import pandas as pd
import json
import psycopg2
from sqlalchemy import create_engine

# Dati di input
input_data = "2024/11/06 07:01:35;|;13.3;-2.4;|;2948.3;6283.5;|;2909.9;6406.1;|;2237.5;9813.8"

# Suddividi la stringa in sezioni usando ";|;" come separatore
parts = input_data.split(';|;')

# Estrai la data/ora e le prime misurazioni
timestamp = parts[0]
measurements = parts[1]

# Estrai i valori di ciascun nodo e formatta i dati come JSON
nodes = parts[2:]

node_list = []
for i, node_data in enumerate(nodes, start=1):
    val1, val2 = node_data.split(';')
    node_dict = {
        "num": i,
        "val1": float(val1),
        "val2": float(val2)
    }
    node_list.append(node_dict)

# Crea il DataFrame con una colonna JSONB per i nodi
df = pd.DataFrame([{
    "event_timestamp": pd.to_datetime(timestamp),
    "battery_level": float(measurements.split(';')[0]),
    "temperature": float(measurements.split(';')[1]),
    "nodes_jsonb": json.dumps(node_list)  # Converti la lista di dizionari in una stringa JSON
}])

# Connessione al database PostgreSQL
engine = create_engine('postgresql://asepg:batt1l0@10.211.114.101:5432/asedb')

# Carica il DataFrame in una tabella PostgreSQL
df.to_sql('dataraw', engine, if_exists='append', index=False)

print("Dati caricati con successo nella tabella PostgreSQL!")