#!/usr/bin/python
# -*- coding=utf-8 -*-
# @Create Time:		2024-01-22 13:47:11
# @Last Modified time: 2024-01-23 16:46:12
import pandas as pd
from pprint import pprint

# 用户活跃度分析
# 第一个功能：统计指定时间范围内的访问次数最多的10个用户
# 第二个功能：统计最近一个周期相对上一个周期访问次数增长最多的10个用户

class UserActivateDegreeAnalyzeSpace(object):
    """用户访问分析
    接收用户创建的分析任务
    时间范围：起始时间~结束时间
    在接收用户创建的任务请求之后，会将任务信息插入MD的task表中，任务参数以JSON格式封装
    执行submit，将taskid作为参数传递给submit
    """
    def __init__(self, user: str):
        self.user = user
        self.pool_size = 10
        self.DataStream = pd.DataFrame(columns=['time', 'cur_url', 'tar_url', 'dev_id', 'req_met', 'eve_typ', 'for_dat', 'sta_cod', 'ifr_url', 'but_txt'])

    def push(self, item: dict) -> None:
        self.DataStream = self.DataStream.append({
                "time": item['Record_Time'],
                "cur_url": item['Current_Url'],
                "tar_url": item['Target_Url'],
            },
            ignore_index=True)

    def getActionByDateRange(self) -> pd.DataFrame:
        """获取指定日期范围内的用户访问行为数据
        """
        current = self.DataStream.iloc[0]['cur_url']
        target = dict()
        result = pd.DataFrame()
        # 拷贝数据,清除数据
        CopyDataStream = self.DataStream.copy(deep=True)
        self.DataStream.drop(self.DataStream.index, inplace=True)
        # 设置时间格式
        CopyDataStream['time'] = pd.to_datetime(CopyDataStream['time'])
        # 时间排序
        CopyDataStream = CopyDataStream.set_index('time')
        # 遍历数据
        for idx, item in enumerate(CopyDataStream.itertuples()):
            if item.cur_url == current:                     # 当前地址没变，页面无跳转（需判断AJAX）
                if item.tar_url not in target:              # 目标url不在临时目录
                    target[item.tar_url] = idx              # 添加目标URL到临时目录
            else:                                           # 当前地址发生变化，页面跳转
                current = item.cur_url                      # 当前地址修改
                if target.get(current):                     # 查看是否有请求当前URL的历史记录
                    print(target.get(current))
                    # pprint({
                    #     "源地址": CopyDataStream.loc[target.get(current)]['cur_url'],
                    #     "跳转地": CopyDataStream.loc[target.get(current)]['tar_url']
                    #     })      # 查看历史记录
                    result = result.append([CopyDataStream.iloc[target.get(current)]])
                else:                                       # 为找到历史记录
                    print("*********非正常跳转*********")    # 非正常跳转
                target = dict()                             # 清除历史记录
                target[item.tar_url] = idx                  # 添加当前记录
        return result

    def getSession2Action(self):
        """获取sessionid到访问行为数据的映射的
        """
        pass

    def aggregateBySession(self):
        """对行为数据按session粒度进行聚合,并将用户信息join后聚合
        """
        pass

    def filterSessionAndAggrStat(self):
        """过滤session数据，并进行计数器值累加
        """
        pass

    def getSession2detail(self):
        """获取通过筛选条件的session的访问明细数据
        """
        pass

    def getTopKCategory(self):
        """获取topK热门分类
        第一步：获取符合条件的访问过的所有品类
        第二步：计算各品类的点击的次数
        第三步：自定义二次排序key
        第四步：将数据映射成<CategorySortKey,info>格式的RDD，然后进行二次排序（降序）
        第五步：取出top10热门品类，并写入DM
        """
        pass

    def getClickCategory2Count(self):
        """获取各分类点击次数
        1、过滤出点击行为数据，点击数据只占总数据的一小部分，所以过滤后数据可能不均匀
        """
        pass

    def getTopKSession(self):
        """获取每个分类top10活跃用户
        1、将topK热门分类的id，生成DF
        2、计算topK分类被各用户访问的次数
        3、分组取TopK算法实现，获取每个分类的topK活跃用户
        4、获取topK活跃用户的明细数据，并写入DM
        """
        pass