# -*- coding: utf-8 -*-
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Created on Mon Nov  2 16:50:47 2020

@author: Administrator
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from flask import Flask, render_template
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
import pandas as pd
import os

work_path = 'd:/_周报数据/输出文件/'
os.chdir(work_path)
all_files = os.listdir('./')
detail_files = [x for x in all_files if '入库' in x]

app = Flask(__name__)
app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "mysql+pymysql://root:a123456@218.63.75.43:3306/zb?charset=utf8"
app.config["SQLALCHEMY_POOL_RECYCLE"] = 1800
app.config["SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS"] = False
app.config['SQLALCHEMY_COMMMIT_ON_TEARDOWN'] = True

# 建立数据库对象
db = SQLAlchemy(app)
#db = SQLAlchemy(app_ use_native_unicode='utf8')

title = ["网元",
        "小区号",
        "小区名称",
        "区域",
        "频段",
        "区县",
        "支局",
        "上行流量GB",
        "下行流量GB",
        "总流量GB",
        "忙时RRC最大连接用户数",
        "下行PRB利用率",
        "下行最大激活用户数",
        "下行用户面时延",
        "用户体验速率",
        "开始时间",
        "结束时间",
        "key"]

new_files = [x for x in detail_files if '入库'and'小区' in x]
for file in new_files:
    df_zte = pd.read_excel('./'+file, skiprows =5 ,header=None,names=title,encoding = 'gbk')
    df_zte=df_zte.drop(0,axis=0,inplace=False)
    df_zte.fillna(method='ffill',inplace=True)
# 建立数据库类，用来映射到数据库中的表。
class Dianli(db.Model):
    #声明表名
    __tablename__ = '周报小区数据'
    #建立字段函数
    key = db.Column(db.String(200),primary_key=True)
    网元 = db.Column(db.Integer)
    小区号 = db.Column(db.String(200))
    小区名称 = db.Column(db.String(200))
    区域 = db.Column(db.String(200))
    频段 = db.Column(db.String(200))
    区县 = db.Column(db.String(200))
    支局 = db.Column(db.String(200))
    上行流量GB = db.Column(db.Float)
    下行流量GB = db.Column(db.Float)
    总流量GB = db.Column(db.Float)
    忙时RRC最大连接用户数 = db.Column(db.Float)
    下行PRB利用率 = db.Column(db.Float)
    下行最大激活用户数 = db.Column(db.Float)
    下行用户面时延 = db.Column(db.Float)
    用户体验速率 = db.Column(db.Float)
    开始时间=db.Column(db.String(200))
    结束时间=db.Column(db.String(200))
    def __repr__(self):
        return '<key :{} 网元 :{} 小区号 :{} 小区名称:{} 区域 :{} 区县:{} 支局 :{} 上行流量(GB):{} 下行流量(GB):{} 总流量(GB):{} 忙时RRC最大连接用户数:{}	 下行PRB利用率:{} 下行最大激活用户数:{} 下行用户面时延:{} 用户体验速率:{} 开始时间:{} 结束时间:{}>'.format(self.key ,self.网元,self.小区名称,self.小区号,self.区域,self.频段,self.区县,self.支局,self.上行流量(GB),self.下行流量(GB) ,	self.总流量(GB) ,	self.忙时RRC最大连接用户数 ,	self.下行PRB利用率 ,	self.下行最大激活用户数 ,	self.下行用户面时延 ,	self.用户体验速率,self.开始时间,self.结束时间)
db.create_all()
# =============================================================================
# key_list = zte_day.query.with_entities(zte_day.primary_key).distinct().all()
# key_list = [x[0] for x in key_list]
# df_zte = df_zte[~df_zte['key'].isin(key_list)]
# 
# =============================================================================
# =============================================================================
# 导入数据
# =============================================================================
traffic_data = [Dianli(
    key=key,
    网元=网元,
    小区号=小区号,
    小区名称=小区名称,
    区域=区域,
    频段=频段,
    区县=区县,
    支局=支局,
    上行流量GB=上行流量GB,
    下行流量GB=下行流量GB,
    总流量GB=总流量GB,
    忙时RRC最大连接用户数=忙时RRC最大连接用户数,
    下行PRB利用率=下行PRB利用率,
    下行最大激活用户数=下行最大激活用户数,
    下行用户面时延=下行用户面时延,
    用户体验速率=用户体验速率,
    开始时间=开始时间,
    结束时间=结束时间
)for key,网元,小区号,小区名称,区域,频段,区县,支局,上行流量GB,下行流量GB,总流量GB,忙时RRC最大连接用户数,下行PRB利用率,下行最大激活用户数,下行用户面时延,用户体验速率,开始时间,结束时间 in zip(
    df_zte['key'],
    df_zte['网元'],
    df_zte['小区号'],
    df_zte['小区名称'],
    df_zte['区域'],
    df_zte['频段'],
    df_zte['区县'],
    df_zte['支局'],
    df_zte['上行流量GB'],
    df_zte['下行流量GB'],
    df_zte['总流量GB'],
    df_zte['忙时RRC最大连接用户数'],
    df_zte['下行PRB利用率'],
    df_zte['下行最大激活用户数'],
    df_zte['下行用户面时延'],
    df_zte['用户体验速率'],
    df_zte['开始时间'],
    df_zte['结束时间']
)]

for item in traffic_data:
    db.session.add(item)
db.session.commit()
db.session.close
os.remove(new_files[0])

print('周报小区数据入库成功')