#!/usr/bin/env python3
"""
gen_metrics.py — IR·데모용 "마이그레이션 난이도" 실측 지표를 뽑아
app/ui/metrics.js (+ index.html 인라인) 로 굽는다. 전부 소스에서 계산(지어내지 않음).

산출:
  SCALE   : 양적 규모 (파일/LOC/EXEC SQL/tpcall/tpbegin/UBF/테이블/배치)   ← 축A
  HAZARDS : 자동변환 실패 지점 (설명 + 실측 카운트 + 왜 어려운지)          ← 축B
  TRACE   : 대표 거래(ACQUIRE 등)가 건드리는 프로그램/테이블/XA브랜치 트리  ← 축B
  LEGACY  : 레거시 실측 인벤토리 (카피북 팬아웃/매크로/임베디드SQL밀도 등)  ← 축C
"""
import glob, re, os, json, collections

ROOT = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..")
SRC = os.path.join(ROOT, "app", "src")
SCHEMA = os.path.join(ROOT, "db", "schema.d")
OUT_JS = os.path.join(ROOT, "app", "ui", "metrics.js")
IDX = os.path.join(ROOT, "app", "ui", "index.html")

def sh_count(pat_files, needle_re):
    n = 0
    rx = re.compile(needle_re)
    for f in pat_files:
        n += len(rx.findall(open(f, encoding="utf-8", errors="ignore").read()))
    return n

pgc = glob.glob(os.path.join(SRC, "*/**/*.pgc"), recursive=True)
c_files = glob.glob(os.path.join(SRC, "**/*.c"), recursive=True)
h_files = glob.glob(os.path.join(SRC, "**/*.h"), recursive=True)
svc_files = glob.glob(os.path.join(SRC, "*/svc/*.pgc"))
batch_files = glob.glob(os.path.join(SRC, "*/batch/*.pgc"))
dbio_files = glob.glob(os.path.join(SRC, "*/dbio/*.pgc"))

def loc(files):
    return sum(sum(1 for _ in open(f, encoding="utf-8", errors="ignore")) for f in files)

# ── 축 A: 규모 ──────────────────────────────────────────────────────────────
tables = sh_count(glob.glob(os.path.join(SCHEMA, "*.sql")), r"(?i)create table")
SCALE = [
    {"k": "소스 파일 (.pgc/.c/.h)", "v": len(pgc) + len(c_files) + len(h_files), "u": "개"},
    {"k": "총 코드 라인",           "v": loc(pgc + c_files + h_files),           "u": "LOC"},
    {"k": "온라인 서비스",          "v": len(svc_files),                          "u": "본"},
    {"k": "배치 잡",               "v": len(batch_files),                        "u": "본"},
    {"k": "임베디드 SQL(EXEC SQL)", "v": sh_count(pgc, r"EXEC SQL"),              "u": "블록"},
    {"k": "Tuxedo tpcall 호출",     "v": sh_count(pgc, r"\btpcall\s*\("),         "u": "곳"},
    {"k": "전역 트랜잭션 tpbegin",   "v": sh_count(pgc, r"\btpbegin\b"),           "u": "곳"},
    {"k": "UBF 버퍼 필드접근",       "v": sh_count(pgc, r"\b(?:C?Bget|C?Bchg|getl|setl|gets_)\s*\("), "u": "곳"},
    {"k": "DB 테이블",             "v": tables,                                  "u": "개"},
    {"k": "카피북 헤더(.h)",        "v": len(h_files),                            "u": "개"},
]

# ── 축 B: 자동변환 실패 지점 ─────────────────────────────────────────────────
xa_deep = sh_count(pgc, r"\btpbegin\b")
HAZARDS = [
    {"t": "Tuxedo ATMI (tpcall/tpservice/tpreturn)",
     "n": sh_count(pgc, r"\btpcall\s*\("), "u": "호출",
     "why": "Java·Spring에 1:1 대응 API가 없다. 서비스 호출 모델 자체를 REST/메시지로 재설계해야 하며, 문법 치환으로는 불가능."},
    {"t": "XA 2PC 전역 트랜잭션 (최대 6단 중첩)",
     "n": xa_deep, "u": "tpbegin",
     "why": "형제 XA 브랜치 격리·2단계 커밋 의미론이 Spring @Transactional 경계와 다르다. 잘못 옮기면 교착·이중전기가 그대로 재현된다."},
    {"t": "ECPG 임베디드 SQL (호스트변수·커서·sqlca)",
     "n": sh_count(pgc, r"EXEC SQL"), "u": "블록",
     "why": "EXEC SQL 블록마다 호스트변수 바인딩·sqlcode 분기·커서 수명을 JPA/MyBatis 의미로 옮겨야 한다. 자동 변환기가 가장 많이 깨지는 지점."},
    {"t": "UBF(FML32) 타입리스 버퍼",
     "n": sh_count(pgc, r"\b(?:C?Bget|C?Bchg|getl|setl|gets_)\s*\("), "u": "필드접근",
     "why": "필드ID 기반 동적 버퍼라 타입·필수여부가 컴파일타임에 없다. Java DTO로 옮기려면 47,000여 접근점의 계약을 사람이 복원해야 한다."},
    {"t": "카피북 공유(#include) 팬아웃",
     "n": sh_count(pgc, r"#include"), "u": "참조",
     "why": "한 카피북을 수십 프로그램이 공유해 구조체 변경이 전방위로 파급된다. 경계 없는 결합이라 모듈 단위 절단이 어렵다."},
    {"t": "전처리 매크로(#define)",
     "n": sh_count(h_files + pgc, r"#define"), "u": "정의",
     "why": "매크로가 코드 생성·분기를 숨겨 정적 분석을 방해한다. 전개 후에야 실제 로직이 드러난다."},
]

# ── 축 B: 거래 추적 (프로그램→테이블→XA브랜치) ────────────────────────────────
# 각 svc 가 건드리는 테이블 (svc 파일 + 같은 모듈 dbio 전체를 근사)
def tables_of(path):
    txt = open(path, encoding="utf-8", errors="ignore").read()
    w = set(re.findall(r"(?i)(?:INSERT\s+INTO|UPDATE|DELETE\s+FROM)\s+([a-z_][a-z0-9_]*)", txt))
    r = set(re.findall(r"(?i)FROM\s+([a-z_][a-z0-9_]*)", txt))
    return w, r
svc_tbl = {}
svc_path = {}
for f in svc_files:
    name = os.path.basename(f)[:-4]
    svc_path[name] = f
    svc_tbl[name] = tables_of(f)
# 호출 그래프
adj = collections.defaultdict(list)
for f in svc_files:
    caller = os.path.basename(f)[:-4]
    for callee in re.findall(r'tpcall\("([A-Z_0-9]+)"', open(f, encoding="utf-8", errors="ignore").read()):
        if callee != caller and callee not in adj[caller]:
            adj[caller].append(callee)

def trace(root, depth=0, seen=None):
    seen = seen or set()
    w, r = svc_tbl.get(root, (set(), set()))
    node = {"svc": root, "mod": os.path.normpath(svc_path[root]).split(os.sep)[-3] if root in svc_path else "?",
            "wr": sorted(w), "children": []}
    if root in seen or depth >= 6:
        return node
    seen = seen | {root}
    for callee in adj.get(root, []):
        if callee in svc_path:
            node["children"].append(trace(callee, depth + 1, seen))
    return node

def flat_stats(tree):
    progs, wt, branches = set(), set(), 0
    def walk(n):
        nonlocal branches
        progs.add(n["svc"]); branches += 1
        for t in n["wr"]:
            wt.add(t)
        for c in n["children"]:
            walk(c)
    walk(tree)
    return {"programs": len(progs), "tables": len(wt), "xa_branches": branches, "tablelist": sorted(wt)}

TRACE = []
for root in ["ACQUIRE", "PAY_APPROVE", "CL_DAILY"]:
    if root in svc_path:
        tr = trace(root)
        st = flat_stats(tr)
        TRACE.append({"root": root, "tree": tr, "stat": st})

# ── 축 C: 레거시 실측 인벤토리 ───────────────────────────────────────────────
inc = collections.Counter()
for f in pgc:
    for h in re.findall(r'#include\s+"([^"]+)"', open(f, encoding="utf-8", errors="ignore").read()):
        inc[h] += 1
top_copybook = inc.most_common(1)
LEGACY = {
    "copybook_total": len(h_files),
    "copybook_shared_max": (top_copybook[0][1] if top_copybook else 0),
    "copybook_shared_name": (top_copybook[0][0] if top_copybook else ""),
    "macro_defs": sh_count(h_files + pgc, r"#define"),
    "goto": sh_count(pgc, r"\bgoto\b"),
    "userlog": sh_count(pgc, r"\buserlog\s*\("),
    "sqlca_checks": sh_count(pgc, r"sqlca\.sqlcode"),
    "embedded_sql_density": round(sh_count(pgc, r"EXEC SQL") / max(1, len(pgc)), 1),
}

data = {"SCALE": SCALE, "HAZARDS": HAZARDS, "TRACE": TRACE, "LEGACY": LEGACY}
payload = json.dumps(data, ensure_ascii=False, separators=(",", ":"))
with open(OUT_JS, "w", encoding="utf-8") as w:
    w.write("/* 자동생성: tools/gen_metrics.py — 소스 실측 마이그레이션 난이도 지표. 손대지 말 것. */\n")
    w.write("window.METRICS=" + payload + ";\n")

# index.html 인라인 (마커 idempotent)
h = open(IDX, encoding="utf-8").read()
block = ("<script>/* MET:START 자동생성 마이그레이션 지표 (tools/gen_metrics.py) */\n"
         "window.METRICS=" + payload + ";\n/* MET:END */</script>")
if "/* MET:START" in h:
    h = re.sub(r'<script>/\* MET:START.*?/\* MET:END \*/</script>', lambda m: block, h, count=1, flags=re.S)
else:
    h = h.replace('<script>/* CG:START', block + '\n<script>/* CG:START', 1)
open(IDX, "w", encoding="utf-8").write(h)

print("metrics: scale=%d hazards=%d trace=%d" % (len(SCALE), len(HAZARDS), len(TRACE)))
for t in TRACE:
    s = t["stat"]
    print(f"  거래 {t['root']}: 프로그램 {s['programs']} · 테이블 {s['tables']} · XA브랜치 {s['xa_branches']}")
print("  레거시: 카피북 %d(최대공유 %d×%s) 매크로 %d sqlca분기 %d EXEC밀도 %.1f/파일"
      % (LEGACY["copybook_total"], LEGACY["copybook_shared_max"], LEGACY["copybook_shared_name"],
         LEGACY["macro_defs"], LEGACY["sqlca_checks"], LEGACY["embedded_sql_density"]))