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# ms_manager.py
# 目的：
#   - クレジットカード＋ポイントサイト＋キャンペーン還元率をまとめて管理
#   - 転売商品の売買による実質利益を計算
#   - 結果を表形式で出力し、漏れやすい「期限切れポイント」をリマインド
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# 使い方：
#   1) Pythonで実行
#   2) SAMPLE_DATA や CARD_INFO, CAMPAIGN_INFO を自分用に書き換えて使う
#   3) 結果を見て利用方針を決める
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import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta

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# ▼ 1. カード情報を登録する（各カードの還元率や注意点）
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CARD_INFO = [
    {
        "card_name": "楽天カード",
        "base_rate": 0.01,    # 基本1%
        "special_note": "楽天市場使用時は+1〜2%上積みの可能性あり",
        # ... 必要に応じてフィールド追加
    },
    {
        "card_name": "Amazon Mastercard",
        "base_rate": 0.02,    # Amazon利用時は2%
        "special_note": "通常店舗は1%程度",
    },
    {
        "card_name": "リクルートカード",
        "base_rate": 0.012,   # 1.2%
        "special_note": "電子マネーチャージ等で+0.5%上乗せ",
    },
    # 必要に応じて他カードを追加
]

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# ▼ 2. キャンペーン・ポイントサイト情報を登録
#    （基本は%を0.05 とか 0.01 とか小数で表記）
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CAMPAIGN_INFO = [
    {
        "name": "ポイントサイトA（モッピー等）",
        "rate": 0.01,  # 1%
        "valid_until": "2025-12-31",
        "note": "ショップA経由のみ有効"
    },
    {
        "name": "au Payチャージキャンペーン",
        "rate": 0.05,  # 5%
        "valid_until": "2024-12-31",
        "note": "終了日が近いので要注意"
    },
    # 必要に応じて追加
]

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# ▼ 3. 実際の購入履歴や転売仕入れリストを登録 (サンプル)
#    - コピペだけでOK。自分で書き換える。
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SAMPLE_DATA = [
    {
        "date": "2024-12-01",  
        "card_used": "楽天カード", 
        "item": "Amazon購入(電子書籍)",
        "amount": 5000, 
        "is_resell": False,  # 転売目的かどうか
        "expected_sell_price": None,  # 転売しない場合は None
        "campaign": ["ポイントサイトA（モッピー等）"] # 該当するキャンペーン名をリスト形式で書く
    },
    {
        "date": "2024-12-02",  
        "card_used": "Amazon Mastercard", 
        "item": "AmazonでPCパーツ購入 (転売)",
        "amount": 40000, 
        "is_resell": True, 
        "expected_sell_price": 45000,  # 予想売却価格
        "campaign": []  # キャンペーンがなければ空
    },
    {
        "date": "2024-12-10",  
        "card_used": "リクルートカード", 
        "item": "コンビニで日用品",
        "amount": 2000, 
        "is_resell": False,
        "expected_sell_price": None,
        "campaign": ["au Payチャージキャンペーン"]
    },
]

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# ▼ 4. コアロジック：ポイント計算・転売利益のシミュレーション
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def calculate_points_and_profit(data, card_info, campaign_info):
    # カードの還元率を辞書化
    card_rate_map = {c['card_name']: c['base_rate'] for c in card_info}

    # キャンペーン辞書 (name -> rate, valid_until)
    campaign_dict = {}
    for camp in campaign_info:
        name = camp["name"]
        end_date = datetime.strptime(camp["valid_until"], "%Y-%m-%d")
        campaign_dict[name] = {
            "rate": camp["rate"],
            "valid_until": end_date,
            "note": camp["note"]
        }

    results = []
    for entry in data:
        date_str = entry["date"]
        date_obj = datetime.strptime(date_str, "%Y-%m-%d")
        card_used = entry["card_used"]
        base_amount = entry["amount"]

        # カード基礎還元率
        base_rate = card_rate_map.get(card_used, 0)
        card_points = base_amount * base_rate

        # キャンペーン合計還元率を足していく
        camp_total_rate = 0
        for c_name in entry["campaign"]:
            if c_name in campaign_dict:
                # 期限切れチェック
                if date_obj <= campaign_dict[c_name]["valid_until"]:
                    camp_total_rate += campaign_dict[c_name]["rate"]
                else:
                    pass  # 期限切れならスキップ

        # 合計ポイント
        # （「カード還元」と「キャンペーン還元」を単純に加算するか、掛け合わせるかは状況次第）
        # ここでは簡単に「加算」で計算
        total_rate = base_rate + camp_total_rate
        total_points = base_amount * total_rate

        # 転売利益
        if entry["is_resell"] and entry["expected_sell_price"] is not None:
            gross_profit = entry["expected_sell_price"] - base_amount
        else:
            gross_profit = 0

        # 集計データの格納
        results.append({
            "date": date_str,
            "card_used": card_used,
            "item": entry["item"],
            "amount": base_amount,
            "card_rate": base_rate,
            "campaign_rate": camp_total_rate,
            "total_rate": total_rate,
            "points_acquired": total_points,
            "resell_profit": gross_profit,
        })

    df = pd.DataFrame(results)
    return df


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# ▼ 5. メイン処理
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if __name__ == "__main__":
    df_result = calculate_points_and_profit(SAMPLE_DATA, CARD_INFO, CAMPAIGN_INFO)

    # ポイント総額、転売利益を集計
    total_points = df_result["points_acquired"].sum()
    total_resell_profit = df_result["resell_profit"].sum()

    # 結果の出力
    print("=== 【結果一覧】 ===")
    print(df_result.to_string(index=False))

    print("\n=== 【合計】 ===")
    print(f"獲得ポイント合計（円相当）: {int(total_points)} 円相当")
    print(f"転売利益合計: {int(total_resell_profit)} 円")
    print(f"実質 総リターン(ポイント＋転売益): {int(total_points + total_resell_profit)} 円相当")

    # 参考：ポイントレートが高い順に表示
    print("\n=== 【参考】還元率TOP3 ===")
    # カードのbase_rateでソート
    card_df = pd.DataFrame(CARD_INFO).sort_values("base_rate", ascending=False)
    print(card_df[["card_name", "base_rate", "special_note"]].head(3))

    print("\n=== 終了 ===")

python ms_manager.py