import os
import json
import argparse
import heapq
import math
import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
from shapely.geometry import LineString, Point
from shapely.ops import nearest_points

# Funktionen

def rack_segmentation(racks):
    ''' Racks werden zu LineString konvertiert. Racks bestehend aus Polylinine werden in einzelne Segmente zerlegt.'''
    rack_segments = []
    for rack_id, nodes in racks.items():
        # Sortiere Node_1, Node_2, ...
        sorted_keys = sorted(nodes.keys(), key=lambda k: int(k.split("_")[1]))
        coords = [tuple(nodes[k]) for k in sorted_keys]
        
        for i in range(len(coords) - 1):
            p1, p2 = coords[i], coords[i+1]
            line = LineString([p1, p2])
            rack_segments.append((rack_id, i, line))
    
    return(rack_segments)

def rack_endpoints(rack_segments)
    ''' Endpunkte der Racks werden in Points konvertiert'''
    segment_endpoints = []
    for rack_id, idx, line in rack_segments:
        for pt in [line.coords[0], line.coords[1]]:
            segment_endpoints.append((rack_id, idx, Point(pt)))

    return(segment_endpoints)

def pin_rack_endpoints(rack_segments, segment_endpoints)
    '''Erstellung eines Dicts, welches unter dem Key "Rack_id - Index" die Endpunkte der Racks speichert. Endpunkte von Racks innerhalb der Toleranz werden an nahegelegenes Rack gepinnt.'''



if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Berechne Wege von Sensoren zu Verteilern über Kabeltrassen')
    parser.add_argument('-i', '--inputfile', action='store', required=True, default="easy_position.json", help='file with all informations about positions gathered from getpositions', metavar='my_positions.json')
    parser.add_argument('-c', '--console', action='store_true', help='Ausgabe auf Konsole')

    args = parser.parse_args()

    # Umgebungsvariablen
    work_dir = os.environ.get("PROJECT_WORK")
    config_dir = os.environ.get("PROJECT_CFG")

    # Pfade zu JSON-Dateien
    jsonfilename = args.inputfile
    sensors_path = os.path.join(work_dir, jsonfilename)

    # Einlesen
    
    data = load_json(sensors_path)
    sensors = data["sensors"]
    subdists = data["distributors"]
    racks = data["racks"]

    
    # 1. Alle Kreuzungspunkte der Racks ermitteln
    ''' Funktion linesweep_circle wird aufgerufen. 
        Eingabe für Funktion: Nummerierte Racks aus getpositions.py. Reine Liste aus Koordinaten [((Anfang), (Ende)), ((Anfang), (Ende)), ... ] wird in Funktion erstellt
        Racks werden abgelaufen und tatsächliche Schnittpunkte sowie Nahezu-Schnitte erfasst.
        Ausgabe von Linesweep Circle: Liste von Endpunkten der Racks aus .dxf & Liste von SP von Rack_a mit Rack_b


    '''

    # 2. Graph aus Racks erstellen
    ''' Zunächst leeren Graph erstellen.
        Endpunkte der Racks wie in .dxf als Knoten hinzufügen. Kanten zwischen den Knoten ebenso hinzufügen.
        Mittels ausgabe von linesweep_cirle: weitere Knoten auf Kanten hinzufügen und graph vollständig verknüpfen  

        Frage: Problematisch, wenn Knoten sehr nahe beieinander liegen also teoretischen "Doppelt" sind? -> lieber Endpunkte von Racks, die über linesweep_circle gefunden werden überschreiben?

        Zusätzlich: über shapely und distance funktion sämtliche Distanzen bestimmen und Graph gewichten
    '''

    # 3. Sensoren mit nächstgelegenen Racks verknüpfen
    ''' Für jeden Sensor: Sensor pos aus json zu Graph hinzufügen
        Für jeden Sensor: shapely.distance aufrufen und distance zu allen Racks bzw. Edges ermitteln. (if distance(a) > distance(b) -> Circle_methode um Sensor und Schnittpunkt zu Rack_b ermitteln)
        SP von Sensor mit Rack als Node hinzufügen und Connection zwischen Sensor, Node, Edge herstellen  
    '''

    # 4. Unterverteiler mit nächstegelegenen Racks verknüpfen
    ''' siehe 3.
    '''

    # 5. Bestimmung des küzesten Wegs
    ''' über Graphen-Toolbox z.B. nx wird für jeden Knoten zu dessen zugehörigen Unterverteilung der kürzeste Weg gefunden.
        Schreiben der Ergebnisse in eine seperate kabel.json z.B.    
    '''