import streamlit as st
import numpy as np
import pandas as pd
import gspread
import folium
import requests as r
from datetime import datetime
from datetime import date
from bs4 import BeautifulSoup as bs
from shapely.geometry import Point
from google.oauth2.service_account import Credentials
import pickle
#API='80ccf867-5353-4474-a01c-d1299496eca7'
API='deb65d93-a965-4d1f-a09e-5a047ea959d7'



@st.cache
def make_date(a):
    try:
        return datetime.strptime(a, "%d.%m.%Y").date()
    except:
        return date(2000, 3, 14)



@st.cache
def GET_COORDS_YANDEX(adress):
    ADRESS=adress.replace(' ', '+')
    result=r.get(f'https://geocode-maps.yandex.ru/1.x/?apikey={API}&geocode={ADRESS}&results=1')
    res_b_xml=bs(result.content, "lxml")
    try:
        coords=res_b_xml.find('pos').text.split()
        res=[float(a) for a in coords]
        return Point(res)
    except:
        return None




def import_data():
    scopes = [
        'https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets',
        'https://www.googleapis.com/auth/drive'
    ]
    
    credentials = Credentials.from_service_account_file(
        'test-project-for-telegram-bot-bcb5e887f016.json',
        scopes=scopes
    )
    
    gc = gspread.authorize(credentials)
    spr = gc.open_by_url("https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Ol9039HJ99Q8xVVp1Wwz5iBdURxEKHLIcEvyqUc2pZM/edit#gid=642560994")
    wks=spr.worksheet('Консолидированный список')
    new_data=wks.get_all_values()
    try:
        with open('old_data.pickle', 'rb') as f:
            old_data=pickle.load(f)
            len_old_data=len(old_data)
    except:
        old_data=[new_data[0]]
        len_old_data=1
    list_to_geocode=new_data[len_old_data::]
    for lead in list_to_geocode:
        lead.append(GET_COORDS_YANDEX(lead[8]))
        lead.append(make_date(lead[3]))
    for lead in list_to_geocode:
        old_data.append(lead)
    if len(old_data[0])!=len(old_data[1]):
        old_data[0].append('coords')
        old_data[0].append('date')
    with open('old_data.pickle', 'wb') as f:
        pickle.dump(old_data, f)
    DD=pd.DataFrame(old_data[1::], columns=old_data[0])
    st.write(DD.head(3))
    return DD
    
        
OBJECTS=import_data()
OBJECTS=pd.DataFrame(
    {
        'комнатность':OBJECTS['Кол-во комнат'].values,
        'этаж':OBJECTS['Этаж'].values,
        'площадь':OBJECTS['Площадь '].values,
        'ремонт':OBJECTS['Ремонт'].values,
        'Диапазон предварительной оценки':OBJECTS['Предварительная оценка (рынок / выкуп) '].values,
        'Дата оценки':OBJECTS['Дата создания'].values,
        'geometry':OBJECTS['coords'].values
    }
)
GEO_OBJECTS=gpd.GeoDataFrame(OBJECTS)


with st.sidebar:
    st.header('Введите параметры оценок')
    min_date = st.date_input("введите минимальную дату оценки", date(2019, 7, 6))
    max_date = st.date_input("введите максимальную дату оценки", date(2019, 7, 6))
    rooms = st.multiselect('комантность', ['ст', '1', '2', '3', '4'], ['1', '2'])
    areamin, areamax = st.slider('Select a range of values', 0.0 , 200.0, (25.0, 75.0))
    start_adress = st.text_input("адресс текущей оценки")
    

Data_to_plot=GEO_OBJECTS.loc[(GEO_OBJECTS['Дата оценки']>min_date)&(GEO_OBJECTS['Дата оценки']<min_date)&(GEO_OBJECTS['комнатность'] in rooms)&(GEO_OBJECTS['площадь']>areamin)&(GEO_OBJECTS['площадь']<areamax)]


st.subheader('Карта оценок')
m = folium.Map(location=[55.87890, 37.71943], zoom_start=10, tiles='CartoDB positron')

for A in Data_to_plot.values:
    tag=''
    lat=A[5].y
    log=A[5].x
    for feature in A[:-2]:
        tag+=feature.replace('\"', '').replace("'","").replace("/"," ")+' '
    #if len(tag)>40:
    #    tag=tag[5:]
    #tag=f'хуувая квартира №{i}'
    tag+=str(A[-1])
    folium.Marker(location=[lat, log],         
    popup = tag).add_to(m)

folium_static(m)