import random
import string
from datetime import datetime, timedelta
import pandas as pd

# 机构名称前缀
company_prefixes = ['北京市', '上海市', '广州市', '深圳市', '杭州市', '成都市', '武汉市', '南京市', '西安市', '重庆市']
company_keywords = ['房产', '地产', '置业', '中介', '经纪', '咨询', '投资', '资产', '物业', '不动产']
company_suffixes = ['有限公司', '股份有限公司', '集团', '企业', '合伙企业', '有限责任公司']

# 主体类型
entity_types = ['企业', '个体工商户', '农民专业合作社', '其他组织']

# 企业性质
enterprise_natures = ['国有企业', '集体企业', '私营企业', '混合所有制企业', '外商投资企业', '港澳台投资企业']

# 行业分类
industry_classes = ['房地产业', '金融业', '租赁和商务服务业', '建筑业', '批发和零售业']

# 所属行业
industry_names = [
    '房地产中介服务', '房地产经纪', '房地产开发经营', '物业管理',
    '投资咨询', '资产管理', '商务咨询', '市场调查',
    '建筑工程', '装饰装修', '园林绿化'
]

# 法定代表人姓名
surnames = ['王', '李', '张', '刘', '陈', '杨', '黄', '赵', '周', '吴', '徐', '孙', '马', '胡', '朱', '郭', '何', '罗', '高', '林']
given_names = ['伟', '芳', '娜', '敏', '静', '丽', '强', '磊', '军', '洋', '勇', '艳', '杰', '娟', '涛', '明', '超', '秀英', '霞', '平']

# 证件类型
cert_types = ['身份证', '护照', '港澳通行证', '台胞证', '其他']

# 常用地址
provinces = ['北京市', '上海市', '广东省', '浙江省', '江苏省', '四川省', '湖北省', '河南省', '山东省', '福建省']
cities = ['朝阳区', '海淀区', '浦东新区', '黄浦区', '天河区', '福田区', '西湖区', '滨江区', '鼓楼区', '玄武区',
          '武侯区', '江汉区', '金水区', '市南区', '思明区']
districts = ['街道', '大道', '路', '巷', '小区', '花园', '广场', '大厦']
street_numbers = ['1号', '2号', '3号', '88号', '66号', '108号', '188号', '888号', '666号', '168号']

# 股东姓名
shareholder_names = [
    '张伟', '李芳', '王强', '刘军', '陈静', '杨洋', '黄勇', '赵艳',
    '周杰', '吴娟', '徐涛', '孙明', '马超', '胡秀英', '朱霞', '郭平',
    '何桂英', '罗玉兰', '高萍', '林毅', '王浩', '李宇', '张轩', '刘然'
]

def generate_company_name():
    """生成机构名称"""
    prefix = random.choice(company_prefixes)
    keyword = random.choice(company_keywords)
    suffix = random.choice(company_suffixes)
    return f"{prefix}{keyword}{suffix}"

def generate_social_credit_code():
    """生成统一社会信用代码（18位）"""
    # 统一社会信用代码规则：18位，第一位为登记管理部门代码（1-5），第二位为机构类别代码（1-9）
    dept_code = random.choice(['1', '2', '3', '4', '5'])
    org_code = random.choice(['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'])
    rest = ''.join([str(random.randint(0, 9)) for _ in range(16)])
    return f"{dept_code}{org_code}{rest}"

def generate_id_card():
    """生成身份证号码（18位，简化版）"""
    # 地区码（前6位）
    area_code = f"{random.randint(110000, 650000):06d}"
    # 出生日期（8位）
    birth_year = random.randint(1960, 1990)
    birth_month = f"{random.randint(1, 12):02d}"
    birth_day = f"{random.randint(1, 28):02d}"
    birth_date = f"{birth_year}{birth_month}{birth_day}"
    # 顺序码（3位）
    sequence = f"{random.randint(1, 999):03d}"
    # 校验码（1位）
    check_code = random.randint(0, 9)
    return f"{area_code}{birth_date}{sequence}{check_code}"

def generate_other_id():
    """生成其他证件号码"""
    return f"{random.randint(10000000, 99999999):08d}"

def generate_register_address():
    """生成注册地址"""
    province = random.choice(provinces)
    city = random.choice(cities)
    district = random.choice(districts)
    number = random.choice(street_numbers)
    return f"{province}{city}{district}{number}"

def generate_establish_date():
    """生成成立日期（2000-2024年之间）"""
    start_date = datetime(2000, 1, 1)
    end_date = datetime(2024, 12, 31)
    time_between = end_date - start_date
    days_between = time_between.days
    random_days = random.randrange(days_between)
    return start_date + timedelta(days=random_days)

def generate_legal_representative():
    """生成法定代表人"""
    name = random.choice(surnames) + random.choice(given_names)
    cert_type = random.choice(cert_types)
    cert_no = generate_id_card() if cert_type == '身份证' else generate_other_id()
    return name, cert_type, cert_no

def generate_shareholders():
    """生成股东列表（1-5个股东）"""
    shareholder_count = random.randint(1, 5)
    selected_shareholders = random.sample(shareholder_names, shareholder_count)
    shareholders = [None] * 5
    for i, shareholder in enumerate(selected_shareholders):
        shareholders[i] = shareholder
    return shareholders

def generate_entity(index):
    """生成单条机构中介数据"""
    # 基本信息
    enterprise_name = generate_company_name()
    social_credit_code = generate_social_credit_code()
    entity_type = random.choice(entity_types)
    enterprise_nature = random.choice(enterprise_natures)
    industry_class = random.choice(industry_classes)
    industry_name = random.choice(industry_names)

    # 成立日期
    establish_date = generate_establish_date()

    # 注册地址
    register_address = generate_register_address()

    # 法定代表人信息
    legal_name, legal_cert_type, legal_cert_no = generate_legal_representative()

    # 股东
    shareholders = generate_shareholders()

    return {
        '机构名称*': enterprise_name,
        '统一社会信用代码*': social_credit_code,
        '主体类型': entity_type,
        '企业性质': enterprise_nature if random.random() > 0.3 else '',
        '行业分类': industry_class if random.random() > 0.3 else '',
        '所属行业': industry_name if random.random() > 0.2 else '',
        '成立日期': establish_date.strftime('%Y-%m-%d') if random.random() > 0.4 else '',
        '注册地址': register_address,
        '法定代表人': legal_name,
        '法定代表人证件类型': legal_cert_type,
        '法定代表人证件号码': legal_cert_no,
        '股东1': shareholders[0] if shareholders[0] else '',
        '股东2': shareholders[1] if shareholders[1] else '',
        '股东3': shareholders[2] if shareholders[2] else '',
        '股东4': shareholders[3] if shareholders[3] else '',
        '股东5': shareholders[4] if shareholders[4] else '',
        '备注': f'测试数据{index}' if random.random() > 0.5 else ''
    }

# 生成第一个1000条数据
print("正在生成第一批1000条机构中介黑名单数据...")
data = [generate_entity(i) for i in range(1, 1001)]
df = pd.DataFrame(data)

# 保存第一个文件
output1 = r'D:\ccdi\ccdi\doc\test-data\intermediary\机构中介黑名单测试数据_1000条_第1批.xlsx'
df.to_excel(output1, index=False, engine='openpyxl')
print(f"已生成第一个文件: {output1}")

# 生成第二个1000条数据
print("正在生成第二批1000条机构中介黑名单数据...")
data2 = [generate_entity(i) for i in range(1, 1001)]
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 保存第二个文件
output2 = r'D:\ccdi\ccdi\doc\test-data\intermediary\机构中介黑名单测试数据_1000条_第2批.xlsx'
df2.to_excel(output2, index=False, engine='openpyxl')
print(f"已生成第二个文件: {output2}")

print("\n✅ 生成完成！")
print(f"文件1: {output1}")
print(f"文件2: {output2}")
print(f"\n每个文件包含1000条测试数据")
print(f"数据格式与CcdiIntermediaryEntityExcel.java定义一致")
