from ID3 import predict_data
from dataset import create_data_soil
from plant_upgrade import Plant
import pandas as pd


def decide_to_plant(soil):
    """
    Z tej funkcji będzie korzystał traktor, aby podjąć decyzję o sadzeniu rośliny.
    Kluczowym punktem w tym działaniu jest sprawdzenie, czy w danej ziemi nie rośnie już jakaś roślina,
    dopiero po roztrzygnięciu tej kwestii następuje poszukiwanie odpowiedniej rośliny w drzewie decyzyjnym.
    """

    if soil.have_plant():
        plant = soil.get_plant()
        if plant.collect() == 'True':
            info = get_info(soil)
            plant.leave_soil()
        else:
            return [['none']]
    else:
        info = get_info(soil)

    data = []
    data.append(info)

    # Roślina jest gotowa do zbioru lub ziemia jest wolna
    predicted = predict_data(data)
    grow_a_plant(soil, predicted[0][0])

    return predicted


def grow_a_plant(soil, plant_name):
    plant = Plant(plant_name)
    soil.add_plant(plant)


def get_info(soil):

    previous = 'none'

    if soil.have_plant():
        plant = soil.get_plant()
        previous = plant.get_name()

    info = [previous, categorize_pH(soil.get_pH()), categorize_dry_level(soil.get_dry_level()), '']

    return info


def categorize_pH(pH):
    if pH <= 4.5:
        return 'strongly acidic'
    if 4.5 < pH <= 5.5:
        return 'acidic'
    if 5.5 < pH <= 6.5:
        return 'slightly acidic'
    if 6.5 < pH <= 7.2:
        return 'neutral'
    if 7.2 < pH:
        return 'alkaline'


def categorize_dry_level(dry_level):
    if dry_level <= 0.1:
        return 'soaking wet'
    if 0.1 < dry_level <= 0.4:
        return 'wet'
    if 0.4 < dry_level <= 0.6:
        return 'medium wet'
    if 0.6 < dry_level <= 0.8:
        return 'dry'
    if 0.8 < dry_level:
        return 'very dry'


"""
Testowanie działania dla argumentów obiektu Soil
"""

all_soil = create_data_soil()
result = []

for soil in all_soil:
    predicted = decide_to_plant(soil)
    for p in predicted:
        if soil.have_plant():
            plant = soil.get_plant().get_name()
            collect = soil.get_plant().get_collect()
        else:
            plant = 'none'
            collect = '-'
        result.append([soil.get_pH(), soil.get_dry_level(), plant, collect, p[0]])

result = pd.DataFrame(data=result, columns=['pH', 'dry level', 'plant', 'ripe', 'prediction'])
#print(result)