"""Reusable background workers for dense plots and viewport measurements."""
from collections import deque  # Кольцевые очереди живого графика требуют единого снимка между проходами амплитудной статистики и частоты.
try:
    from PySide6.QtCore import QObject, QRunnable, Signal
except ImportError:
    from PySide2.QtCore import QObject, QRunnable, Signal
from set_devices.plot_decimation import pixel_envelope, render_envelope, viewport_samples  # Рабочее задание поддерживает точный прежний формат и компактную экранную огибающую для аналогового графика.
from set_devices.oscilloscope import measurements
from set_devices.background_work import WorkBudget  # Даже фоновый Python-расчёт должен регулярно отдавать GIL многочисленным обработчикам интерфейса Qt.

class EnvelopeSignals(QObject):
    ready = Signal(str, object, object)


class EnvelopeJob(QRunnable):
    def __init__(self, key, geometry, timestamps, values, left, right, width, signals, compact=False):  # Необязательный режим оставляет прежний контракт внешних пользователей, а аналоговый график включает два экстремума на столбец.
        super().__init__()
        self.args = (timestamps, values, left, right, width)
        self.key, self.geometry, self.signals = key, geometry, signals
        self.select = render_envelope if compact else pixel_envelope  # Выбор алгоритма выполняется один раз при создании задания, не внутри многомиллионного обхода.

    def run(self):
        try:
            points = tuple(self.select(*self.args))  # Фоновый результат сохраняет точные пики и разрывы в согласованном с рисователем экранном бюджете.
        except Exception:
            points = None
        try:
            self.signals.ready.emit(self.key, self.geometry, points)
        except RuntimeError:
            pass  # The plot may have been closed while the worker was running.


class NavigationSignals(QObject):
    ready = Signal(int, object, object)


class _NavigationSamples:  # Повторяемая выборка окна позволяет измерять исходные ряды без копии миллионов пар координат.
    def __init__(self, times, values, bounds, check_cancelled):  # Храним источники задания; вызывающий код создаёт снимок изменяемых очередей перед численными проходами.
        self.times, self.values, self.bounds, self.check_cancelled = times, values, bounds, check_cancelled  # Ссылки сохраняют исходную точность и порядок без экранного сокращения.
        self.count = 0  # Число отсчётов определяется при первом полном проходе и включает нечисловые амплитуды, как прежний список.

    def __iter__(self):  # Статистики и частота независимо обходят то же окно, не удерживая промежуточные пары в памяти.
        count = 0  # Каждый проход считает только точки внутри включительных временных границ.
        for index, (x, y) in enumerate(viewport_samples(self.times, self.values, self.bounds.left, self.bounds.right)):  # Индексируемый источник ищет окно двоичным поиском; потоковый сохраняет прежний порядок.
            if index % 1024 == 0:  # Проверяем отмену через 1024 просмотренных отсчёта, даже когда неупорядоченный ряд лежит вне окна.
                self.check_cancelled()  # Не продолжаем чтение старого диапазона после нового жеста навигации.
            if self.bounds.left <= x <= self.bounds.right:  # Включаем обе границы и все дубликаты временных меток, как исходная реализация.
                count += 1  # Счётчик соответствует прежнему len(points), независимо от конечности амплитуды.
                yield x, y  # Пара существует только на время текущего численного прохода и не копируется в большой список.
        self.count = count  # Публикуем количество только после полного прохода, чтобы отменённая выборка не выдавала частичный результат.


class NavigationJob(QRunnable):
    def __init__(self, revision, series, bounds, emitter, cancelled=None):  # Необязательное событие отмены сохраняет совместимость общих графиков и останавливает устаревшие измерения.
        super().__init__()
        self.revision, self.series, self.bounds, self.emitter = revision, series, bounds, emitter
        self.cancelled = cancelled  # Событие принадлежит одному заданию и не сбрасывается при запуске расчёта нового окна.
        self.work_budget = WorkBudget(cancelled)  # Короткие добровольные паузы предотвращают многосекундное ожидание GIL главным потоком.

    def _check_cancelled(self):  # Проверяем отмену на границах этапов и небольших блоков исходных отсчётов.
        self.work_budget()  # Одновременно прекращаем устаревшие измерения и регулярно освобождаем GIL для рисования и событий мыши.

    def run(self):
        stats = {}
        try:
            for key, times, values in self.series:
                self._check_cancelled()  # Не начинаем обход следующего канала после возобновления перемещения или изменения масштаба.
                samples = _NavigationSamples(times, values, self.bounds, self._check_cancelled)  # Повторяемый вид файлового окна устраняет копирование миллионов пар и сохраняет отмену чтения источника.
                ordered = getattr(times, "ordered", isinstance(times, (list, tuple, range)))  # Применяем тот же контракт упорядоченности, что и viewport_samples, включая смещённые файловые координаты.
                points = tuple(samples) if isinstance(times, deque) or isinstance(values, deque) or not ordered else samples  # Только живые очереди и неупорядоченный путь получают единый снимок для согласованных амплитуд и частоты.
                result = measurements(points, self._check_cancelled)  # Передаём отмену внутрь всех численных этапов, чтобы новый жест не ждал окончания полного среднего или СКЗ.
                stats[key] = result, samples.count  # Количество относится к завершённому проходу того же окна либо к первоначальному снимку живого ряда.
                self._check_cancelled()  # При отмене во время вычислений не продолжаем остальные каналы и не публикуем устаревшие значения.
            self.emitter.ready.emit(self.revision, stats, self.bounds)
        except Exception:
            try:
                self.emitter.ready.emit(self.revision, {}, self.bounds)
            except RuntimeError:
                pass