import json
import logging
from datetime import datetime

import pytest
from src.config.objects import FetchTargetObjects
from src.error.exceptions import MeDaCaCRMDataFetchException
from src.prepare_data_fetch_process import prepare_data_fetch_process
from src.system_var.constants import YYYYMMDDTHHMMSSTZ

from .test_utils.log_message import generate_log_message_tuple


class ForTestMeDaCaCRMDataFetchException(MeDaCaCRMDataFetchException):
    def __init__(self, error_id: str, func_name: str, message: str) -> None:
        super().__init__(error_id, func_name, message)


class ForTestException(Exception):
    # カスタム例外とインタフェースを合わせるための引数
    def __init__(self, error_id: str, func_name: str, message: str) -> None:
        super().__init__(message)


class TestPrepareDataFetchProcess:

    @pytest.fixture
    def bucket_name(self):
        return 'test-config-bucket'

    @pytest.fixture
    def prepare_bucket(self, s3_client, bucket_name):
        s3_client.create_bucket(Bucket=bucket_name)
        yield

    def test_run_process_success(self, s3_client, prepare_bucket, bucket_name, monkeypatch, caplog):
        """
        Cases:
            データ取得準備処理が正常終了し、期待通りの結果が返ること
        Arranges:
            - prepare_bucketフィクスチャで、CRM取得オブジェクト情報ファイルを置くためのモックバケットを作る
            - 作成したモックバケットを指すように環境変数を設定する
            - CRM取得オブジェクト情報ファイルを置く
        Expects:
            - CRM取得オブジェクトクラスのインスタンスが返却される
            - CRM取得オブジェクトクラスのインスタンスが期待値と一致
            - 実行日時クラスのインスタンスが返却される
            - 実行日時クラスが、テスト実行後の日時よりも小さい
            - 処理結果出力用の空のdictが返却される
            - データ取得準備処理の仕様に沿った正常系ログが出力されること(デバッグログは除く)
        """
        # Arrange
        target_objects_dict = {
            'objects': [
                {
                    'object_name': 'Account',
                    'columns': [
                        'Id',
                        'Name'
                    ]
                },
                {
                    'object_name': 'Contact',
                    'columns': [
                        'Id',
                        'Name'
                    ]
                }
            ]
        }

        s3_client.put_object(Bucket=bucket_name, Key='crm/object_info/crm_object_list_diff.json', Body=json.dumps(target_objects_dict))
        # 環境変数を編集
        monkeypatch.setattr('src.aws.s3.CRM_CONFIG_BUCKET', bucket_name)
        monkeypatch.setattr('src.aws.s3.OBJECT_INFO_FOLDER', 'crm/object_info')
        monkeypatch.setattr('src.aws.s3.OBJECT_INFO_FILENAME', 'crm_object_list_diff.json')

        # Act
        actual_fetch_target_objects, actual_execute_datetime, actual_process_result = \
            prepare_data_fetch_process()

        # Assert

        # 返り値の期待値チェック
        expect_fetch_target_objects = FetchTargetObjects(target_objects_dict)
        assert isinstance(actual_fetch_target_objects, FetchTargetObjects), 'CRM取得オブジェクトクラスのインスタンスが返却される'
        assert all([a == e for a, e in zip(actual_fetch_target_objects, expect_fetch_target_objects)]), 'CRM取得オブジェクトクラスのインスタンスが期待値と一致'
        assert datetime.strptime(str(actual_execute_datetime), YYYYMMDDTHHMMSSTZ) < datetime.now(), '実行日時がアサーション時点の日時よりも小さいこと'
        assert actual_process_result == {}, '処理結果出力用の空のdictが返却される'

        # ログの確認
        assert generate_log_message_tuple(log_message='I-PRE-01 データ取得準備処理を開始します') in caplog.record_tuples
        assert generate_log_message_tuple(log_message=f'I-PRE-02 データ取得処理開始日時：{str(actual_execute_datetime)}') in caplog.record_tuples
        assert generate_log_message_tuple(log_message='I-PRE-09 データ取得準備処理を終了します') in caplog.record_tuples