#!/usr/bin/env python3
"""
AWS 统一账单数据分析工具 - 重构版本

功能:
1. 多维度异常检测 (账户级、服务级、标签级)
2. 基于历史数据的基线计算和阈值检测  
3. 自动化飞书通知和告警
4. 支持不同环境的独立分析和汇总报告
5. 标签级别的成本监控和趋势分析
6. 支持合并环境报告或分别发送

用法示例:
  python -m aws.main_analyze --date 2025-08-24                    # 分析指定日期的所有环境
  python -m aws.main_analyze --config aws/config.json             # 分析前天的所有环境数据
  python -m aws.main_analyze --env nonprod --dry-run              # 仅分析非生产环境不发送通知
  python -m aws.main_analyze --env prod --account-id 730335266318 # 分析指定生产账户
"""

import argparse
import sys
from datetime import datetime, timedelta

from aws.src.analysis.analyzer import BillingAnalyzer


def parse_args():
    """解析命令行参数"""
    parser = argparse.ArgumentParser(
        description='AWS 账单异常分析工具',
        formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
        epilog=__doc__
    )
    
    # 分析范围参数
    parser.add_argument('--env', 
                       choices=['all', 'nonprod', 'prod', 'shared'],
                       help='指定要分析的环境 (默认: all)')
    parser.add_argument('--account-id', action='append', dest='account_ids',
                       help='指定要分析的账户ID (可以指定多个)')
    
    # 日期参数
    parser.add_argument('--date', type=str, 
                       help='分析日期 (YYYY-MM-DD，默认: 前天)')
    
    # 配置文件
    parser.add_argument('--config', type=str,
                       help='配置文件路径 (默认: 自动查找)')
    
    # 执行控制参数
    parser.add_argument('--dry-run', action='store_true',
                       help='试运行模式，执行分析但不发送通知')
    parser.add_argument('--no-notifications', action='store_true',
                       help='禁用所有通知发送')
    
    # 调试选项
    parser.add_argument('--verbose', '-v', action='store_true',
                       help='详细输出')
    parser.add_argument('--debug', action='store_true',
                       help='调试模式')
    
    return parser.parse_args()


def validate_args(args):
    """验证参数有效性"""
    errors = []
    
    # 验证日期格式
    if args.date:
        try:
            target_date = datetime.strptime(args.date, '%Y-%m-%d')
            
            # 检查日期不能是未来
            if target_date.date() > datetime.now().date():
                errors.append("分析日期不能是未来日期")
            
            # 检查日期不能太久远
            days_ago = (datetime.now().date() - target_date.date()).days
            if days_ago > 90:
                errors.append("分析日期不能超过90天前")
                
        except ValueError:
            errors.append("日期格式错误，应为 YYYY-MM-DD")
    
    return errors


def determine_target_date(date_str: str = None) -> datetime:
    """确定目标分析日期
    
    Args:
        date_str: 日期字符串
        
    Returns:
        目标日期对象
    """
    if date_str:
        return datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d')
    else:
        # 默认分析前天的数据（避免数据延迟问题）
        return datetime.now() - timedelta(days=2)


def main():
    """主函数"""
    args = parse_args()
    
    # 验证参数
    errors = validate_args(args)
    if errors:
        print("参数错误:")
        for error in errors:
            print(f"  - {error}")
        sys.exit(1)
    
    # 确定目标日期
    target_date = determine_target_date(args.date)
    
    if args.dry_run:
        print("试运行模式 - 执行分析但不发送通知")
    
    if args.debug:
        print("调试模式已启用")
    
    try:
        # 初始化分析器
        analyzer = BillingAnalyzer(config_path=args.config)
        
        # 确定要分析的环境
        environments = []
        if args.env == 'all' or args.env is None:
            environments = analyzer.env_manager.list_environments()
        else:
            environments = [args.env]
        
        # 执行分析
        results = analyzer.analyze(
            environments=environments,
            target_date=target_date,
            account_ids=args.account_ids,
            dry_run=args.dry_run,
            send_notifications=not args.no_notifications and not args.dry_run
        )
        
        # 检查分析结果
        overall_summary = results.get('overall_summary', {})
        total_anomalies = overall_summary.get('total_anomalies', 0)
        critical_anomalies = overall_summary.get('critical_anomalies', 0)
        
        # 设置退出代码
        if critical_anomalies > 0:
            print(f"\n🚨 发现 {critical_anomalies} 个严重异常！")
            sys.exit(2)  # 严重异常
        elif total_anomalies > 0:
            print(f"\n⚠️ 发现 {total_anomalies} 个警告异常")
            sys.exit(1)  # 警告异常
        else:
            print("\n✅ 分析完成，未发现异常")
            sys.exit(0)  # 正常
    
    except KeyboardInterrupt:
        print("\n用户中断操作")
        sys.exit(130)
    except Exception as e:
        print(f"\n✗ 分析失败: {e}")
        if args.verbose or args.debug:
            import traceback
            traceback.print_exc()
        sys.exit(1)


if __name__ == "__main__":
    main()