"""LOG494 の集計：ev-stats を「その日以降」で日ごとに取った値の差から、1日ずつの数を出す。

使い方: python3 summarize_LOG494.py <LOG494_data のフォルダ>
入力:  ev_by_since_day.json（fetch_ev_by_day.py が /api/ev-stats?since=日付&who=human|bot|unknown を取ったもの）
       kpi_since1026.json（/api/kpi-stats?since=2026-10-26）
       linkedin_posted_by_day.txt（r2r2r-content の git log から数えた LinkedIn の自動投稿の数）
出力:  標準出力（summarize_LOG494_output.txt に保存する）

注意：
- 差で出しているので、0時をまたいで送り直された表示は、送り直した日の側に寄る（ev-stats は期間の中で同じ表示を1件にまとめるため）
- スマホ幅（sp）は ev-stats が割合（四捨五入）で返すので、表示数×割合から戻した概数。1日ずつの差は当てにならないので、この表では使わない
"""
import json
import os
import sys

d = sys.argv[1]
r = json.load(open(os.path.join(d, 'ev_by_since_day.json')))
days = sorted(r)
zero = {'views': 0, 'sp': 0, 'ref': {}, 'trunc': False}

rows = []
for i, day in enumerate(days):
    nx = days[i + 1] if i + 1 < len(days) else None
    def diff(who, key):
        return r[day][who][key] - (r[nx][who] if nx else zero)[key]
    h, hn = r[day]['human'], (r[nx]['human'] if nx else zero)
    ref = {k: v - hn['ref'].get(k, 0) for k, v in h['ref'].items()}
    g = ref.get('www.google.com', 0)
    di = ref.get('（直接・不明）', 0)
    inner = ref.get('（サイト内）', 0)
    human = diff('human', 'views')
    rows.append({
        'day': day, 'human': human, 'bot': diff('bot', 'views'), 'unknown': diff('unknown', 'views'),
        'google': g, 'direct': di, 'inner': inner, 'other': human - g - di - inner,
        'truncated': any(r[day][w]['trunc'] for w in r[day]),
    })

print('== 1日ずつの表示（ev。人＝人の操作あり・機械・不明＝操作なし）と、人の表示の来た所')
print('日          人  機械 不明  Google 直接・不明 サイト内 その他  打ち切り')
for x in rows:
    print(f"{x['day']}  {x['human']:>3} {x['bot']:>5} {x['unknown']:>4}  {x['google']:>6} {x['direct']:>9} {x['inner']:>8} {x['other']:>6}  {x['truncated']}")

def total(ds, key):
    return sum(x[key] for x in rows if x['day'] in ds)

pairs = [
    ('月〜水', ['2026-11-02', '2026-11-03', '2026-11-04'], ['2026-11-09', '2026-11-10', '2026-11-11']),
    ('月〜火', ['2026-11-02', '2026-11-03'], ['2026-11-09', '2026-11-10']),
    ('水だけ', ['2026-11-04'], ['2026-11-11']),
]
print()
print('== 同じ曜日どうしの比べ（11/2の週 → 11/9の週）')
for name, a, b in pairs:
    print(f"{name}: 人 {total(a,'human')} → {total(b,'human')}　Google {total(a,'google')} → {total(b,'google')}　直接・不明 {total(a,'direct')} → {total(b,'direct')}　機械 {total(a,'bot')} → {total(b,'bot')}　不明 {total(a,'unknown')} → {total(b,'unknown')}")

k = json.load(open(os.path.join(d, 'kpi_since1026.json')))
print()
print('== AI の依頼読み（kpi。取得の回数・robots.txt を除く）')
for x in k['byDay']:
    print(f"{x['day']}  {x['aiReads']:>3}  {json.dumps(x['aiReadsByBot'], ensure_ascii=False)}{'  (途中)' if x['partial'] else ''}")
same = lambda ds: sum(x['aiReads'] for x in k['byDay'] if x['day'] in ds)
print(f"11/2〜11/4: {same(['2026-11-02','2026-11-03','2026-11-04'])}　11/9〜11/11: {same(['2026-11-09','2026-11-10','2026-11-11'])}")
print(f"11/2〜11/4（11/3 の試し12件を除く）: {same(['2026-11-02','2026-11-03','2026-11-04']) - 12}")

lp = os.path.join(d, 'linkedin_posted_by_day.txt')
if os.path.exists(lp):
    print()
    print('== LinkedIn の自動投稿の数（日本時間・r2r2r-content の「の結果（posted）」の commit）')
    print(open(lp, encoding='utf-8').read().rstrip())