# AI_CHANGELOG
# - 2026-03-29 | Prompt: DWS_TASK_ENGINE ETL 任务 | 新建文件。
#   编排任务引擎全流程：完成检查 → 过期检查 → 任务生成。
#   通过 HTTP 调用后端 POST /api/internal/run-job 按 job_name 执行。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
DWS 任务引擎编排任务（DWS_TASK_ENGINE）

在 DWS 指数计算完成后执行，按顺序调用后端任务引擎的各个步骤：
1. recall_completion_check — 检测召回是否完成，生成回访任务
2. task_expiry_check — 标记超时未处理的任务
3. task_generator — 根据 WBI/NCI/RS 指数生成/替换任务

通过 HTTP 调用后端 POST /api/internal/run-job（Internal-Token 认证），
每步失败仅记录日志，不中断后续步骤。
"""
from __future__ import annotations

import logging
import os
from pathlib import Path
from typing import Any

import requests
from dotenv import load_dotenv

from ..base_task import BaseTask, TaskContext

# 加载根 .env（BACKEND_API_URL / INTERNAL_API_TOKEN 不在 AppConfig 映射中）
# task_engine.py → dws/ → tasks/ → feiqiu/ → connectors/ → etl/ → apps/ → root
_REPO_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[6]
load_dotenv(_REPO_ROOT / ".env", override=False)

logger = logging.getLogger(__name__)

_TIMEOUT = (5, 30)  # 连接 5s，读取 30s（任务执行可能较慢）

# 按顺序执行的后端任务列表
_JOB_SEQUENCE = [
    "recall_completion_check",
    "task_expiry_check",
    "task_generator",
]


def _run_backend_job(backend_url: str, token: str, job_name: str) -> dict:
    """调用后端 POST /api/internal/run-job 执行指定任务。

    Returns:
        {"success": bool, "message": str} 或 {"success": False, "message": error}
    """
    url = f"{backend_url}/api/internal/run-job"
    headers = {
        "Authorization": f"Internal-Token {token}",
        "Content-Type": "application/json",
    }
    body = {"job_name": job_name}

    try:
        resp = requests.post(url, json=body, headers=headers, timeout=_TIMEOUT)
        if resp.status_code == 200:
            data = resp.json()
            # 后端 ResponseWrapperMiddleware 包装：{"code": 0, "data": {...}}
            inner = data.get("data", data)
            return {
                "success": inner.get("success", False),
                "message": inner.get("message", ""),
            }
        else:
            return {
                "success": False,
                "message": f"HTTP {resp.status_code}: {resp.text[:200]}",
            }
    except requests.RequestException as exc:
        return {"success": False, "message": str(exc)}


class DwsTaskEngineTask(BaseTask):
    """DWS 任务引擎编排任务。

    不读写 DWS 表，仅通过 HTTP 调用后端执行任务引擎步骤。
    继承 BaseTask 而非 BaseDwsTask，因为不需要 DWS 层的数据操作方法。
    """

    def get_task_code(self) -> str:
        return "DWS_TASK_ENGINE"

    def extract(self, context: TaskContext) -> dict[str, Any]:
        """无需提取数据，返回空上下文。"""
        return {}

    def load(self, extracted: dict[str, Any], context: TaskContext) -> dict[str, Any]:
        """按顺序调用后端任务引擎的各个步骤。"""
        backend_url = os.environ.get("BACKEND_API_URL", "").rstrip("/")
        token = os.environ.get("INTERNAL_API_TOKEN", "")

        if not backend_url:
            self.logger.error("DWS_TASK_ENGINE 跳过：BACKEND_API_URL 未配置")
            return {"skipped": True, "reason": "BACKEND_API_URL 未配置"}
        if not token:
            self.logger.error("DWS_TASK_ENGINE 跳过：INTERNAL_API_TOKEN 未配置")
            return {"skipped": True, "reason": "INTERNAL_API_TOKEN 未配置"}

        results: dict[str, Any] = {}

        for job_name in _JOB_SEQUENCE:
            self.logger.info("DWS_TASK_ENGINE: 执行 %s ...", job_name)
            result = _run_backend_job(backend_url, token, job_name)
            success = result.get("success", False)
            message = result.get("message", "")

            results[job_name] = {"success": success, "message": message}

            if success:
                self.logger.info(
                    "DWS_TASK_ENGINE: %s 成功 — %s", job_name, message
                )
            else:
                self.logger.warning(
                    "DWS_TASK_ENGINE: %s 失败 — %s", job_name, message
                )

        return results