from osgeo import ogr , osr    # J'importe les librairies ogr et osr(pour la gestion des projections)
# pour des fins d'analyse, je dois passer en système métrique
# je vais définir une reprojection. Pour mon système de départ des points lat, long (epsg:4326)
source = osr.SpatialReference()
source.ImportFromEPSG(4326)
# je définis mon système de destination (epsg:2145 -> mercator)
target = osr.SpatialReference()
target.ImportFromEPSG(2145)
# je calcule la transformation
transform = osr.CoordinateTransformation(source , target)

# Je défini l'entrée des coordonnées lat,long du point d'incident et je crée le point
incidentpoint = raw_input("Entrer la latitude et la longitude  du lieu de l'incident(exemple 45.54359,-73.64026): ")
latlong = incidentpoint.split(',')
point = ogr.Geometry(ogr.wkbPoint)
point.AddPoint(float(latlong[1]) , float(latlong[0]))
point.Transform(transform)  # je projète le point
point.ExportToWkt()

# Je défini l'entrée de donnée et la création d'une zone de restriction
buffer = raw_input("Entrer le buffer en mètre (exemple: 500): ")
# je vais créer un buffer
restricted_area = point.Buffer(float(buffer))

class MTL_Incident:
    """ classe MTL_Incident devra contenir toutes
    les méthode de gestion des incidents dans la ville de Montréal.
    """

    def __init__(self , name):
        """ __init__ est le constructeur de MTL_Incident.
            Note:`self` est un paramètre qu'il n'est pas nécessaire d'envoyer.
            Args:name (str): nom de la classe MTL_Incident.
        """
        self.name = name

    def FetchShapefile(self, layer):
        """ FetchShapefile est une méthode permettant de charger une couche shapefile.
        Note:`self` est un paramètre qu'il n'est pas nécessaire d'envoyer.
        Args:
            layer: c'est le nom de la couche à charger.
        """
        driver = ogr.GetDriverByName('ESRI Shapefile')  # Je déclare le driver utilisé pour lire les données
        datasource_layer = driver.Open(layer)  # Je procéde à la lecture du fichier et création de datasource
        Layer = datasource_layer.GetLayer()  # Je charge le fichier
        return Layer  # je renvois la couche


    def GetCameras(self, header = True):

        """ GetCameraFile est une méthode permettant de charger le fichier csv des caméras.
            Note:`self` est un paramètre qu'il n'est pas nécessaire d'envoyer.
            Args: pas nécessaire.
            """
        listCamera = []  # je crée la liste devant contenir les données des camèras

        import csv
        cam = []
        with open('cameras_de_circulation_Mtl.csv' , 'rb') as csvfile:  # j,importe un fichier csv des caméras
            csvreader = csv.reader(csvfile , delimiter=',')  # je lis le fichier csv
            for row in csvreader:
                cam.append(row)  # je rempli la liste cam avec toutes les données du csv

            for d in cam:  # je parcours la liste cam et
                listCamera.append([d[2] , d[3] , d[7] , d[8] , d[11]])
                # je rempli ma liste listCamera avec les données utiles :
                # emplacement de la caméra,son id, sa latitude
                #  et sa longitude ainsi que l'URL de l'image en direct)
        if header:
            del listCamera[0]  # Si la listCamera possède une entête, je la supprime
        CameraLocation = []
        for c in listCamera:
            latitude_cam = float(c[2])
            longitude_cam = float(c[3])
            point = ogr.Geometry(ogr.wkbPoint)
            point.AddPoint(longitude_cam, latitude_cam)
            point.Transform(transform)  # je projète le point
            point.ExportToWkt()
            CameraLocation.append([c[0], c[1], c[4], point])
            return CameraLocation

    def GetPopulationFile(self):

        """ PopulationAffected est une méthode permettant d'estimer le nombre des personnes touchées.
                Note:`self` est un paramètre qu'il n'est pas nécessaire d'envoyer.
                Args: pas nécessaire.
        """

        population = []  # je crée la liste devant contenir les données de la population
        pop = []
        list = []
        import csv
        with open('Qc_short_Aires_diffusion_2006_MTL.csv' , 'rb') as csvfile: #j'importe un fichier csv des populations
            csvreader = csv.reader(csvfile, delimiter=',', quotechar='"')  # je lis le fichier csv

            for row in csvreader:
                pop.append(row)

            del pop[0]

            for p in pop:
                list.append([p[1] , p[6] , p[9] , p[10]])

            return list


m = MTL_Incident('Montreal incident manager apps')
print m.GetCameras()
print len(m.GetCameras())
print m.GetPopulationFile()