#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
  @Time  : 2018/7/4
  @Author : LiuXueWen
  @Site  : 
  @File  : ElasticSearchOperation.py
  @Software: PyCharm
  @Description: 对elasticsearch数据的操作，包括获取数据，发送数据
"""
import elasticsearch
import json

import Util_Ini_Operation

class elasticsearch_data():
  def __init__(self,hosts,username,password,maxsize,is_ssl):
    # 初始化ini操作脚本，获取配置文件
    try:
      # 判断请求方式是否ssl加密
      if is_ssl == "true":
        # 获取证书地址
        cert_pem = Util_Ini_Operation.get_ini("config.ini").get_key_value("certs","certs")
        es_ssl = elasticsearch.Elasticsearch(
          # 地址
          hosts=hosts,
          # 用户名密码
          http_auth=(username,password),
          # 开启ssl
          use_ssl=True,
          # 确认有加密证书
          verify_certs=True,
          # 对应的加密证书地址
          client_cert=cert_pem
        )
        self.es = es_ssl
      elif is_ssl == "false":
        # 创建普通类型的ES客户端
        es_ordinary = elasticsearch.Elasticsearch(hosts, http_auth=(username, password), maxsize=int(maxsize))
        self.es = es_ordinary
    except Exception as e:
      print(e)


  def query_data(self,keywords_list,date):
    gte = "now-"+str(date)
    query_data = {
      # 查询语句
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            {
              "query_string": {
                "query": keywords_list,
                "analyze_wildcard": True
              }
            },
            {
              "range": {
                "@timestamp": {
                  "gte": gte,
                  "lte": "now",
                  "format": "epoch_millis"
                }
              }
            }
          ],
          "must_not": []
        }
      }
    }
    return query_data

  # 从es获取数据
  def get_datas_by_query(self,index_name,keywords,param,date):
    '''
    :param index_name: 索引名称
    :param keywords: 关键字词，数组
    :param param: 需要数据条件，例如_source
    :param date: 过去时间范围,字符串格式，例如过去30分钟内数据，"30m"
    :return: all_datas 返回查询到的所有数据（已经过param过滤）
    '''

    all_datas = []
    # 遍历所有的查询条件
    for keywords_list in keywords:
      # DSL语句
      query_data = self.query_data(keywords_list,date)
      res = self.es.search(
        index=index_name,
        body=query_data
      )
      for hit in res['hits']['hits']:
        # 获取指定的内容
        response = hit[param]
        # 添加所有数据到数据集中
        all_datas.append(response)
    # 返回所有数据内容
    return all_datas

  # 当索引不存在创建索引
  def create_index(self,index_name):
    '''
    :param index_name: 索引名称
    :return:如果创建成功返回创建结果信息，试过已经存在创建新的index失败返回index的名称
    '''
    # 获取索引的映射
    # index_mapping = IndexMapping.index_mapping
    # # 判断索引是否存在
    # if self.es.indices.exists(index=index_name) is not True:
    #   # 创建索引
    #   res = self.es.indices.create(index=index_name,body=index_mapping)
    #   # 返回结果
    #   return res
    # else:
    #   # 返回索引名称
    #   return index_name
    pass

  # 插入指定的单条数据内容
  def insert_single_data(self,index_name,doc_type,data):
    '''
    :param index_name: 索引名称
    :param doc_type: 文档类型
    :param data: 需要插入的数据内容
    :return: 执行结果
    '''
    res = self.es.index(index=index_name,doc_type=doc_type,body=data)
    return res

  # 向ES中新增数据,批量插入
  def insert_datas(self,index_name):
    '''
    :desc 通过读取指定的文件内容获取需要插入的数据集
    :param index_name: 索引名称
    :return: 插入成功的数据条数
    '''
    insert_datas = []
    # 判断插入数据的索引是否存在
    self.createIndex(index_name=index_name)
    # 获取插入数据的文件地址
    data_file_path = self.ini.get_key_value("datafile","datafilepath")
    # 获取需要插入的数据集
    with open(data_file_path,"r+") as data_file:
      # 获取文件所有数据
      data_lines = data_file.readlines()
      for data_line in data_lines:
        # string to json
        data_line = json.loads(data_line)
        insert_datas.append(data_line)
    # 批量处理
    res = self.es.bulk(index=index_name,body=insert_datas,raise_on_error=True)
    return res

  # 从ES中在指定的索引中删除指定数据（根据id判断）
  def delete_data_by_id(self,index_name,doc_type,id):
    '''
    :param index_name: 索引名称
    :param index_type: 文档类型
    :param id: 唯一标识id
    :return: 删除结果信息
    '''
    res = self.es.delete(index=index_name,doc_type=doc_type,id=id)
    return res

  # 根据条件删除数据
  def delete_data_by_query(self,index_name,doc_type,param,gt_time,lt_time):
    '''
    :param index_name:索引名称，为空查询所有索引
    :param doc_type:文档类型，为空查询所有文档类型
    :param param:过滤条件值
    :param gt_time:时间范围，大于该时间
    :param lt_time:时间范围，小于该时间
    :return:执行条件删除后的结果信息
    '''
    # DSL语句
    query_data = {
      # 查询语句
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            {
              "query_string": {
                "query": param,
                "analyze_wildcard": True
              }
            },
            {
              "range": {
                "@timestamp": {
                  "gte": gt_time,
                  "lte": lt_time,
                  "format": "epoch_millis"
                }
              }
            }
          ],
          "must_not": []
        }
      }
    }
    res = self.es.delete_by_query(index=index_name,doc_type=doc_type,body=query_data,_source=True)
    return res

  # 指定index中删除指定时间段内的全部数据
  def delete_all_datas(self,index_name,doc_type,gt_time,lt_time):
    '''
    :param index_name:索引名称，为空查询所有索引
    :param doc_type:文档类型，为空查询所有文档类型
    :param gt_time:时间范围，大于该时间
    :param lt_time:时间范围，小于该时间
    :return:执行条件删除后的结果信息
    '''
    # DSL语句
    query_data = {
      # 查询语句
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            {
              "match_all": {}
            },
            {
              "range": {
                "@timestamp": {
                  "gte": gt_time,
                  "lte": lt_time,
                  "format": "epoch_millis"
                }
              }
            }
          ],
          "must_not": []
        }
      }
    }
    res = self.es.delete_by_query(index=index_name, doc_type=doc_type, body=query_data, _source=True)
    return res

  # 修改ES中指定的数据
  def update_data_by_id(self,index_name,doc_type,id,data):
    '''
    :param index_name: 索引名称
    :param doc_type: 文档类型，为空表示所有类型
    :param id: 文档唯一标识编号
    :param data: 更新的数据
    :return: 更新结果信息
    '''
    res = self.es.update(index=index_name,doc_type=doc_type,id=id,body=data)
    return res