app.py

import os
import logging
from pathlib import Path
from datetime import datetime
import traceback

# Налаштування логування
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
    handlers=[
        logging.FileHandler("jira_assistant.log"),
        logging.StreamHandler()
    ]
)
logger = logging.getLogger("jira_assistant")

# Створення необхідних директорій
for directory in ["data", "reports", "temp", "logs"]:
    Path(directory).mkdir(exist_ok=True, parents=True)

# Імпорт необхідних модулів
from modules.data_import.csv_importer import JiraCsvImporter
from modules.data_analysis.statistics import JiraDataAnalyzer
from modules.data_analysis.visualizations import JiraVisualizer
from modules.reporting.report_generator import ReportGenerator
from modules.core.app_manager import AppManager

class JiraAssistantApp:
    """
    Головний клас додатку, який координує роботу всіх компонентів
    """
    def __init__(self):
        self.app_manager = AppManager()
        self.current_data = None
        self.current_analysis = None
        self.visualizations = None
        
    def analyze_csv_file(self, file_path, inactive_days=14, include_ai=False, api_key=None, model_type="openai"):
        """
        Аналіз CSV-файлу Jira
        
        Args:
            file_path (str): Шлях до CSV-файлу
            inactive_days (int): Кількість днів для визначення неактивних тікетів
            include_ai (bool): Чи використовувати AI-аналіз
            api_key (str): API ключ для LLM (якщо include_ai=True)
            model_type (str): Тип моделі LLM ("openai" або "gemini")
            
        Returns:
            dict: Результати аналізу
        """
        try:
            logger.info(f"Аналіз файлу: {file_path}")
            
            # Завантаження даних
            csv_importer = JiraCsvImporter(file_path)
            self.current_data = csv_importer.load_data()
            
            if self.current_data is None:
                return {"error": "Не вдалося завантажити дані з CSV-файлу"}
            
            # Аналіз даних
            analyzer = JiraDataAnalyzer(self.current_data)
            
            # Базова статистика
            stats = analyzer.generate_basic_statistics()
            
            # Аналіз неактивних тікетів
            inactive_issues = analyzer.analyze_inactive_issues(days=inactive_days)
            
            # Створення візуалізацій
            visualizer = JiraVisualizer(self.current_data)
            self.visualizations = {
                "status": visualizer.plot_status_counts(),
                "priority": visualizer.plot_priority_counts(),
                "type": visualizer.plot_type_counts(),
                "created_timeline": visualizer.plot_created_timeline(),
                "inactive": visualizer.plot_inactive_issues(days=inactive_days)
            }
            
            # AI аналіз, якщо потрібен
            ai_analysis = None
            if include_ai and api_key:
                from modules.ai_analysis.llm_connector import LLMConnector
                llm = LLMConnector(api_key=api_key, model_type=model_type)
                ai_analysis = llm.analyze_jira_data(stats, inactive_issues)
            
            # Генерація звіту
            report_generator = ReportGenerator(self.current_data, stats, inactive_issues, ai_analysis)
            report = report_generator.create_markdown_report(inactive_days=inactive_days)
            
            # Зберігаємо поточний аналіз
            self.current_analysis = {
                "stats": stats,
                "inactive_issues": inactive_issues,
                "report": report,
                "ai_analysis": ai_analysis
            }
            
            return {
                "report": report,
                "visualizations": self.visualizations,
                "ai_analysis": ai_analysis,
                "error": None
            }
            
        except Exception as e:
            error_msg = f"Помилка аналізу: {str(e)}\n\n{traceback.format_exc()}"
            logger.error(error_msg)
            return {"error": error_msg}
    
    def save_report(self, format_type="markdown", include_visualizations=True, filepath=None):
        """
        Збереження звіту у файл
        
        Args:
            format_type (str): Формат звіту ("markdown", "html", "pdf")
            include_visualizations (bool): Чи включати візуалізації у звіт
            filepath (str): Шлях для збереження файлу
            
        Returns:
            str: Шлях до збереженого файлу або повідомлення про помилку
        """
        try:
            if not self.current_analysis or "report" not in self.current_analysis:
                return "Помилка: спочатку виконайте аналіз даних"
            
            # Створення імені файлу, якщо не вказано
            if not filepath:
                timestamp = datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
                report_filename = f"jira_report_{timestamp}"
                reports_dir = Path("reports")
                
                if format_type == "markdown":
                    filepath = reports_dir / f"{report_filename}.md"
                elif format_type == "html":
                    filepath = reports_dir / f"{report_filename}.html"
                elif format_type == "pdf":
                    filepath = reports_dir / f"{report_filename}.pdf"
            
            # Створення генератора звітів
            report_generator = ReportGenerator(
                self.current_data,
                self.current_analysis.get("stats"),
                self.current_analysis.get("inactive_issues"),
                self.current_analysis.get("ai_analysis")
            )
            
            # Збереження звіту
            saved_path = report_generator.save_report(
                filepath=filepath,
                format=format_type,
                include_visualizations=include_visualizations,
                visualization_data=self.visualizations if include_visualizations else None
            )
            
            if saved_path:
                return f"Звіт успішно збережено: {saved_path}"
            else:
                return "Не вдалося зберегти звіт"
            
        except Exception as e:
            error_msg = f"Помилка при збереженні звіту: {str(e)}\n\n{traceback.format_exc()}"
            logger.error(error_msg)
            return error_msg
    
    def test_jira_connection(self, jira_url, username, api_token):
        """
        Тестування підключення до Jira
        
        Args:
            jira_url (str): URL сервера Jira
            username (str): Ім'я користувача
            api_token (str): API токен
            
        Returns:
            bool: True якщо підключення успішне, False інакше
        """
        from modules.data_import.jira_api import JiraConnector
        return JiraConnector.test_connection(jira_url, username, api_token)

# Створення екземпляру додатку
app = JiraAssistantApp()

# Точка входу для запуску з командного рядка
if __name__ == "__main__":
    from interface import launch_interface
    launch_interface(app)