import pandas as pd
import numpy as np
import random
import re
from datetime import datetime

# Установка случайного зерна для воспроизводимости
np.random.seed(42)
random.seed(42)

# Определение возможных значений для категориальных признаков
brands = ['Dell', 'HP', 'Lenovo', 'Apple', 'Asus', 'Acer', 'MSI', 'Microsoft', 'Samsung', 'Toshiba']
processors = [
    'Intel Core i3 10th Gen', 'Intel Core i5 10th Gen', 'Intel Core i7 10th Gen',
    'AMD Ryzen 3 4000 Series', 'AMD Ryzen 5 4000 Series', 'AMD Ryzen 7 4000 Series'
]
oss = ['Windows 10', 'Windows 11', 'macOS', 'Linux']
gpus = ['Integrated', 'NVIDIA GeForce GTX 1650', 'NVIDIA GeForce RTX 3060', 'AMD Radeon RX 5600M']
display_sizes = [13.3, 14.0, 15.6, 17.3]
display_types = ['HD', 'Full HD', '4K', 'OLED']
ram_options = [4, 8, 16, 32]  # в GB
ssd_options = [0, 256, 512, 1024]  # в GB
weights = [1.2, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0]  # в кг
battery_sizes = [45, 60, 70, 90, 100]  # в Вт⋅ч
release_years = list(range(2015, datetime.now().year + 1))  # от 2015 до текущего года


# Функции для генерации признаков
def generate_brand():
    return random.choice(brands)


def generate_processor():
    return random.choice(processors)


def generate_os():
    return random.choice(oss)


def generate_gpu():
    return random.choice(gpus)


def generate_display():
    return random.choice(display_sizes)


def generate_display_type():
    return random.choice(display_types)


def generate_ram():
    return random.choice(ram_options)


def generate_ssd():
    return random.choice(ssd_options)


def generate_weight():
    return random.choice(weights)


def generate_battery_size():
    return random.choice(battery_sizes)


def generate_release_year():
    return random.choice(release_years)


# Функция для расчёта цены
def calculate_price(brand, processor, ram, os, ssd, display, gpu, weight, battery_size, release_year, display_type):
    base_price = 30000  # базовая цена в условных единицах

    # Бренд
    brand_premium = {
        'Apple': 40000, 'MSI': 35000, 'Dell': 15000, 'HP': 12000, 'Lenovo': 10000,
        'Microsoft': 18000, 'Asus': 8000, 'Acer': 7000, 'Samsung': 9000, 'Toshiba': 8500
    }
    base_price += brand_premium.get(brand, 10000)

    # Процессор
    processor_premium = {
        'Intel Core i3': 5000, 'Intel Core i5': 10000, 'Intel Core i7': 15000,
        'AMD Ryzen 3': 5000, 'AMD Ryzen 5': 10000, 'AMD Ryzen 7': 15000
    }
    for key, value in processor_premium.items():
        if key in processor:
            base_price += value
            break

    # RAM - уменьшаем его коэффициент
    base_price += ram * 1000

    # SSD - также уменьшаем его коэффициент
    base_price += ssd * 50

    # Дисплей
    base_price += (display - 13) * 5000

    # Тип дисплея
    display_type_premium = {'HD': 0, 'Full HD': 12000, '4K': 30000, 'OLED': 35000}
    base_price += display_type_premium.get(display_type, 0)

    # GPU
    gpu_premium = {'Integrated': 0, 'NVIDIA GeForce GTX 1650': 25000, 'NVIDIA GeForce RTX 3060': 40000, 'AMD Radeon RX 5600M': 35000}
    base_price += gpu_premium.get(gpu, 0)

    # Вес
    base_price += (3.0 - weight) * 8000  # Чем легче, тем дороже

    # Батарея
    base_price += battery_size * 250

    # Год выпуска
    current_year = datetime.now().year
    base_price += (current_year - release_year) * 5000

    # Добавление случайного шума
    noise = np.random.normal(0, 5000)  # Шум для увеличения разброса
    final_price = base_price + noise

    return max(round(final_price, 2), 5000)


# Функция для генерации синтетических данных
def generate_synthetic_data(num_samples=100000):
    data = []
    for _ in range(num_samples):
        brand = generate_brand()
        processor = generate_processor()
        os = generate_os()
        gpu = generate_gpu()
        display = generate_display()
        display_type = generate_display_type()
        ram = generate_ram()
        ssd = generate_ssd()
        weight = generate_weight()
        battery_size = generate_battery_size()
        release_year = generate_release_year()

        price = calculate_price(
            brand, processor, ram, os, ssd, display, gpu, weight, battery_size, release_year, display_type
        )

        data.append({
            'brand': brand,
            'processor': processor,
            'ram': ram,
            'os': os,
            'ssd': ssd,
            'display': display,
            'gpu': gpu,
            'weight': weight,
            'battery_size': battery_size,
            'release_year': release_year,
            'display_type': display_type,
            'price': price
        })
    return pd.DataFrame(data)


print("Генерация синтетических данных...")
synthetic_df = generate_synthetic_data(num_samples=100000)

# Просмотр первых нескольких строк
print("\nПример данных после генерации:")
print(synthetic_df.head())

# Проверка распределения цен
print("\nСтатистика по ценам:")
print(synthetic_df['price'].describe())

# Сохранение в CSV
synthetic_df.to_csv('synthetic_laptops.csv', index=False)
print("\nСинтетические данные сохранены в 'synthetic_laptops.csv'.")