IPSExtractor/services/poblacion_apta/domain/verificador_st/pipeline.py

# -*- coding: utf-8 -*-
"""Pipeline: filas limpias → consolidado Población apta."""
from __future__ import annotations

from typing import Any

import pandas as pd

from domain.verificador_st.core import (
  COLUMNAS_FINAL_IT,
  CSV_FINAL_IT_HEADERS,
  CSV_FINAL_IT_RENAME,
  aplicar_origen_servicio,
  construir_base_especial,
  construir_base_normal,
  es_archivo_especial,
  normalizar_registros,
  preparar_consolidado,
  preparar_resumen,
)


def _records_to_dataframe(records: list[dict[str, Any]]) -> pd.DataFrame:
  if not records:
    return pd.DataFrame()
  return pd.DataFrame(records).fillna("")


def process_cleaning_sources(
  sources: list[dict[str, Any]],
  mapa_servicios: dict[str, str] | None = None,
) -> tuple[pd.DataFrame, dict[str, Any], list[str]]:
  """
  Procesa varias fuentes de limpieza.

  Cada source: {
    "cleaning_job_id": str,
    "label": str,  # archivo_origen
    "rows": list[dict],
  }

  mapa_servicios: opcional, radicado -> tipo_servicio (Origen Servicio).
  """
  log: list[str] = []
  ok_parts: list[pd.DataFrame] = []
  err_parts: list[pd.DataFrame] = []
  resumen_archivos: list[dict[str, Any]] = []
  mapa = mapa_servicios or {}

  if mapa:
    # len(mapa) cuenta variantes de clave; estimar radicados únicos aproximados
    log.append(f"Origen Servicio cargado: {len(mapa)} claves de cruce")

  for source in sources:
    cleaning_job_id = str(source.get("cleaning_job_id") or "")
    label = str(source.get("label") or cleaning_job_id)
    rows = source.get("rows") or []
    df = _records_to_dataframe(list(rows))
    log.append(f"Fuente {label}: {len(df)} filas")

    if df.empty:
      resumen_archivos.append(
        {
          "archivo": label,
          "cleaning_job_id": cleaning_job_id,
          "filas": 0,
          "paso_bot": 0,
          "duplicados": 0,
          "con_error": 0,
        }
      )
      continue

    if es_archivo_especial(df):
      base = construir_base_especial(df, label)
      log.append(f"  tipo ESPECIAL")
    else:
      base = construir_base_normal(df, label)
      log.append(f"  tipo NORMAL")

    if mapa:
      base, encontrados, sin_cruce = aplicar_origen_servicio(base, mapa)
      log.append(
        f"  Origen Servicio: {encontrados} con servicio / {sin_cruce} sin cruce"
      )

    # Propagar cleaning_job_id para persistencia
    base["cleaning_job_id"] = cleaning_job_id

    df_ok, df_err = normalizar_registros(base)
    if not df_ok.empty:
      df_ok = df_ok.copy()
      df_ok["cleaning_job_id"] = cleaning_job_id
      ok_parts.append(df_ok)
    if not df_err.empty:
      df_err = df_err.copy()
      df_err["cleaning_job_id"] = cleaning_job_id
      err_parts.append(df_err)

    resumen_archivos.append(
      {
        "archivo": label,
        "cleaning_job_id": cleaning_job_id,
        "filas": len(df),
        "paso_bot": 0,
        "duplicados": 0,
        "con_error": 0,
      }
    )

  df_ok_total = pd.concat(ok_parts, ignore_index=True) if ok_parts else pd.DataFrame()
  df_err_total = pd.concat(err_parts, ignore_index=True) if err_parts else pd.DataFrame()

  consolidado = preparar_consolidado(df_ok_total, df_err_total)

  # Reinyectar cleaning_job_id si se perdió en preparar_consolidado
  if "cleaning_job_id" not in consolidado.columns:
    consolidado["cleaning_job_id"] = ""
    # mapear por archivo_origen
    label_to_id = {
      str(s.get("label") or s.get("cleaning_job_id")): str(s.get("cleaning_job_id") or "")
      for s in sources
    }
    if "archivo_origen" in consolidado.columns:
      consolidado["cleaning_job_id"] = consolidado["archivo_origen"].map(
        lambda x: label_to_id.get(str(x), "")
      )

  # Actualizar resumen por fuente
  if not consolidado.empty and "archivo_origen" in consolidado.columns:
    paso = (
      consolidado[consolidado["OBSERVACION"].eq("PASO_BOT")]
      .groupby("archivo_origen")
      .size()
      .to_dict()
    )
    dup = (
      consolidado[consolidado["OBSERVACION"].str.contains("RADICADO_DUPLICADO", na=False)]
      .groupby("archivo_origen")
      .size()
      .to_dict()
    )
    err = (
      consolidado[~consolidado["OBSERVACION"].eq("PASO_BOT")]
      .groupby("archivo_origen")
      .size()
      .to_dict()
    )
    for r in resumen_archivos:
      a = r.get("archivo", "")
      r["paso_bot"] = int(paso.get(a, 0))
      r["duplicados"] = int(dup.get(a, 0))
      r["con_error"] = int(err.get(a, 0))

  resumen_obs, _ = preparar_resumen(consolidado, resumen_archivos)
  summary: dict[str, Any] = {
    "total": int(len(consolidado)),
    "paso_bot": int((consolidado["OBSERVACION"] == "PASO_BOT").sum()) if not consolidado.empty else 0,
    "con_error": int((consolidado["OBSERVACION"] != "PASO_BOT").sum()) if not consolidado.empty else 0,
    "duplicados": int(
      consolidado["OBSERVACION"].astype(str).str.contains("RADICADO_DUPLICADO", na=False).sum()
    )
    if not consolidado.empty
    else 0,
    "por_fuente": resumen_archivos,
    "por_observacion": resumen_obs.to_dict(orient="records") if not resumen_obs.empty else [],
  }
  log.append(
    f"Consolidado: {summary['total']} filas, "
    f"{summary['paso_bot']} PASO_BOT, {summary['con_error']} con observación"
  )
  return consolidado, summary, log


def consolidado_to_records(df: pd.DataFrame) -> list[dict[str, Any]]:
  if df is None or df.empty:
    return []
  cols = [
    *COLUMNAS_FINAL_IT,
    "OBSERVACION",
    "archivo_origen",
    "tipo_archivo",
    "cleaning_job_id",
  ]
  out = df.copy()
  for c in cols:
    if c not in out.columns:
      out[c] = ""
  records = out[cols].fillna("").astype(str).to_dict(orient="records")
  return records


def export_paso_bot_csv(rows: list[dict[str, Any]]) -> str:
  """CSV pipe-separated solo PASO_BOT, headers IT."""
  aptos = [r for r in rows if str(r.get("OBSERVACION", "")).strip() == "PASO_BOT"]
  if not aptos:
    df = pd.DataFrame(columns=CSV_FINAL_IT_HEADERS)
  else:
    df = pd.DataFrame(aptos)
    for c in COLUMNAS_FINAL_IT:
      if c not in df.columns:
        df[c] = ""
    df = df.reindex(columns=COLUMNAS_FINAL_IT).fillna("")
    df = df.rename(columns=CSV_FINAL_IT_RENAME)
    df = df.reindex(columns=CSV_FINAL_IT_HEADERS)
  return df.to_csv(sep="|", index=False, encoding="utf-8-sig")


def export_no_aptos_csv(rows: list[dict[str, Any]]) -> str:
  """CSV pipe-separated de filas que NO son PASO_BOT (incluye OBSERVACION)."""
  headers = [*CSV_FINAL_IT_HEADERS, "OBSERVACION"]
  no_aptos = [r for r in rows if str(r.get("OBSERVACION", "")).strip() != "PASO_BOT"]
  if not no_aptos:
    df = pd.DataFrame(columns=headers)
  else:
    df = pd.DataFrame(no_aptos)
    for c in COLUMNAS_FINAL_IT:
      if c not in df.columns:
        df[c] = ""
    if "OBSERVACION" not in df.columns:
      df["OBSERVACION"] = ""
    df = df.reindex(columns=[*COLUMNAS_FINAL_IT, "OBSERVACION"]).fillna("")
    df = df.rename(columns=CSV_FINAL_IT_RENAME)
    df = df.reindex(columns=headers)
  return df.to_csv(sep="|", index=False, encoding="utf-8-sig")