.\n"
        f"- Волатильность курсов ниже среднего ({avg:.2f})."
    )

# --------------------------------------------------------------
# Экспорт в Excel (Power BI)
# --------------------------------------------------------------
def export_to_excel(df: pd.DataFrame):
    if df.empty:
        return None, "⚠️ Нет данных для экспорта."

    filename = f"bank_report_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.xlsx"
    filepath = os.path.join(os.getcwd(), filename)

    try:
        with pd.ExcelWriter(filepath, engine="openpyxl") as writer:
            # Лист 1 — данные
            df.to_excel(writer, index=False, sheet_name="Rates")

            # Лист 2 — аналитика
            summary_text = analyze_data(df)
            summary_df = pd.DataFrame({"RAG Summary": [summary_text]})
            summary_df.to_excel(writer, index=False, sheet_name="AI_Analysis")

            # Лист 3 — SWOT
            swot_text = generate_swot(df)
            swot_df = pd.DataFrame({"SWOT Analysis": [swot_text]})
            swot_df.to_excel(writer, index=False, sheet_name="SWOT_AI")

        return filepath, f"✅ Отчёт '{filename}' готов. Можно загрузить в Power BI."
    except Exception as e:
        return None, f"❌ Ошибка при создании файла: {e}"

# --------------------------------------------------------------
# Интерфейс Gradio
# --------------------------------------------------------------
with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), title="🏦 Banking Data RAG Prototype") as demo:
    gr.Markdown(
        "## 🏦 Banking Data RAG Prototype\n"
        "Загружай открытые банковские данные, выполняй RAG-анализ и выгружай отчёт для Power BI."
    )

    with gr.Row():
        with gr.Column(scale=1):
            btn_load = gr.Button(" Загрузить данные", variant="primary")
            btn_analyze = gr.Button(" Сводный анализ")
            btn_swot = gr.Button(" SWOT-анализ")
            btn_export = gr.Button(" Экспорт в Power BI")
        with gr.Column(scale=3):
            status = gr.Textbox(label="Статус", value="Ожидание...")
            summary = gr.Textbox(label="Сводка анализа", lines=6)
            swot = gr.Textbox(label="SWOT-анализ", lines=10)
            table = gr.DataFrame(label=" Курсы валют", interactive=False)
            file_out = gr.File(label="Скачать отчёт")

    # Кнопки
    btn_load.click(fetch_bank_data, None, [status, table])
    btn_analyze.click(analyze_data, [table], [summary])
    btn_swot.click(generate_swot, [table], [swot])
    btn_export.click(export_to_excel, [table], [file_out, status])

demo.queue(max_size=32).launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)