import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
import time

class PriceAnalysisComponent:
    """مكون تحليل الأسعار للبنود"""
    
    def __init__(self):
        """تهيئة مكون تحليل الأسعار"""
        # تهيئة قائمة الوحدات المتاحة
        self.unit_options = ["م3", "م2", "طن", "متر طولي", "قطعة", "كجم", "لتر"]
        
        # تهيئة فئات التكاليف
        self.cost_categories = [
            "مواد",
            "عمالة",
            "معدات",
            "مقاولي الباطن",
            "مصاريف عامة",
            "أرباح"
        ]
        
        # تهيئة قائمة البنود وتحليل أسعارها
        if 'items_price_analysis' not in st.session_state:
            st.session_state.items_price_analysis = {}
    
    def render(self):
        """عرض واجهة تحليل الأسعار"""
        st.markdown("<h2 class='module-title'>تحليل أسعار البنود</h2>", unsafe_allow_html=True)
        
        # التحقق من وجود بنود في التسعير الحالي
        if 'current_pricing' not in st.session_state or 'items' not in st.session_state.current_pricing:
            st.warning("ليس هناك بنود للتحليل. يرجى إنشاء تسعير أولاً.")
            return
        
        # الحصول على البنود من التسعير الحالي
        items = st.session_state.current_pricing['items'].copy()
        
        # عرض قائمة البنود
        st.markdown("### قائمة البنود")
        st.dataframe(items[['رقم البند', 'وصف البند', 'الوحدة', 'الكمية', 'سعر الوحدة', 'الإجمالي']], 
                    use_container_width=True, hide_index=True)
        
        # اختيار البند لتحليل السعر
        selected_item_id = st.selectbox(
            "اختر البند لتحليل السعر",
            options=items['رقم البند'].tolist(),
            format_func=lambda x: f"{x}: {items[items['رقم البند'] == x]['وصف البند'].values[0][:50]}..."
        )
        
        if selected_item_id:
            # الحصول على البند المحدد
            selected_item = items[items['رقم البند'] == selected_item_id].iloc[0]
            
            # عرض تفاصيل البند المختار
            col1, col2, col3 = st.columns(3)
            
            with col1:
                st.metric("رقم البند", selected_item['رقم البند'])
            
            with col2:
                st.metric("الكمية", f"{selected_item['الكمية']} {selected_item['الوحدة']}")
            
            with col3:
                st.metric("سعر الوحدة", f"{selected_item['سعر الوحدة']:,.2f} ريال")
            
            st.markdown(f"**وصف البند**: {selected_item['وصف البند']}")
            
            # إنشاء أو تحديث تحليل السعر للبند المحدد
            if selected_item_id not in st.session_state.items_price_analysis:
                # إنشاء تحليل سعر افتراضي
                self._create_default_price_analysis(selected_item_id, selected_item)
            
            # عرض وتحرير تحليل السعر
            self._render_price_analysis_editor(selected_item_id, selected_item)
    
    def _create_default_price_analysis(self, item_id, item):
        """إنشاء تحليل سعر افتراضي للبند"""
        # إنشاء قائمة مكونات تحليل السعر
        components = pd.DataFrame(columns=[
            'نوع التكلفة', 'الوصف', 'الكمية', 'الوحدة', 'سعر الوحدة', 'الإجمالي'
        ])
        
        # إضافة مكونات افتراضية بناءً على نوع البند
        is_concrete = 'خرسان' in item['وصف البند']
        is_steel = 'حديد' in item['وصف البند'] or 'تسليح' in item['وصف البند']
        is_bricks = 'بلوك' in item['وصف البند'] or 'طوب' in item['وصف البند']
        is_paint = 'دهان' in item['وصف البند'] or 'طلاء' in item['وصف البند']
        is_insulation = 'عزل' in item['وصف البند']
        
        # إضافة المكونات بناءً على نوع البند
        if is_concrete:
            # مكونات الخرسانة
            default_components = pd.DataFrame({
                'نوع التكلفة': ['مواد', 'مواد', 'مواد', 'عمالة', 'معدات', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                'الوصف': ['أسمنت', 'رمل', 'حصى', 'عمال وفنيين', 'خلاطات ومعدات صب', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                'الكمية': [350, 0.4, 0.8, 8, 1, 1, 1],
                'الوحدة': ['كجم', 'م3', 'م3', 'ساعة', 'يوم', 'وحدة', 'وحدة'],
                'سعر الوحدة': [0.5, 100, 120, 50, 500, 100, 150],
                'الإجمالي': [175, 40, 96, 400, 500, 100, 150]
            })
            components = pd.concat([components, default_components], ignore_index=True)
            
        elif is_steel:
            # مكونات الحديد
            default_components = pd.DataFrame({
                'نوع التكلفة': ['مواد', 'عمالة', 'معدات', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                'الوصف': ['حديد التسليح', 'عمال وفنيين', 'معدات ثني وتجهيز الحديد', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                'الكمية': [1000, 10, 1, 1, 1],
                'الوحدة': ['كجم', 'ساعة', 'يوم', 'وحدة', 'وحدة'],
                'سعر الوحدة': [4.5, 50, 300, 200, 300],
                'الإجمالي': [4500, 500, 300, 200, 300]
            })
            components = pd.concat([components, default_components], ignore_index=True)
            
        elif is_bricks:
            # مكونات البلوك
            default_components = pd.DataFrame({
                'نوع التكلفة': ['مواد', 'مواد', 'عمالة', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                'الوصف': ['بلوك خرساني', 'مونة', 'عمالة بناء', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                'الكمية': [12.5, 0.02, 1, 1, 1],
                'الوحدة': ['قطعة', 'م3', 'م2', 'وحدة', 'وحدة'],
                'سعر الوحدة': [8, 500, 80, 15, 20],
                'الإجمالي': [100, 10, 80, 15, 20]
            })
            components = pd.concat([components, default_components], ignore_index=True)
            
        elif is_paint:
            # مكونات الدهانات
            default_components = pd.DataFrame({
                'نوع التكلفة': ['مواد', 'مواد', 'عمالة', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                'الوصف': ['دهان', 'مواد تجهيز', 'عمالة دهان', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                'الكمية': [0.4, 0.1, 1, 1, 1],
                'الوحدة': ['لتر', 'وحدة', 'م2', 'وحدة', 'وحدة'],
                'سعر الوحدة': [80, 20, 35, 5, 10],
                'الإجمالي': [32, 2, 35, 5, 10]
            })
            components = pd.concat([components, default_components], ignore_index=True)
            
        elif is_insulation:
            # مكونات العزل
            default_components = pd.DataFrame({
                'نوع التكلفة': ['مواد', 'مواد', 'عمالة', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                'الوصف': ['مواد عازلة', 'مواد لاصقة', 'عمالة تركيب', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                'الكمية': [1.1, 0.2, 1, 1, 1],
                'الوحدة': ['م2', 'كجم', 'م2', 'وحدة', 'وحدة'],
                'سعر الوحدة': [60, 30, 25, 10, 15],
                'الإجمالي': [66, 6, 25, 10, 15]
            })
            components = pd.concat([components, default_components], ignore_index=True)
            
        else:
            # مكونات عامة افتراضية
            default_components = pd.DataFrame({
                'نوع التكلفة': ['مواد', 'عمالة', 'معدات', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                'الوصف': ['مواد أساسية', 'عمالة', 'معدات ومعد مساعدة', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                'الكمية': [1, 1, 1, 1, 1],
                'الوحدة': [item['الوحدة'], 'وحدة', 'وحدة', 'وحدة', 'وحدة'],
                'سعر الوحدة': [
                    item['سعر الوحدة'] * 0.6, 
                    item['سعر الوحدة'] * 0.2, 
                    item['سعر الوحدة'] * 0.1, 
                    item['سعر الوحدة'] * 0.05,
                    item['سعر الوحدة'] * 0.05
                ],
                'الإجمالي': [
                    item['سعر الوحدة'] * 0.6, 
                    item['سعر الوحدة'] * 0.2, 
                    item['سعر الوحدة'] * 0.1, 
                    item['سعر الوحدة'] * 0.05,
                    item['سعر الوحدة'] * 0.05
                ]
            })
            components = pd.concat([components, default_components], ignore_index=True)
        
        # حفظ تحليل السعر للبند
        st.session_state.items_price_analysis[item_id] = components
    
    def _render_price_analysis_editor(self, item_id, item):
        """عرض محرر تحليل السعر للبند"""
        st.markdown("### تحليل السعر")
        
        # الحصول على مكونات تحليل السعر
        components = st.session_state.items_price_analysis[item_id]
        
        # عرض تحليل السعر في محرر بيانات
        st.markdown("#### مكونات السعر")
        
        edited_components = st.data_editor(
            components,
            use_container_width=True,
            hide_index=True,
            num_rows="dynamic",
            column_config={
                'نوع التكلفة': st.column_config.SelectboxColumn(
                    'نوع التكلفة',
                    help='فئة التكلفة',
                    options=self.cost_categories
                ),
                'الوحدة': st.column_config.SelectboxColumn(
                    'الوحدة',
                    help='وحدة القياس',
                    options=self.unit_options + ["وحدة", "ساعة", "يوم"]
                ),
                'الكمية': st.column_config.NumberColumn(
                    'الكمية',
                    help='الكمية',
                    min_value=0.0,
                    format="%.2f"
                ),
                'سعر الوحدة': st.column_config.NumberColumn(
                    'سعر الوحدة',
                    help='سعر الوحدة',
                    min_value=0.0,
                    format="%.2f"
                ),
                'الإجمالي': st.column_config.NumberColumn(
                    'الإجمالي',
                    help='الإجمالي',
                    min_value=0.0,
                    format="%.2f"
                )
            }
        )
        
        # إعادة حساب الإجمالي لكل مكون
        edited_components['الإجمالي'] = edited_components['الكمية'] * edited_components['سعر الوحدة']
        
        # حفظ التعديلات
        st.session_state.items_price_analysis[item_id] = edited_components
        
        # حساب إجمالي تحليل السعر
        total_analysis_price = edited_components['الإجمالي'].sum()
        unit_price_from_analysis = total_analysis_price / item['الكمية'] if item['الكمية'] > 0 else 0
        
        # عرض ملخص تحليل السعر
        st.markdown("#### ملخص تحليل السعر")
        
        col1, col2, col3 = st.columns(3)
        
        with col1:
            st.metric("إجمالي تكلفة البند من التحليل", f"{total_analysis_price:,.2f} ريال")
        
        with col2:
            st.metric("سعر الوحدة من التحليل", f"{unit_price_from_analysis:,.2f} ريال")
        
        with col3:
            # المقارنة مع السعر الأصلي
            diff = unit_price_from_analysis - item['سعر الوحدة']
            st.metric(
                "الفرق عن السعر الأصلي", 
                f"{diff:,.2f} ريال",
                delta=f"{(diff/item['سعر الوحدة']*100) if item['سعر الوحدة'] > 0 else 0:.1f}%"
            )
        
        # تحليل توزيع التكاليف حسب الفئة
        cost_by_category = edited_components.groupby('نوع التكلفة')['الإجمالي'].sum().reset_index()
        
        # عرض مخطط توزيع التكاليف
        st.markdown("#### توزيع التكاليف حسب الفئة")
        
        # عرض توزيع التكاليف في جدول
        distribution_df = pd.DataFrame({
            'نوع التكلفة': cost_by_category['نوع التكلفة'],
            'القيمة': cost_by_category['الإجمالي'],
            'النسبة المئوية': (cost_by_category['الإجمالي'] / total_analysis_price * 100).round(2)
        })
        
        st.dataframe(
            distribution_df,
            use_container_width=True,
            hide_index=True,
            column_config={
                'القيمة': st.column_config.NumberColumn(
                    'القيمة',
                    help='القيمة',
                    format="%.2f"
                ),
                'النسبة المئوية': st.column_config.ProgressColumn(
                    'النسبة المئوية',
                    help='النسبة المئوية',
                    format="%.2f%%",
                    min_value=0,
                    max_value=100
                )
            }
        )
        
        # أزرار الإجراءات
        col1, col2, col3 = st.columns(3)
        
        with col1:
            if st.button("تحديث سعر البند", use_container_width=True):
                # تحديث سعر البند بناءً على تحليل السعر
                items = st.session_state.current_pricing['items'].copy()
                item_index = items[items['رقم البند'] == item_id].index[0]
                
                # تحديث سعر الوحدة والإجمالي
                items.at[item_index, 'سعر الوحدة'] = unit_price_from_analysis
                items.at[item_index, 'الإجمالي'] = unit_price_from_analysis * items.at[item_index, 'الكمية']
                
                # حفظ التعديلات في التسعير الحالي
                st.session_state.current_pricing['items'] = items
                
                st.success(f"تم تحديث سعر البند بناءً على تحليل السعر: {unit_price_from_analysis:,.2f} ريال")
                time.sleep(0.5)
                st.rerun()
        
        with col2:
            if st.button("تصدير تحليل السعر", use_container_width=True):
                st.success("تم إرسال تحليل السعر للتصدير بنجاح!")
        
        with col3:
            if st.button("مسح تحليل السعر", use_container_width=True):
                # حذف تحليل السعر للبند
                if item_id in st.session_state.items_price_analysis:
                    del st.session_state.items_price_analysis[item_id]
                
                st.warning("تم مسح تحليل السعر للبند")
                time.sleep(0.5)
                st.rerun()
    
    def add_to_pricing_app(self, pricing_app):
        """إضافة مكون تحليل الأسعار إلى تطبيق التسعير"""
        # إضافة تبويب جديد
        if not hasattr(pricing_app, 'tabs'):
            pricing_app.tabs = []
        
        if len(pricing_app.tabs) == 4:  # إذا كان هناك 4 تبويبات فقط
            pricing_app.tabs.append("تحليل أسعار البنود")
        
        # إضافة دالة العرض
        pricing_app._render_price_analysis_tab = self.render


def render_integrated_item_input():
    """عرض واجهة إدخال البنود مع تحليل السعر المتكامل"""
    
    # ضبط CSS لتحسين ظهور الواجهة العربية
    st.markdown("""
    <style>
        input, .stTextArea textarea {
            direction: rtl;
            text-align: right;
            font-family: 'Arial', 'Tahoma', sans-serif !important;
        }
        .stTextInput > div > div > input {
            text-align: right;
            direction: rtl;
        }
        .pricing-analysis-container {
            border: 1px solid #e0e0e0;
            border-radius: 10px;
            padding: 10px;
            margin-top: 10px;
            background-color: #f9f9f9;
        }
    </style>
    """, unsafe_allow_html=True)
    
    # تهيئة قائمة الوحدات المتاحة
    unit_options = ["م3", "م2", "طن", "متر طولي", "قطعة", "كجم", "لتر"]
    
    # تهيئة فئات التكاليف
    cost_categories = [
        "مواد",
        "عمالة",
        "معدات",
        "مقاولي الباطن",
        "مصاريف عامة",
        "أرباح"
    ]
    
    # إنشاء جدول البنود اذا لم يكن موجوداً
    if 'manual_items' not in st.session_state:
        manual_items = pd.DataFrame(columns=[
            'رقم البند', 'وصف البند', 'الوحدة', 'الكمية', 'سعر الوحدة', 'الإجمالي'
        ])
        
        # إضافة بضعة صفوف افتراضية
        default_items = pd.DataFrame({
            'رقم البند': ["A1", "A2", "A3", "A4", "A5"],
            'وصف البند': [
                "توريد وتركيب أعمال الخرسانة المسلحة للأساسات",
                "توريد وتركيب حديد التسليح للأساسات",
                "أعمال العزل المائي للأساسات",
                "أعمال الردم والدك للأساسات",
                "توريد وتركيب أعمال الخرسانة المسلحة للأعمدة"
            ],
            'الوحدة': ["م3", "طن", "م2", "م3", "م3"],
            'الكمية': [250.0, 25.0, 500.0, 300.0, 120.0],
            'سعر الوحدة': [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
            'الإجمالي': [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
        })
        
        manual_items = pd.concat([manual_items, default_items])
        st.session_state.manual_items = manual_items
    
    # إنشاء جدول تحليل الأسعار اذا لم يكن موجوداً
    if 'items_price_analysis' not in st.session_state:
        st.session_state.items_price_analysis = {}
    
    # عرض واجهة إدخال البنود
    st.markdown("### إدخال تفاصيل البنود مع تحليل الأسعار")
    
    # عرض البنود الحالية كجدول للعرض
    st.markdown("### جدول البنود الحالية")
    st.dataframe(st.session_state.manual_items, use_container_width=True, hide_index=True)
    
    # التبويبات لإضافة بند جديد أو تعديل بند
    tabs = st.tabs(["إضافة بند جديد", "تعديل بند حالي"])
    
    with tabs[0]:  # إضافة بند جديد
        st.markdown("### إضافة بند جديد مع تحليل السعر")
        
        col1, col2 = st.columns(2)
        
        with col1:
            new_id = st.text_input("رقم البند", value=f"A{len(st.session_state.manual_items)+1}", key="new_id")
            new_desc = st.text_area("وصف البند", value="", key="new_desc")
        
        with col2:
            new_unit = st.selectbox("الوحدة", options=unit_options, key="new_unit")
            new_qty = st.number_input("الكمية", value=0.0, min_value=0.0, format="%.2f", key="new_qty")
        
        # إنشاء تحليل السعر للبند الجديد
        st.markdown('<div class="pricing-analysis-container">', unsafe_allow_html=True)
        st.markdown("#### تحليل سعر البند")
        
        # التعرف التلقائي على نوع البند من الوصف
        is_concrete = False
        is_steel = False
        is_bricks = False
        is_paint = False
        is_insulation = False
        
        if new_desc:
            is_concrete = 'خرسان' in new_desc
            is_steel = 'حديد' in new_desc or 'تسليح' in new_desc
            is_bricks = 'بلوك' in new_desc or 'طوب' in new_desc
            is_paint = 'دهان' in new_desc or 'طلاء' in new_desc
            is_insulation = 'عزل' in new_desc
        
        # تلميح للمستخدم عن التعرف التلقائي
        if any([is_concrete, is_steel, is_bricks, is_paint, is_insulation]):
            detected_type = ""
            if is_concrete:
                detected_type = "أعمال خرسانة"
            elif is_steel:
                detected_type = "أعمال حديد"
            elif is_bricks:
                detected_type = "أعمال بلوك"
            elif is_paint:
                detected_type = "أعمال دهانات"
            elif is_insulation:
                detected_type = "أعمال عزل"
            
            st.info(f"تم التعرف تلقائياً على نوع البند: {detected_type}")
        
        # إنشاء مصفوفة فارغة لمكونات البند
        if 'new_components' not in st.session_state:
            # إنشاء DataFrame فارغ
            new_components = pd.DataFrame(columns=[
                'نوع التكلفة', 'الوصف', 'الكمية', 'الوحدة', 'سعر الوحدة', 'الإجمالي'
            ])
            
            # إضافة مكونات افتراضية بناءً على نوع البند
            if is_concrete:
                # مكونات الخرسانة
                default_components = pd.DataFrame({
                    'نوع التكلفة': ['مواد', 'مواد', 'مواد', 'عمالة', 'معدات', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                    'الوصف': ['أسمنت', 'رمل', 'حصى', 'عمال وفنيين', 'خلاطات ومعدات صب', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                    'الكمية': [350, 0.4, 0.8, 8, 1, 1, 1],
                    'الوحدة': ['كجم', 'م3', 'م3', 'ساعة', 'يوم', 'وحدة', 'وحدة'],
                    'سعر الوحدة': [0.5, 100, 120, 50, 500, 100, 150],
                    'الإجمالي': [175, 40, 96, 400, 500, 100, 150]
                })
                new_components = pd.concat([new_components, default_components], ignore_index=True)
                
            elif is_steel:
                # مكونات الحديد
                default_components = pd.DataFrame({
                    'نوع التكلفة': ['مواد', 'عمالة', 'معدات', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                    'الوصف': ['حديد التسليح', 'عمال وفنيين', 'معدات ثني وتجهيز الحديد', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                    'الكمية': [1000, 10, 1, 1, 1],
                    'الوحدة': ['كجم', 'ساعة', 'يوم', 'وحدة', 'وحدة'],
                    'سعر الوحدة': [4.5, 50, 300, 200, 300],
                    'الإجمالي': [4500, 500, 300, 200, 300]
                })
                new_components = pd.concat([new_components, default_components], ignore_index=True)
                
                      elif is_bricks:
                # مكونات البلوك
                default_components = pd.DataFrame({
                    'نوع التكلفة': ['مواد', 'مواد', 'عمالة', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                    'الوصف': ['بلوك خرساني', 'مونة', 'عمالة بناء', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                    'الكمية': [12.5, 0.02, 1, 1, 1],
                    'الوحدة': ['قطعة', 'م3', 'م2', 'وحدة', 'وحدة'],
                    'سعر الوحدة': [8, 500, 80, 15, 20],
                    'الإجمالي': [100, 10, 80, 15, 20]
                })
                new_components = pd.concat([new_components, default_components], ignore_index=True)
                
            elif is_paint:
                # مكونات الدهانات
                default_components = pd.DataFrame({
                    'نوع التكلفة': ['مواد', 'مواد', 'عمالة', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                    'الوصف': ['دهان', 'مواد تجهيز', 'عمالة دهان', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                    'الكمية': [0.4, 0.1, 1, 1, 1],
                    'الوحدة': ['لتر', 'وحدة', 'م2', 'وحدة', 'وحدة'],
                    'سعر الوحدة': [80, 20, 35, 5, 10],
                    'الإجمالي': [32, 2, 35, 5, 10]
                })
                new_components = pd.concat([new_components, default_components], ignore_index=True)
                
            elif is_insulation:
                # مكونات العزل
                default_components = pd.DataFrame({
                    'نوع التكلفة': ['مواد', 'مواد', 'عمالة', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                    'الوصف': ['مواد عازلة', 'مواد لاصقة', 'عمالة تركيب', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                    'الكمية': [1.1, 0.2, 1, 1, 1],
                    'الوحدة': ['م2', 'كجم', 'م2', 'وحدة', 'وحدة'],
                    'سعر الوحدة': [60, 30, 25, 10, 15],
                    'الإجمالي': [66, 6, 25, 10, 15]
                })
                new_components = pd.concat([new_components, default_components], ignore_index=True)
                
            else:
                # مكونات عامة افتراضية
                default_components = pd.DataFrame({
                    'نوع التكلفة': ['مواد', 'عمالة', 'معدات', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                    'الوصف': ['مواد أساسية', 'عمالة', 'معدات', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                    'الكمية': [1, 1, 1, 1, 1],
                    'الوحدة': [new_unit if new_unit else 'وحدة', 'وحدة', 'وحدة', 'وحدة', 'وحدة'],
                    'سعر الوحدة': [100, 50, 30, 20, 20],
                    'الإجمالي': [100, 50, 30, 20, 20]
                })
                new_components = pd.concat([new_components, default_components], ignore_index=True)
            
            st.session_state.new_components = new_components
        
        # عرض وتحرير مكونات تحليل السعر
        edited_components = st.data_editor(
            st.session_state.new_components,
            use_container_width=True,
            hide_index=True,
            num_rows="dynamic",
            column_config={
                'نوع التكلفة': st.column_config.SelectboxColumn(
                    'نوع التكلفة',
                    help='فئة التكلفة',
                    options=cost_categories
                ),
                'الوحدة': st.column_config.SelectboxColumn(
                    'الوحدة',
                    help='وحدة القياس',
                    options=unit_options + ["وحدة", "ساعة", "يوم"]
                ),
                'الكمية': st.column_config.NumberColumn(
                    'الكمية',
                    help='الكمية',
                    min_value=0.0,
                    format="%.2f"
                ),
                'سعر الوحدة': st.column_config.NumberColumn(
                    'سعر الوحدة',
                    help='سعر الوحدة',
                    min_value=0.0,
                    format="%.2f"
                ),
                'الإجمالي': st.column_config.NumberColumn(
                    'الإجمالي',
                    help='الإجمالي',
                    min_value=0.0,
                    format="%.2f"
                )
            }
        )
        
        # إعادة حساب الإجمالي لكل مكون
        edited_components['الإجمالي'] = edited_components['الكمية'] * edited_components['سعر الوحدة']
        
        # حفظ التعديلات
        st.session_state.new_components = edited_components
        
        # حساب إجمالي تحليل السعر
        total_analysis_price = edited_components['الإجمالي'].sum()
        unit_price_from_analysis = total_analysis_price / new_qty if new_qty > 0 else 0
        
        # عرض ملخص تحليل السعر
        st.markdown("#### ملخص تحليل السعر")
        
        col1, col2 = st.columns(2)
        
        with col1:
            st.metric("إجمالي تكلفة البند من التحليل", f"{total_analysis_price:,.2f} ريال")
        
        with col2:
            st.metric("سعر الوحدة المحسوب", f"{unit_price_from_analysis:,.2f} ريال")
        
        st.markdown('</div>', unsafe_allow_html=True)
        
        # استخدام السعر المحسوب
        use_calculated_price = st.checkbox("استخدام السعر المحسوب من التحليل", value=True)
        
        # تحديد سعر الوحدة النهائي
        if use_calculated_price and new_qty > 0:
            new_price = unit_price_from_analysis
        else:
            new_price = st.number_input("سعر الوحدة", value=unit_price_from_analysis if new_qty > 0 else 0.0, min_value=0.0, format="%.2f", key="new_price")
        
        # حساب الإجمالي
        new_total = new_qty * new_price
        st.info(f"إجمالي البند الجديد: {new_total:,.2f} ريال")
        
        # مقارنة السعر المدخل مع السعر المحسوب
        if not use_calculated_price and new_qty > 0 and unit_price_from_analysis > 0:
            price_diff = new_price - unit_price_from_analysis
            diff_percentage = (price_diff / unit_price_from_analysis) * 100
            
            if abs(diff_percentage) > 5:  # إذا كان الفرق أكبر من 5%
                if diff_percentage > 0:
                    st.warning(f"السعر المدخل أعلى من السعر المحسوب بنسبة {diff_percentage:.2f}%")
                else:
                    st.warning(f"السعر المدخل أقل من السعر المحسوب بنسبة {abs(diff_percentage):.2f}%")
        
        # زر إضافة البند
        if st.button("إضافة البند"):
            # التحقق من صحة البيانات
            if new_id and new_desc and new_qty > 0:
                # إنشاء صف جديد
                new_row = pd.DataFrame({
                    'رقم البند': [new_id],
                    'وصف البند': [new_desc],
                    'الوحدة': [new_unit],
                    'الكمية': [float(new_qty)],
                    'سعر الوحدة': [float(new_price)],
                    'الإجمالي': [float(new_total)]
                })
                
                # إضافة الصف إلى DataFrame
                st.session_state.manual_items = pd.concat([st.session_state.manual_items, new_row], ignore_index=True)
                
                # حفظ تحليل سعر البند
                st.session_state.items_price_analysis[new_id] = st.session_state.new_components.copy()
                
                # إعادة تهيئة مكونات البند الجديد
                if 'new_components' in st.session_state:
                    del st.session_state.new_components
                
                st.success("تم إضافة البند وتحليل السعر بنجاح!")
                time.sleep(0.5)
                st.rerun()
            else:
                st.error("يرجى ملء جميع الحقول المطلوبة: رقم البند، الوصف، والكمية يجب أن تكون أكبر من صفر.")
    
    with tabs[1]:  # تعديل بند حالي
        st.markdown("### تعديل بند حالي مع تحليل السعر")
        
        # اختيار البند للتعديل
        edit_item_id = st.selectbox(
            "اختر البند للتعديل",
            options=st.session_state.manual_items['رقم البند'].tolist(),
            format_func=lambda x: f"{x}: {st.session_state.manual_items[st.session_state.manual_items['رقم البند'] == x]['وصف البند'].values[0][:30]}..."
        )
        
        if edit_item_id:
            # الحصول على مؤشر الصف للبند المحدد
            idx = st.session_state.manual_items[st.session_state.manual_items['رقم البند'] == edit_item_id].index[0]
            row = st.session_state.manual_items.loc[idx]
            
            # إنشاء نموذج تعديل البند
            col1, col2 = st.columns(2)
            
            with col1:
                edited_id = st.text_input("رقم البند (تعديل)", value=row['رقم البند'], key="edit_id")
                edited_desc = st.text_area("وصف البند (تعديل)", value=row['وصف البند'], key="edit_desc")
            
            with col2:
                edited_unit = st.selectbox(
                    "الوحدة (تعديل)",
                    options=unit_options,
                    index=unit_options.index(row['الوحدة']) if row['الوحدة'] in unit_options else 0,
                    key="edit_unit"
                )
                edited_qty = st.number_input("الكمية (تعديل)", value=float(row['الكمية']), min_value=0.0, format="%.2f", key="edit_qty")
            
            # إنشاء أو تحرير تحليل السعر للبند
            st.markdown('<div class="pricing-analysis-container">', unsafe_allow_html=True)
            st.markdown("#### تحليل سعر البند")
            
            # التحقق مما إذا كان البند له تحليل سعر محفوظ
            if edit_item_id in st.session_state.items_price_analysis:
                # استخدام تحليل السعر المحفوظ
                components = st.session_state.items_price_analysis[edit_item_id]
            else:
                # إنشاء تحليل سعر افتراضي
                components = pd.DataFrame(columns=[
                    'نوع التكلفة', 'الوصف', 'الكمية', 'الوحدة', 'سعر الوحدة', 'الإجمالي'
                ])
                
                # فحص نوع البند من الوصف
                is_concrete = 'خرسان' in row['وصف البند']
                is_steel = 'حديد' in row['وصف البند'] or 'تسليح' in row['وصف البند']
                is_bricks = 'بلوك' in row['وصف البند'] or 'طوب' in row['وصف البند']
                is_paint = 'دهان' in row['وصف البند'] or 'طلاء' in row['وصف البند']
                is_insulation = 'عزل' in row['وصف البند']
                
                # إضافة مكونات افتراضية بناءً على نوع البند
                if is_concrete:
                    # مكونات الخرسانة
                    default_components = pd.DataFrame({
                        'نوع التكلفة': ['مواد', 'مواد', 'مواد', 'عمالة', 'معدات', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                        'الوصف': ['أسمنت', 'رمل', 'حصى', 'عمال وفنيين', 'خلاطات ومعدات صب', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                        'الكمية': [350, 0.4, 0.8, 8, 1, 1, 1],
                        'الوحدة': ['كجم', 'م3', 'م3', 'ساعة', 'يوم', 'وحدة', 'وحدة'],
                        'سعر الوحدة': [0.5, 100, 120, 50, 500, 100, 150],
                        'الإجمالي': [175, 40, 96, 400, 500, 100, 150]
                    })
                    components = pd.concat([components, default_components], ignore_index=True)
                    
                elif is_steel:
                    # مكونات الحديد
                    default_components = pd.DataFrame({
                        'نوع التكلفة': ['مواد', 'عمالة', 'معدات', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                        'الوصف': ['حديد التسليح', 'عمال وفنيين', 'معدات ثني وتجهيز الحديد', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                        'الكمية': [1000, 10, 1, 1, 1],
                        'الوحدة': ['كجم', 'ساعة', 'يوم', 'وحدة', 'وحدة'],
                        'سعر الوحدة': [4.5, 50, 300, 200, 300],
                        'الإجمالي': [4500, 500, 300, 200, 300]
                    })
                    components = pd.concat([components, default_components], ignore_index=True)
                    
                elif is_bricks:
                    # مكونات البلوك
                    default_components = pd.DataFrame({
                        'نوع التكلفة': ['مواد', 'مواد', 'عمالة', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                        'الوصف': ['بلوك خرساني', 'مونة', 'عمالة بناء', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                        'الكمية': [12.5, 0.02, 1, 1, 1],
                        'الوحدة': ['قطعة', 'م3', 'م2', 'وحدة', 'وحدة'],
                        'سعر الوحدة': [8, 500, 80, 15, 20],
                        'الإجمالي': [100, 10, 80, 15, 20]
                    })
                    components = pd.concat([components, default_components], ignore_index=True)
                    
                elif is_paint:
                    # مكونات الدهانات
                    default_components = pd.DataFrame({
                        'نوع التكلفة': ['مواد', 'مواد', 'عمالة', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                        'الوصف': ['دهان', 'مواد تجهيز', 'عمالة دهان', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                        'الكمية': [0.4, 0.1, 1, 1, 1],
                        'الوحدة': ['لتر', 'وحدة', 'م2', 'وحدة', 'وحدة'],
                        'سعر الوحدة': [80, 20, 35, 5, 10],
                        'الإجمالي': [32, 2, 35, 5, 10]
                    })
                    components = pd.concat([components, default_components], ignore_index=True)
                    
                elif is_insulation:
                    # مكونات العزل
                    default_components = pd.DataFrame({
                        'نوع التكلفة': ['مواد', 'مواد', 'عمالة', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                        'الوصف': ['مواد عازلة', 'مواد لاصقة', 'عمالة تركيب', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                        'الكمية': [1.1, 0.2, 1, 1, 1],
                        'الوحدة': ['م2', 'كجم', 'م2', 'وحدة', 'وحدة'],
                        'سعر الوحدة': [60, 30, 25, 10, 15],
                        'الإجمالي': [66, 6, 25, 10, 15]
                    })
                    components = pd.concat([components, default_components], ignore_index=True)
                    
                else:
                    # مكونات عامة افتراضية
                    default_components = pd.DataFrame({
                        'نوع التكلفة': ['مواد', 'عمالة', 'معدات', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                        'الوصف': ['مواد أساسية', 'عمالة', 'معدات', 'مصاريف عامة', 'أرباح'],
                        'الكمية': [1, 1, 1, 1, 1],
                        'الوحدة': [row['الوحدة'], 'وحدة', 'وحدة', 'وحدة', 'وحدة'],
                        'سعر الوحدة': [
                            row['سعر الوحدة'] * 0.6,
                            row['سعر الوحدة'] * 0.2,
                            row['سعر الوحدة'] * 0.1,
                            row['سعر الوحدة'] * 0.05,
                            row['سعر الوحدة'] * 0.05
                        ],
                        'الإجمالي': [
                            row['سعر الوحدة'] * 0.6,
                            row['سعر الوحدة'] * 0.2,
                            row['سعر الوحدة'] * 0.1,
                            row['سعر الوحدة'] * 0.05,
                            row['سعر الوحدة'] * 0.05
                        ]
                    })
                    components = pd.concat([components, default_components], ignore_index=True)
                
                # حفظ تحليل السعر
                st.session_state.items_price_analysis[edit_item_id] = components
            
            # عرض وتحرير مكونات تحليل السعر
            edited_components = st.data_editor(
                components,
                use_container_width=True,
                hide_index=True,
                num_rows="dynamic",
                column_config={
                    'نوع التكلفة': st.column_config.SelectboxColumn(
                        'نوع التكلفة',
                        help='فئة التكلفة',
                        options=cost_categories
                    ),
                    'الوحدة': st.column_config.SelectboxColumn(
                        'الوحدة',
                        help='وحدة القياس',
                        options=unit_options + ["وحدة", "ساعة", "يوم"]
                    ),
                    'الكمية': st.column_config.NumberColumn(
                        'الكمية',
                        help='الكمية',
                        min_value=0.0,
                        format="%.2f"
                    ),
                    'سعر الوحدة': st.column_config.NumberColumn(
                        'سعر الوحدة',
                        help='سعر الوحدة',
                        min_value=0.0,
                        format="%.2f"
                    ),
                    'الإجمالي': st.column_config.NumberColumn(
                        'الإجمالي',
                        help='الإجمالي',
                        min_value=0.0,
                        format="%.2f"
                    )
                }
            )
            
            # إعادة حساب الإجمالي لكل مكون
            edited_components['الإجمالي'] = edited_components['الكمية'] * edited_components['سعر الوحدة']
            
            # حفظ التعديلات
            st.session_state.items_price_analysis[edit_item_id] = edited_components
            
            # حساب إجمالي تحليل السعر
            total_analysis_price = edited_components['الإجمالي'].sum()
            unit_price_from_analysis = total_analysis_price / edited_qty if edited_qty > 0 else 0
            
            # عرض ملخص تحليل السعر
            st.markdown("#### ملخص تحليل السعر")
            
            col1, col2 = st.columns(2)
            
            with col1:
                st.metric("إجمالي تكلفة البند من التحليل", f"{total_analysis_price:,.2f} ريال")
            
            with col2:
                st.metric("سعر الوحدة المحسوب", f"{unit_price_from_analysis:,.2f} ريال")
            
            st.markdown('</div>', unsafe_allow_html=True)
            
            # استخدام السعر المحسوب
            use_calculated_price = st.checkbox("استخدام السعر المحسوب من التحليل", value=True, key="use_calc_edit")
            
            # تحديد سعر الوحدة النهائي
            if use_calculated_price and edited_qty > 0:
                edited_price = unit_price_from_analysis
            else:
                edited_price = st.number_input(
                    "سعر الوحدة (تعديل)", 
                    value=unit_price_from_analysis if edited_qty > 0 and unit_price_from_analysis > 0 else float(row['سعر الوحدة']), 
                    min_value=0.0, 
                    format="%.2f", 
                    key="edit_price"
                )
            
            # حساب الإجمالي
            edited_total = edited_qty * edited_price
            st.info(f"إجمالي البند بعد التعديل: {edited_total:,.2f} ريال")
            
            # مقارنة السعر المدخل مع السعر المحسوب
            if not use_calculated_price and edited_qty > 0 and unit_price_from_analysis > 0:
                price_diff = edited_price - unit_price_from_analysis
                diff_percentage = (price_diff / unit_price_from_analysis) * 100
                
                if abs(diff_percentage) > 5:  # إذا كان الفرق أكبر من 5%
                    if diff_percentage > 0:
                        st.warning(f"السعر المدخل أعلى من السعر المحسوب بنسبة {diff_percentage:.2f}%")
                    else:
                        st.warning(f"السعر المدخل أقل من السعر المحسوب بنسبة {abs(diff_percentage):.2f}%")
            
            # أزرار الإجراءات
            col1, col2, col3 = st.columns(3)
            
            with col1:
                if st.button("حفظ التعديلات", use_container_width=True):
                    # التحقق من صحة البيانات
                    if edited_id and edited_desc and edited_qty > 0:
                        # التحقق من تغيير رقم البند
                        if edited_id != edit_item_id:
                            # نقل تحليل السعر إلى الرقم الجديد
                            st.session_state.items_price_analysis[edited_id] = st.session_state.items_price_analysis.pop(edit_item_id)
                        
                        # تحديث البند
                        st.session_state.manual_items.at[idx, 'رقم البند'] = edited_id
                        st.session_state.manual_items.at[idx, 'وصف البند'] = edited_desc
                        st.session_state.manual_items.at[idx, 'الوحدة'] = edited_unit
                        st.session_state.manual_items.at[idx, 'الكمية'] = edited_qty
                        st.session_state.manual_items.at[idx, 'سعر الوحدة'] = edited_price
                        st.session_state.manual_items.at[idx, 'الإجمالي'] = edited_total
                        
                        st.success("تم تحديث البند وتحليل السعر بنجاح!")
                        time.sleep(0.5)
                        st.rerun()
                    else:
                        st.error("يرجى ملء جميع الحقول المطلوبة: رقم البند، الوصف، والكمية يجب أن تكون أكبر من صفر.")
            
            with col2:
                if st.button("استعادة القيم الأصلية", use_container_width=True):
                    # إعادة تحميل الصفحة لاستعادة القيم الأصلية
                    st.rerun()
            
            with col3:
                if st.button("حذف هذا البند", use_container_width=True):
                    # حذف تحليل السعر للبند
                    if edit_item_id in st.session_state.items_price_analysis:
                        del st.session_state.items_price_analysis[edit_item_id]
                    
                    # حذف البند
                    st.session_state.manual_items = st.session_state.manual_items.drop(idx).reset_index(drop=True)
                    
                    st.warning("تم حذف البند وتحليل السعر!")
                    time.sleep(0.5)
                    st.rerun()