import requests
from pymongo import MongoClient
from prefect import flow, task
from dotenv import load_dotenv
from prefect.logging import get_run_logger

# Cargar variables de entorno desde un archivo .env
load_dotenv()
from pathlib import Path
import os

# Configuración para la API y MongoDB
API_URL = os.getenv("API_URL", "http://api.weatherstack.com/current")
API_KEY = os.getenv("API_KEY", "tu_api_key_aqui")
MONGO_URI = os.getenv("MONGO_URI", "mongodb://localhost:27017/")
DB_NAME = os.getenv("DB_NAME", "weather_data")
COLLECTION_NAME = os.getenv("COLLECTION_NAME", "current_weather")

@task
def obtener_datos_climaticos(ciudad):
    """Consulta la API de Weatherstack para obtener datos climáticos de una ciudad."""
    logger = get_run_logger()
    logger.info(f"Iniciando la consulta de datos climáticos para la ciudad: {ciudad}")
    params = {
        "access_key": API_KEY,
        "query": ciudad
    }
    try:
        response = requests.get(API_URL, params=params)
        response.raise_for_status()  # Levanta un error si la solicitud falla
        logger.info(f"Datos climáticos recibidos correctamente para {ciudad}.")
        return response.json()
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error al obtener datos climáticos: {e}")
        raise

@task
def procesar_datos(datos):
    """Procesa los datos recibidos de la API."""
    logger = get_run_logger()
    logger.info("Iniciando el procesamiento de datos climáticos.")
    try:
        if "current" not in datos:
            raise ValueError("Datos incompletos recibidos de la API.")
        clima = {
            "ciudad": datos["location"]["name"],
            "pais": datos["location"]["country"],
            "temperatura": datos["current"]["temperature"],
            "clima_descripcion": datos["current"]["weather_descriptions"],
            "fecha_consulta": datos["location"]["localtime"]
        }
        logger.info(f"Datos procesados correctamente: {clima}")
        return clima
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error al procesar los datos: {e}")
        raise

@task
def guardar_en_mongodb(datos):
    """Guarda los datos procesados en MongoDB."""
    logger = get_run_logger()
    logger.info("Guardando datos en MongoDB.")
    try:
        client = MongoClient(MONGO_URI)
        db = client[DB_NAME]
        collection = db[COLLECTION_NAME]
        result = collection.insert_one(datos)
        logger.info(f"Datos guardados en MongoDB con ID: {result.inserted_id}")
        return result.inserted_id
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error al guardar datos en MongoDB: {e}")
        raise

@flow
def pipeline_climatico(ciudad):
    """Flujo principal que consume la API y almacena datos en MongoDB."""
    logger = get_run_logger()
    logger.info(f"Iniciando el pipeline para la ciudad: {ciudad}")
    try:
        datos_api = obtener_datos_climaticos(ciudad)
        datos_procesados = procesar_datos(datos_api)
        id_insertado = guardar_en_mongodb(datos_procesados)
        logger.info(f"Pipeline completado. Datos insertados con ID: {id_insertado}")
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error en el pipeline: {e}")
        raise

# Configura y despliega el flujo
if __name__ == "__main__":
    pipeline_climatico.from_source(
        source=str(Path(__file__).parent),  # Código almacenado en el directorio local
        entrypoint="E:/Proyects/API_diverse_consumption/weatherstack.py:pipeline_climatico",
    ).deploy(
        name="Conseguir_datos_climaticos",
        parameters={"ciudad": "Madrid"},
        work_pool_name="Workers_pc_torre_Lucas"
    )