import json
import sys
import os
import sqlite3

# Füge das Hauptverzeichnis zum Python-Pfad hinzu, damit der Connector gefunden wird
sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..')))
from company_explorer_connector import handle_company_workflow, get_company_details
from db import get_leads, DB_PATH

def update_lead_enrichment(lead_id, data, status):
    """Aktualisiert einen Lead in der Datenbank mit neuen Enrichment-Daten und einem neuen Status."""
    conn = sqlite3.connect(DB_PATH)
    c = conn.cursor()
    c.execute('UPDATE leads SET enrichment_data = ?, status = ? WHERE id = ?', 
              (json.dumps(data), status, lead_id))
    conn.commit()
    conn.close()
    print(f"Lead {lead_id} aktualisiert. Neuer Status: {status}")

def refresh_ce_data(lead_id, ce_id):
    """
    Holt die aktuellsten Daten (inkl. Analyse-Ergebnis) vom Company Explorer
    und aktualisiert den lokalen Lead.
    """
    print(f"Refreshing data for CE ID {ce_id}...")
    ce_data = get_company_details(ce_id)
    
    # Bestehende Enrichment-Daten holen, um nichts zu überschreiben
    # (Vereinfachung: Wir bauen das dict neu auf)
    enrichment_data = {
        "sync_status": "refreshed",
        "ce_id": ce_id,
        "message": "Data refreshed from CE",
        "ce_data": ce_data
    }
    
    update_lead_enrichment(lead_id, enrichment_data, status='synced')
    return ce_data

def run_sync():
    """
    Haupt-Synchronisationsprozess.
    Holt alle neuen Leads und stößt den Company Explorer Workflow für jeden an.
    """
    # Hole nur die Leads, die wirklich neu sind und noch nicht verarbeitet wurden
    leads_to_process = [lead for lead in get_leads() if lead['status'] == 'new']
    
    print(f"Found {len(leads_to_process)} new leads to sync with Company Explorer.")
    
    if not leads_to_process:
        print("No new leads to process. Sync finished.")
        return

    for lead in leads_to_process:
        company_name = lead['company_name']
        print(f"\n--- Processing Lead ID: {lead['id']}, Company: '{company_name}' ---")
        
        # Rufe den zentralen Workflow auf, den wir im Connector definiert haben
        # Diese Funktion kümmert sich um alles: prüfen, erstellen, discovern, pollen, analysieren
        result = handle_company_workflow(company_name)
        
        # Bereite die Daten für die Speicherung in der DB vor
        enrichment_data = {
            "sync_status": result.get("status"),
            "ce_id": result.get("data", {}).get("id") if result.get("data") else None,
            "message": result.get("message"),
            "ce_data": result.get("data")
        }
        
        # Setze den finalen Status und speichere die Daten in der DB
        update_lead_enrichment(lead['id'], enrichment_data, status='synced')

    print("\n--- Sync cycle finished. ---")

if __name__ == "__main__":
    # Dieser Block ermöglicht es, das Skript direkt für Debugging-Zwecke auszuführen
    print("Running manual sync...")
    run_sync()
    print("Manual sync finished.")