import pandas as pd
import numpy as np
import xgboost as xgb
import mysql.connector
from mysql.connector import Error
from datetime import datetime, timedelta
import holidays # NIEUW: importeer holidays

# --- CONFIGURATIE ---
# BELANGRIJK: Verwijs naar je NIEUWE model
MODEL_FILE = 'price_forecast_model_1.5.linux.json' 
TARGET = 'gemiddelde_prijs'
AANTAL_UUR_VOORSPELLEN = 72 # Hoeveel uur vooruit wil je kijken? 

DB_CONFIG = {
    'host': '192.168.178.201',
    'user': 'energy_prices_user',
    'password': 'kS9R*xp17ZwCD@CV&E^N',
    'database': 'energy_prices',
    'port': 3307
}

# NIEUW: Haal de lijst van features uit je model
# We hoeven de lijst niet meer handmatig te typen!
try:
    print(f"Laden van model: {MODEL_FILE}...")
    model = xgb.XGBRegressor()
    model.load_model(MODEL_FILE)
    FEATURES = model.feature_names_in_ # Pakt automatisch alle feature-namen
    print(f"✅ Model succesvol geladen (verwacht {len(FEATURES)} features).")
except FileNotFoundError:
    print(f"❌ Fout: Model bestand '{MODEL_FILE}' niet gevonden.")
    print("Heb je het 'v1_5 (linux)' model al getraind en opgeslagen?")
    exit()
except Exception as e:
    print(f"❌ Fout bij laden model: {e}")
    exit()

# Maak de feestdagen-checker klaar
nl_holidays = holidays.Netherlands(years=[datetime.now().year, datetime.now().year + 1])


def haal_data_uit_database(conn):
    # ... (Deze functie is 100% IDENTIEK aan je vorige script)
    # ... (Kopieer de 'haal_data_uit_database' functie hier)
    print("💾 Data ophalen uit MySQL...")
    
    query_hist = """
    SELECT
        w.datum_tijd, w.temperatuur, w.gevoelstemperatuur, w.neerslag,
        w.wind_richting, w.wind_snelheid, w.bewolking, w.luchtdruk, w.luchtvochtigheid,
        p_avg.gemiddelde_prijs
    FROM
        amersfoort_weer_uurlijks AS w
    LEFT JOIN  -- <--- DE OPLOSSING
        (SELECT datetime, AVG(price) AS gemiddelde_prijs
         FROM dynamic_price_data GROUP BY datetime) AS p_avg 
         ON w.datum_tijd = p_avg.datetime
    WHERE
        w.datum_tijd BETWEEN (UTC_TIMESTAMP() - INTERVAL 30 HOUR) AND UTC_TIMESTAMP()
    ORDER BY
        w.datum_tijd;
    """
    
    query_toekomst = f"""
    SELECT
        datum_tijd, temperatuur, gevoelstemperatuur, neerslag,
        wind_richting, wind_snelheid, bewolking, luchtdruk, luchtvochtigheid,
        NULL AS gemiddelde_prijs
    FROM
        amersfoort_weer_uurlijks
    WHERE
        datum_tijd BETWEEN UTC_TIMESTAMP() AND (UTC_TIMESTAMP() + INTERVAL {AANTAL_UUR_VOORSPELLEN} HOUR)
    ORDER BY
        datum_tijd;
    """
    
    try:
        hist_df = pd.read_sql(query_hist, conn, index_col='datum_tijd', parse_dates=['datum_tijd'])
        toekomst_df = pd.read_sql(query_toekomst, conn, index_col='datum_tijd', parse_dates=['datum_tijd'])
        
        print(f"✅ {len(hist_df)} uur historie geladen.")
        print(f"✅ {len(toekomst_df)} uur toekomstig weer geladen.")
        
        # --- OPLOSSING HIER ---
        # Vul 'gaten' in de historische prijsdata ALLEEN op hist_df
        hist_df['gemiddelde_prijs'] = hist_df['gemiddelde_prijs'].ffill()
        hist_df['gemiddelde_prijs'] = hist_df['gemiddelde_prijs'].bfill()
        # --- EINDE OPLOSSING ---

        # Combineer nu de gevulde historie met de lege toekomst
        combined_df = pd.concat([hist_df, toekomst_df])
        
        return combined_df.sort_index()

    except Exception as e:
        print(f"❌ Fout bij ophalen data: {e}")
        return None


def maak_features_voor_uur(df, timestamp):
    """
    MAAK FEATURES v1.5 - Deze functie is compleet VERNIEUWD
    """
    features = {}
    
    # Haal data op van het specifieke uur
    data_nu = df.loc[timestamp]
    
    # 1. Tijd-features (simpel)
    features['maand'] = timestamp.month
    features['dag_van_het_jaar'] = timestamp.dayofyear
    
    # 2. Feestdag feature
    features['is_feestdag'] = 1 if timestamp in nl_holidays else 0
    
    # 3. Weer-features
    weer_cols = ['temperatuur', 'gevoelstemperatuur', 'neerslag', 'wind_richting', 
                 'wind_snelheid', 'bewolking', 'luchtdruk', 'luchtvochtigheid']
    for col in weer_cols:
        features[col] = data_nu[col]

    # 4. Lag-features
    features['prijs_1u_geleden'] = df.loc[timestamp - timedelta(hours=1)]['gemiddelde_prijs']
    features['prijs_24u_geleden'] = df.loc[timestamp - timedelta(hours=24)]['gemiddelde_prijs']
    
    # 5. Rolling-features
    features['temp_avg_3u'] = df.loc[timestamp - timedelta(hours=2) : timestamp]['temperatuur'].mean()
    features['prijs_avg_6u'] = df.loc[timestamp - timedelta(hours=5) : timestamp]['gemiddelde_prijs'].mean()
    
    # 6. ONE-HOT ENCODING (Handmatig)
    # Voeg alle 7 'dag_' kolommen toe, en zet de juiste op 1
    for dag in range(7):
        features[f'dag_{dag}'] = 1 if timestamp.dayofweek == dag else 0
    
    # Voeg alle 24 'uur_' kolommen toe, en zet de juiste op 1
    for uur in range(24):
        features[f'uur_{uur}'] = 1 if timestamp.hour == uur else 0

    # Converteer naar een DataFrame en gebruik de volgorde van het model
    return pd.DataFrame([features], columns=FEATURES)


# --- START VAN HET SCRIPT ---
# (Dit deel is weer 100% identiek aan je vorige script)
try:
    conn = mysql.connector.connect(**DB_CONFIG)
    werk_df = haal_data_uit_database(conn)
    
    if werk_df is not None:
        te_voorspellen_tijden = werk_df[werk_df['gemiddelde_prijs'].isnull()].index
        
        print(f"\n🧠 Start iteratieve voorspelling voor {len(te_voorspellen_tijden)} uur...")
        voorspellingen = []
        
        for timestamp in te_voorspellen_tijden:
            features_nu = maak_features_voor_uur(werk_df, timestamp)
            voorspelde_prijs = model.predict(features_nu)[0]
            werk_df.loc[timestamp, 'gemiddelde_prijs'] = voorspelde_prijs
            voorspellingen.append(voorspelde_prijs)
            
        print("\n" + "="*70)
        pd.set_option('display.max_rows', None) # Zorg dat we alles printen
        print(f"--- VOORSPELDE PRIJZEN (komende {len(te_voorspellen_tijden)} uur) ---")
        
        resultaat_df = pd.DataFrame({
            'Voorspelde_Prijs': voorspellingen
        }, index=te_voorspellen_tijden)
        
        print(resultaat_df)
        print("="*70)

except Error as e:
    print(f"❌ Fout met MySQL verbinding: {e}")
except Exception as e:
    print(f"❌ Een onverwachte fout is opgetreden: {e}")
finally:
    if 'conn' in locals() and conn.is_connected():
        conn.close()
        print("\nVerbinding met MySQL gesloten.")