# -*- coding:utf-8 -*-

import os
import time

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d

cur_dir = os.getcwd()
# 保存找到的文件
file_list = []
# 尝试不同的编码打开文件
encodings = ['utf-8', 'gbk']


def find_file_list(file_dir, temp):
    """
    :param file_dir: 文件夹路径
    :return: file_list: 文件列表
    """
    for root, dirs, files in os.walk(file_dir):
        for file in files:
            if file.endswith(temp):
                file_list.append(os.path.join(root, file))

    if len(file_list) == 0:
        print("can not find file")
        exit()

    return file_list


def create_line_chart(file_list, density):
    """
    :param file_list: 文件列表
    :param density: 折线图密度
    :return:
    """

    # 遍历文件列表，分别绘制折线图
    for file in file_list:
        # 折线图名称
        save_pic_name = os.path.join(os.path.dirname(file), os.path.splitext(os.path.basename(file))[0] + ".png")
        if os.path.exists(save_pic_name):
            os.remove(save_pic_name)

        # 处理数据，生成x轴和y轴，x轴为序号，y轴为数据
        x = []
        y = []
        for encoding in encodings:
            try:
                with open(file, "r+", encoding=encoding) as f:
                    lines = f.readlines()
                    # 删除空行
                    lines = [line.strip() for line in lines if line.strip()]
                    for index, line in enumerate(lines):
                        x.append(index)
                        y.append(int(line))
                break
            except UnicodeDecodeError:
                continue

        # 创建一个图形窗口
        plt.figure(figsize=(30, 6))

        # 插值处理
        if density > 0:
            f = interp1d(x, y, kind='cubic')
            x_new = np.linspace(min(x), max(x), density)
            y_smooth = f(x_new)
        else:
            x_new = x
            y_smooth = y

        # 计算平均值
        avg = np.mean(y)

        # 绘制图
        plt.scatter(x, y, color='gray', marker='o', s=5, alpha=0.5, label=os.path.splitext(os.path.basename(file))[0])
        plt.plot(x_new, y_smooth, linestyle='--', color='red', label=os.path.splitext(os.path.basename(file))[0])
        # 添加平均值线并设置为橙色
        plt.axhline(avg, color='blue', label='avg')

        # 添加图例
        plt.legend()

        # 设置横轴和纵轴标签
        plt.xlabel('Time')
        plt.ylabel('Value')
        # 添加标签和标题
        plt.title(os.path.splitext(os.path.basename(file))[0])

        # # 显示图形
        # plt.show()
        # 保存为图片
        plt.savefig(save_pic_name)


if __name__ == "__main__":
    # 定义文件所在的绝对路径，默认是当前文件夹路径
    file_dir = cur_dir
    # 定义折线图平滑度，数值越小越平滑，如果density=0，则是真实数据折线图
    density = 0
    # 需要解析的文件后缀
    temp = ".log"

    find_file_list(file_dir, temp)
    create_line_chart(file_list, density)