from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, JSON
from app.models.database import BaseModel


class AirflowJob(BaseModel):
    __tablename__ = "airflow_job"
    id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
    name = Column(Text)
    job_type = Column(Integer)  # 任务类型：可取 1=单作业任务 ，2=多作业任务
    job_mode = Column(Integer) # 任务模式：1= 常规模式 2=调试模式


    tasks = Column(JSON)  # 任务列表
    dependence = Column(JSON)  # 作业间的依赖

    # 任务执行CRON
    cron = Column(Text, nullable=False)
    # 任务描述
    desc = Column(Text, nullable=False)

    # 路由策略: 对应 KubernetesPodOperator schedulername =》通过pod传给k8s集群（schedulername）
    route_strategy = Column(String(32))

    # 阻塞处理策略
    block_strategy = Column(String(32))

    # 任务超时时间, 单位分钟：对应 airflow dag的 dagrun_timeout参数
    executor_timeout = Column(Integer, nullable=False)
    # 失败重试次数
    executor_fail_retry_count = Column(Integer, nullable=False)
    # 调度状态: 0-停止 1-运行
    trigger_status = Column(Integer, nullable=False)
    # 上次调度时间
    trigger_last_time = Column(Integer)
    # 下次调度时间
    trigger_next_time = Column(Integer)

    create_time = Column(Integer)  # 创建时间
    update_time = Column(Integer)  # 创建时间
    user_id = Column(Integer)  # 创建者user id

    def __int__(self):
        pass

    def get_job_path(self):
        dag_path = '/dags/'
        return dag_path + f'dag_{self.id}.py'