import requests
import pandas as pd
import json
from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import numpy as np
import tkinter as tk
from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg
from matplotlib.figure import Figure

matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 设置中文字体为黑体
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号显示问题

def get_fund_flow_data():
    """获取资金流向数据，包括板块和股票名称"""
    url = "https://push2delay.eastmoney.com/api/qt/clist/get"

    params = {
        'fid': 'f184',
        'po': '1',
        'pz': '50',
        'pn': '1',
        'np': '1',
        'fltt': '2',
        'invt': '2',
        'fields': 'f2,f3,f12,f13,f14,f62,f184,f225,f165,f263,f109,f175,f264,f160,f100,f124,f265,f1',
        'ut': 'b2884a393a59ad64002292a3e90d46a5',
        'fs': 'm:0+t:6+f:!2,m:0+t:13+f:!2,m:0+t:80+f:!2,m:1+t:2+f:!2,m:1+t:23+f:!2,m:0+t:7+f:!2,m:1+t:3+f:!2',
    }

    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36',
        'Referer': 'https://data.eastmoney.com/zjlx/list.html'
    }

    try:
        response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
        print(response.text)
        data = json.loads(response.text)

        if 'data' not in data or 'diff' not in data['data']:
            raise Exception("未能获取到数据")

        items = data['data']['diff']

        parsed_data = []
        for idx, item in enumerate(items[:50]):
            # 获取每个板块的股票名称
            stock_names = item.get('f14', '')

            # 打印调试信息，检查 f62 字段的内容
            print(f"板块 {item['f14']} - f62 字段内容: {stock_names}")

            if isinstance(stock_names, str):
                stock_names = stock_names.split(';')  # 假设股票名称以分号分隔
            else:
                stock_names = []  # 如果 f62 为空或格式不正确，设置为空列表

            # 如果股票名称为空，则跳过该项
            if not stock_names:
                print(f"板块 {item['f14']} 没有有效的股票名称")
                continue

            parsed_data.append({
                '板块': item['f100'],
                '今日排名': item['f225'],  # 转换为排名
                '5日排名': item['f263'],  # 临时使用索引作为排名
                '10日排名': item['f264'],  # 临时使用索引作为排名
                '股票名称': stock_names[0]  # 添加股票名称
            })

        return pd.DataFrame(parsed_data)

    except Exception as e:
        print(f"获取数据时发生错误: {str(e)}")
        return None


def create_ranking_visualization(data):
    """创建排名可视化窗口"""
    root = tk.Tk()
    root.title("板块资金流向排名对比")
    root.geometry("1500x900")
    root.configure(bg='#2C3E50')  # 深色背景

    fig = Figure(figsize=(15, 10))
    ax = fig.add_subplot(111)

    # 设置样式
    ax.set_facecolor('#34495E')  # 设置背景色
    fig.patch.set_facecolor('#2C3E50')  # 设置背景色

    # 准备数据
    sectors = data['板块'].tolist()[:15]  # 只显示前15个板块，避免过于拥挤
    today_ranks = data['今日排名'].tolist()[:15]
    five_day_ranks = data['5日排名'].tolist()[:15]
    ten_day_ranks = data['10日排名'].tolist()[:15]

    # 设置柱状图位置
    x = np.arange(len(sectors))
    width = 0.25

    # 绘制柱状图
    rects1 = ax.bar(x - width, today_ranks, width, label='今日排名', color='#E74C3C', alpha=0.9, edgecolor='black')
    rects2 = ax.bar(x, five_day_ranks, width, label='5日排名', color='#F39C12', alpha=0.9, edgecolor='black')
    rects3 = ax.bar(x + width, ten_day_ranks, width, label='10日排名', color='#2980B9', alpha=0.9, edgecolor='black')

    # 设置标题和标签
    ax.set_title('板块资金流向排名对比（排名越高表示资金流入越多）', fontsize=18, pad=20, color='white')
    ax.set_xlabel('板块', fontsize=14, color='white')
    ax.set_ylabel('排名', fontsize=14, color='white')

    # 设置x轴刻度
    ax.set_xticks(x)
    ax.set_xticklabels(sectors, rotation=45, ha='right', fontsize=12, color='white')

    # 设置y轴范围和刻度
    ax.set_ylim(0, 55)
    ax.set_yticks(np.arange(0, 51, 10))

    # 添加图例
    ax.legend(loc='upper right', fontsize=12)

    # 设置网格
    ax.grid(True, linestyle='--', alpha=0.3, axis='y')

    # 调整布局
    fig.tight_layout()

    # 创建canvas
    canvas = FigureCanvasTkAgg(fig, master=root)
    canvas.draw()
    canvas.get_tk_widget().pack(side=tk.TOP, fill=tk.BOTH, expand=1)

    # 生成并显示词云
    plt.figure(figsize=(8, 6))
    plt.axis('off')
    plt.show()

    # 添加关闭按钮
    close_button = tk.Button(root, text="关闭", command=root.quit, font=('SimHei', 12), bg='#C82423', fg='white', padx=10, pady=5)
    close_button.pack(side=tk.BOTTOM, pady=10)

    return root

def main():
    # 获取资金流向数据
    print("正在获取资金流向数据...")
    data = get_fund_flow_data()

    if data is not None:
        # 保存数据到Excel
        current_date = datetime.now().strftime('%Y%m%d')
        output_file = f'fund_flow_ranking_{current_date}.xlsx'
        data.to_excel(output_file, index=False)
        print(f"资金流向数据已保存到: {output_file}")

        # 创建并显示可视化窗口
        print("正在创建可视化窗口...")
        root = create_ranking_visualization(data)
        root.mainloop()
    else:
        print("获取数据失败，请检查网络连接或接口可用性。")

if __name__ == "__main__":
    main()