-- Считаем среднее количество событий в день за месяц
WITH month_avg AS (
    WITH agg_by_day AS (
        SELECT
            count(*) AS events,
            platform,
            event_name,
            toStartOfDay(time) AS date
        FROM (
            SELECT
                event_name,
                platform,
                time
            FROM table
            WHERE
                time >= now() - interval '31 day'
                and time < toDate(now())
                and object_type = 'event'
                AND time < now()
                AND event_name ilike '%hotel%'
        ) AS base_logs
        GROUP BY
            platform, event_name, date
    )
    SELECT
        avg(events) AS avg_events_month,
   	 event_name,
        platform
    FROM agg_by_day
    GROUP BY
        platform, event_name
),
 
-- Считаем события за вчера
yesterday_events AS (
    SELECT
        count(*) AS events_yesterday,
        paltform,
        toStartOfDay(time) AS date,
        event_name
    FROM (
        SELECT
            event_name,
            platform,
            time
        FROM table
        WHERE
                object_type = 'event'
                AND toStartOfDay(time) = toStartOfDay(now()) - interval '1 day'
                AND event_name ilike '%hotel%'
    ) AS base_logs
    GROUP BY
        platform, date, event_name
)
-- Объединяем всё
SELECT
    month_avg.event_name AS "Событие",
    month_avg.platform AS "Платформа",
    round(month_avg.avg_events_month, 0) AS "Среднемесячное значение",
    yesterday_events.events_yesterday AS "Вчерашнее значение",
    round((yesterday_events.events_yesterday - month_avg.avg_events_month) * 100.0 / month_avg.avg_events_month, 2) AS "Разница в % среднемесячное"
FROM month_avg
    JOIN yesterday_events ON month_avg.event_name = yes.event_name AND month_avg.platform = month_avg.platform

notifications = str('')
notifications_minus = str('')
events_per_platform = {}  # Словарь для хранения списков аномальных событий по каждому приложению -- понадобится для визуализации
anomalies_found = False
 
# Получаем уникальные значения из столбца 'Платформа'
unique_platforms = df['platform'].unique()
 
# Обработка каждого приложения
for app in unique_apps:
    events_per_platform[platform] = []  # Инициализация списка для аномальных событий данной платформы
    for index, row in df[(df['platform'] == platform) & ((df['Вчерашнее значение'] > 200) | (df['Среднемесячное значение'] > 100))].iterrows():
        if row['Разница в % среднемесячное'] > 50:
            anomalies_found = True
            # Добавляем заголовок только один раз
            if not notifications:
                notifications += f"# Положительные изменения в количестве событий за {yesterday}!\n"
            message = f"Событие **{row['Событие']}** аномально увеличилось на **{row['Разница в % среднемесячное']:.2f}%** относительно среднемесячного значения для **{platform}**"
            notifications += message + "\n"
            events_per_app[platform].append(row['Событие'])  # Добавляем событие в список для этого приложения
        elif row['Разница в % среднемесячное'] < -50:
            anomalies_found = True
            # Добавляем заголовок только один раз
            if not notifications_minus:
                notifications_minus += f"# Отрицательные изменения в количестве событий за {yesterday}!\n"
            message = f"Событие **{row['Событие']}** аномально уменьшилось на **{row['Разница в % среднемесячное']:.2f}%** относительно среднемесячного значения для **{platform}**"
            notifications_minus += message + "\n"
            events_per_platform[platform].append(row['Событие'])  # Добавляем событие в список для этой платформы

import zulip
client = zulip.Client(config_file="/Users/path_to_config_file")
 
def send_alert(message):
    request = {
        "type": "stream",
        "to": "alert hotel",
        "topic": "Мониторинг событий",
        "content": message,
    }
    result = client.send_message(request)
    return result
 
# Отправка алертов только если найдены аномалии и они не пустые
if anomalies_found:
    if notifications:
        send_alert(str(notifications))
    if notifications_minus:
        send_alert(str(notifications_minus))

from dotenv import load_dotenv
load_dotenv('/path_to_file/filename.env')

# Получаем логин и пароль
username = os.getenv('CLICKHOUSE_USER')
password = os.getenv('CLICKHOUSE_PASSWORD')
client_clickhouse = connect_to_clickhouse(username, password)

ios = f"""
SELECT id,
       event_name,
       toDate(time) as date
FROM table
WHERE time >= now() - INTERVAL '11 day'
and time < toDate(now())
AND
event_name IN ({events_per_paltform['tutu_ios']})
and platform = 'ios'
"""
 
events_ios = load_data_clickhouse(ios, client_clickhouse)
 
 
if events_ios.shape != (0, 0):
    data = events_ios.groupby(['date', 'event_name'])['id'].count().reset_index()
 
    df = pd.DataFrame(data)
    df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])  # Преобразуем столбец date в datetime формат
 
# Группируем данные
    grouped = df.groupby(['date', 'event_name']).agg({'session_id': 'sum'}).reset_index()
 
# Строим график
    plt.figure(figsize=(14, 7))
    for event_name in grouped['event_name'].unique():
        subset = grouped[grouped['event_name'] == event_name]
        plt.plot(subset['date'], subset['session_id'], marker='o', label=event_name)
 
    plt.title('Динамика изменения событий')
    plt.xlabel('Дата')
    plt.ylabel('Количество сессий')
    plt.legend(title='События')
    plt.xticks(rotation=45)
    plt.tight_layout()
    plt.savefig("ios_plot.png", format='png', dpi=300, bbox_inches='tight')
else: 'Нет данных'
 
 
# Список с именами файлов
yesterday = str(date.today() - timedelta(days=1))
files = ['ios_plot.png'] -- список, так как можно хранить несколько графиков для разных срезов
file_urls = []  # Список для хранения URL загруженных файлов
 
# Обработка всех файлов
for file_name in files:
        with open(file_name, "rb") as fp:
            result = client.upload_file(fp)
            file_urls.append(result["url"])  # Сохраняем URL загруженного файла
 
# Если загрузка хотя бы одного файла была успешной
if file_urls:
    # Формируем сообщение с ссылками на все загруженные изображения
    content = "[Данные по аномальным событиям iOD относительно среднемесячного значения]({})".format(file_urls[0]) + ' за ' + yesterday + "\n"
 
        # Отправка сообщения с ссылками на все изображения
    client.send_message(
        {
            "type": "stream",
            "to": "alert hotel",
            "topic": "Мониторинг событий",
            "content": content
        }
    )
else:
    'Нет данных'