import csv

from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch.helpers import bulk

# --- 설정 ---
ELASTICSEARCH_HOSTS = ["http://localhost:9200"]  # Elasticsearch 주소 (필요시 수정)
INDEX_NAME = "my-user-index"  # 사용할 인덱스 이름
CSV_FILE_PATH = "dummy_data2.csv"  # CSV 파일 경로
# --- 설정 끝 ---

# Elasticsearch 클라이언트 생성
try:
    es = Elasticsearch(ELASTICSEARCH_HOSTS)
    # 연결 테스트 (선택 사항)
    if not es.ping():
        raise ValueError("Elasticsearch 연결 실패!")
    print("Elasticsearch 연결 성공!")
except Exception as e:
    print(f"Elasticsearch 연결 중 오류 발생: {e}")
    exit()


def generate_actions(csv_filepath, index_name):
    """CSV 파일을 읽어 Elasticsearch bulk API 액션을 생성합니다."""
    try:
        with open(csv_filepath, "r", encoding="utf-8") as f:
            reader = csv.reader(f)
            header = next(reader)  # 헤더 읽기

            for row in reader:
                if not row:  # 빈 줄 건너뛰기
                    continue

                doc = {}
                try:
                    # 헤더와 데이터 매핑
                    doc = dict(zip(header, row))

                    # 데이터 타입 변환 (age를 정수로)
                    if "age" in doc and doc["age"]:  # 값이 있을 때만 변환 시도
                        try:
                            doc["age"] = int(doc["age"])
                        except ValueError:
                            print(
                                f"경고: 'age' 필드 정수 변환 실패 (값: {doc['age']}). 행: {row}"
                            )
                            # age 변환 실패 시 처리: None으로 설정하거나, 로그만 남기고 진행하거나 선택
                            doc["age"] = None  # 예시: None으로 설정
                    elif "age" in doc and not doc["age"]:
                        doc["age"] = None  # 빈 문자열이면 None으로 설정

                    # created_at은 Elasticsearch가 자동으로 date 타입으로 인식할 수 있음
                    # (인덱스 매핑 설정에 따라 다를 수 있음)

                    # Bulk API 형식에 맞게 생성
                    yield {
                        "_index": index_name,
                        "_id": doc.get("id"),  # CSV의 id를 Elasticsearch 문서 ID로 사용
                        "_source": doc,
                    }
                except ValueError as ve:
                    print(f"데이터 변환 오류 (행 건너뜀): {row} - {ve}")
                    continue
                except Exception as ex:
                    print(f"행 처리 중 오류 발생 (행 건너뜀): {row} - {ex}")
                    continue

    except FileNotFoundError:
        print(f"오류: CSV 파일 '{csv_filepath}'를 찾을 수 없습니다.")
        exit()
    except Exception as e:
        print(f"CSV 파일 읽기 중 오류 발생: {e}")
        exit()


# --- 실행 ---
print(
    f"'{CSV_FILE_PATH}' 파일에서 데이터를 읽어 '{INDEX_NAME}' 인덱스로 벌크 삽입을 시작합니다..."
)

try:
    # bulk 함수를 사용하여 데이터 삽입
    success, failed_items = bulk(
        es,
        generate_actions(CSV_FILE_PATH, INDEX_NAME),
        chunk_size=500,
        request_timeout=60,
        raise_on_error=False,
        raise_on_exception=False,
    )  # 에러 발생 시 중단하지 않도록 설정 추가

    # 실패 건수 계산 (failed_items 리스트의 길이)
    num_failed = len(failed_items)

    print(f"벌크 삽입 완료: 성공={success}, 실패={num_failed}")

    # *** 수정된 부분 ***
    # failed_items 리스트가 비어있지 않은지 확인 (즉, 실패한 항목이 있는지 확인)
    if failed_items:  # 또는 if num_failed > 0:
        print(
            f"실패한 항목 {num_failed}개가 있습니다. 상세 내용은 아래와 같습니다 (일부만 표시될 수 있음):"
        )
        # 실패 상세 내용 출력 (예: 처음 5개만)
        for i, item in enumerate(failed_items):
            if i < 5:
                print(f"  - {item}")
            else:
                print(f"  ... (총 {num_failed}개 중 {i}개 표시)")
                break
        # 필요하다면 모든 실패 항목을 로그 파일 등에 기록할 수 있습니다.
    else:
        # 인덱스 새로고침 (데이터가 검색 가능하도록) - 실패가 없을 때만 수행하거나 항상 수행하도록 선택 가능
        try:
            es.indices.refresh(index=INDEX_NAME)
            print(f"인덱스 '{INDEX_NAME}' 새로고침 완료.")
        except Exception as refresh_err:
            print(f"인덱스 새로고침 중 오류 발생: {refresh_err}")


except Exception as e:
    # bulk 함수 자체에서 예외가 발생한 경우 (예: 연결 문제)
    print(f"벌크 삽입 중 예상치 못한 오류 발생: {e}")