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#    '小坪數房間裝潢': -15, '老屋改造': -9, '裝修費用': 13, '裝修': -77, '設計師': -16, '客廳設計 小坪數': -16, '客廳設計': -25, '老屋翻修': -32,
#    '玄關設計作品': 0, '客廳裝潢': -18, '廚房設計': -60, '老屋翻新 預算': -19, '老屋翻修預算': -40, '老屋翻新費用': -59, '客廳': 19,
#    '台北室內設計': -8, '台中室內設計': -7, '裝潢費用計算': -3, '新北市室內設計': 0, '客廳擺設': -15, '室內設計 圖庫': 1, '老屋翻新 設計師': 0,
#    '臥室': -23, '高雄室內設計': -9, '重新裝潢': -72, '廚房收納': -2, '八卦鏡': -27, '蠹魚': 2, '一字型廚房風水': 0, '風水擺設': -2,
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#
# d_lst = []
# for k,v in d.items():
#     if v>1:
#         d_lst.append(k)
#
# print(d_lst)
#
# A = ['裝修預算', '裝潢預算', '裝修費用', '客廳', '蠹魚', '室內設計', '辦公室風水', '李天羽', '簡約工業風', '祖先不拜處理', '李至正', '魚缸位置風水2024', '70歲腎絲球過濾率', '開門見灶', '斜天花板風水', '裝潢後悔清單', '小資裝潢費用', '輕工業風裝潢', '輕裝潢費用', '吸頂燈缺點', '冰箱除臭', '輕裝修', '室內裝修許可檢舉', '小房間收納設計', '台灣最大室內設計公司', '裝潢費用', '中島電器櫃設計']
# for i in A:
#     print(i)


import pandas as pd
import dataset
import pymysql
pymysql.install_as_MySQLdb()
import datetime

dt_last_week = '2024-09-03'
dt_today = '2024-09-10'

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db_mysql = dataset.connect('mysql://choozmo:pAssw0rd@db.ptt.cx:3306/seo?charset=utf8mb4')

cursor_kw = db_sup.query(f"select * from public.seo where domain ='hhh.com.tw'")
kw_lst = []
for c in cursor_kw:
   kw_lst.append(c['kw'])
print(kw_lst)
d_rank_last_week = {key:0 for key in kw_lst}
d_rank_today = {key:0 for key in kw_lst}
for k in kw_lst:
   cursor_rank_last_week = db_mysql.query(f"select * from seo.google_bank where kw='{k}' and dt like '%{dt_last_week}%' limit 1")
   for c in cursor_rank_last_week:
      d_rank_last_week[k] = c['ranking']
   cursor_rank_today = db_mysql.query(f"select * from seo.google_bank where kw ='{k}' and dt like '%{dt_today}%' limit 1")
   for c in cursor_rank_today:
      d_rank_last_week[k] = c['ranking']

diff = {key:d_rank_last_week[key]-d_rank_today[key] for key in kw_lst}
ranking_dropped = []
for k,v in diff.items():
   if v<0:
      ranking_dropped.append(k)
      # db_sup['delete_kw'].insert({'kw': k, 'domain': 'hhh.com.tw', 'cust': 'HHH','dt':datetime.datetime.now()})
      # db_sup['seo'].delete(kw=k, domain='hhh.com.tw')

print(ranking_dropped)