"""
main.py
Point d'entrée principal pour le système de matching hybride
"""

import os
import sys
import logging
from pathlib import Path

# Importer les modules
from template_db_creation import MedicalTemplateParser,TemplateInfo
from smart_match import TranscriptionMatcher
from title_matcher import HybridMatcher

# Configuration du logging
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
logger = logging.getLogger(__name__)


def load_transcription_file(filepath: str) -> tuple:
    """
    Charge une transcription depuis un fichier
    
    Args:
        filepath: Chemin vers le fichier
        
    Returns:
        tuple: (contenu, nom_fichier)
    """
    try:
        with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
            content = f.read()
        filename = os.path.basename(filepath)
        logger.info(f"✅ Transcription chargée: {filename}")
        return content, filename
    except Exception as e:
        logger.error(f"❌ Erreur lecture fichier: {e}")
        return None, None


def save_result(result, output_path: str):
    """
    Sauvegarde le résultat dans un fichier
    
    Args:
        result: MatchResult à sauvegarder
        output_path: Chemin du fichier de sortie
    """
    try:
        with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write("="*80 + "\n")
            f.write(f"TEMPLATE: {result.template_id}\n")
            f.write(f"MÉTHODE: {result.match_method}\n")
            f.write(f"CONFIANCE: {result.confidence_score:.2%}\n")
            f.write("="*80 + "\n\n")
            f.write(result.filled_template)
        logger.info(f"✅ Résultat sauvegardé: {output_path}")
    except Exception as e:
        logger.error(f"❌ Erreur sauvegarde: {e}")


def batch_process_directory(hybrid_matcher, input_dir: str, output_dir: str):
    """
    Traite tous les fichiers d'un répertoire
    
    Args:
        hybrid_matcher: Instance de HybridMatcher
        input_dir: Répertoire des transcriptions
        output_dir: Répertoire de sortie
    """
    # Créer le répertoire de sortie
    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
    
    # Lister les fichiers
    input_path = Path(input_dir)
    transcription_files = list(input_path.glob("*.txt")) + list(input_path.glob("*.rtf"))
    
    logger.info(f"\n{'='*80}")
    logger.info(f"📁 TRAITEMENT PAR LOT - {len(transcription_files)} fichiers")
    logger.info(f"{'='*80}\n")
    
    results_summary = []
    
    for i, filepath in enumerate(transcription_files, 1):
        logger.info(f"\n{'─'*80}")
        logger.info(f"📄 Fichier {i}/{len(transcription_files)}: {filepath.name}")
        logger.info(f"{'─'*80}")
        
        # Charger la transcription
        content, filename = load_transcription_file(str(filepath))
        if not content:
            continue
        
        # Matcher et remplir
        results = hybrid_matcher.match_and_fill(
            transcription=content,
            transcription_filename=filename
        )
        
        if results:
            result = results[0]
            
            # Sauvegarder
            output_filename = f"{filepath.stem}_filled.txt"
            output_path = os.path.join(output_dir, output_filename)
            save_result(result, output_path)
            
            # Ajouter au résumé
            results_summary.append({
                'filename': filename,
                'template': result.template_id,
                'method': result.match_method,
                'confidence': result.confidence_score
            })
        else:
            logger.warning(f"⚠️  Aucun résultat pour {filename}")
            results_summary.append({
                'filename': filename,
                'template': 'NONE',
                'method': 'FAILED',
                'confidence': 0.0
            })
    
    # Afficher le résumé
    print("\n" + "="*80)
    print("📊 RÉSUMÉ DU TRAITEMENT PAR LOT")
    print("="*80)
    for item in results_summary:
        print(f"📄 {item['filename']}")
        print(f"   → Template: {item['template']}")
        print(f"   → Méthode: {item['method']}")
        print(f"   → Confiance: {item['confidence']:.2%}")
        print()


def interactive_mode(hybrid_matcher):
    """
    Mode interactif pour traiter les transcriptions
    
    Args:
        hybrid_matcher: Instance de HybridMatcher
    """
    # Exemple de transcription
    transcription_example = """
IRM pelvienne. Indication clinique. Technique. Acquisition sagittale, axiale et coronale T2, saturation axiale, diffusion axiale T1. Résultats. Présence d'un utérus antéversé médio-pelvien dont le grand axe mesure 72 mm sur 40 mm sur 40 mm. La zone jonctionnelle apparaît floue. Elle est épaissie de façon diffuse, asymétrique, avec une atteinte de plus de 50% de l'épaisseur du myomètre et comporte des spots en hypersignal T2, l'ensemble traduisant une adénomyose.
Pas d'épaississement cervical. À noter la présence d'un petit kyste liquidien de type Naboth.
Les 2 ovaires sont repérés, porteurs de formations folliculaires communes en hypersignal homogène T2 de petite taille. L'ovaire droit mesure 30 x 25 mm. L'ovaire gauche mesure 25 x 23 mm. Pas d'épanchement dans le cul-de-sac de Douglas.
Absence de foyer d'endométriose profonde. Conclusion.
Aspect d'adénomyose diffuse, symétrique, profonde.
Pas d'épaississement endométrial. Absence d'endométriome. Absence d'épanchement dans le cul-de-sac de Douglas.
"""
    
    while True:
        print("\n" + "="*80)
        print("🔧 MODE INTERACTIF - OPTIONS")
        print("="*80)
        print("1. Charger une transcription depuis un fichier (avec matching par titre)")
        print("2. Entrer une transcription manuellement (matching sémantique uniquement)")
        print("3. Utiliser l'exemple de transcription (matching sémantique)")
        print("4. Traitement par lot d'un répertoire")
        print("5. Quitter")
        print("="*80)
        
        choice = input("\n👉 Votre choix: ").strip()
        
        if choice == "1":
            # Charger depuis un fichier
            filepath = input("📂 Chemin du fichier de transcription: ").strip()
            
            if not os.path.exists(filepath):
                print(f"❌ Fichier introuvable: {filepath}")
                continue
            
            content, filename = load_transcription_file(filepath)
            if not content:
                continue
            
            # Matching hybride (avec titre)
            results = hybrid_matcher.match_and_fill(
                transcription=content,
                transcription_filename=filename
            )
        
        elif choice == "2":
            # Saisie manuelle
            print("\n📝 Entrez la transcription (Ctrl+D ou Ctrl+Z pour terminer):")
            lines = []
            try:
                while True:
                    line = input()
                    lines.append(line)
            except EOFError:
                pass
            
            content = "\n".join(lines)
            if not content.strip():
                print("❌ Transcription vide")
                continue
            
            # Matching sémantique uniquement
            results = hybrid_matcher.match_and_fill(
                transcription=content,
                transcription_filename=None
            )
        
        elif choice == "3":
            # Exemple
            content = transcription_example
            
            # Matching sémantique uniquement
            results = hybrid_matcher.match_and_fill(
                transcription=content,
                transcription_filename=None
            )
        
        elif choice == "4":
            # Traitement par lot
            input_dir = input("📂 Répertoire des transcriptions: ").strip()
            if not os.path.exists(input_dir):
                print(f"❌ Répertoire introuvable: {input_dir}")
                continue
            
            output_dir = input("📂 Répertoire de sortie: ").strip()
            
            batch_process_directory(hybrid_matcher, input_dir, output_dir)
            continue
        
        elif choice == "5":
            print("\n👋 Au revoir!")
            break
        
        else:
            print("❌ Choix invalide")
            continue
        
        # Afficher les résultats
        if results:
            for i, result in enumerate(results, 1):
                print(f"\n{'#'*80}")
                print(f"# RÉSULTAT {i}/{len(results)}")
                print(f"{'#'*80}")
                hybrid_matcher.semantic_matcher.display_result(result)
            
            # Proposer de sauvegarder
            save_choice = input("\n💾 Sauvegarder le résultat? (o/n): ").strip().lower()
            if save_choice == 'o':
                output_file = input("📄 Nom du fichier de sortie: ").strip()
                if output_file:
                    save_result(results[0], output_file)
        else:
            print("❌ Aucun résultat trouvé")


def main():
    """
    Fonction principale
    """
    print("\n" + "="*80)
    print("🏥 SYSTÈME DE MATCHING HYBRIDE DE TEMPLATES MÉDICAUX")
    print("="*80)
    print("Version 2.0 - Matching par titre + Matching sémantique")
    print("="*80 + "\n")
    
    # Étape 1: Charger la base de données
    db_path = input("📂 Chemin vers la base de données (.pkl): ").strip()
    
    if not os.path.exists(db_path):
        print(f"❌ Fichier introuvable: {db_path}")
        return
    
    print("\n🔄 Chargement de la base de données...")
    parser = MedicalTemplateParser()
    
    try:
        parser.load_database(db_path)
        print(f"✅ Base chargée: {len(parser.templates)} templates disponibles")
    except Exception as e:
        print(f"❌ Erreur lors du chargement: {e}")
        return
    
    # Étape 2: Initialiser les matchers
    print("\n🔄 Initialisation des matchers...")
    
    try:
        semantic_matcher = TranscriptionMatcher(parser)
        print("✅ Matcher sémantique initialisé")
        
        hybrid_matcher = HybridMatcher(parser, semantic_matcher)
        print("✅ Matcher hybride initialisé")
    except Exception as e:
        print(f"❌ Erreur lors de l'initialisation: {e}")
        return
    
    # Étape 3: Vérifier la disponibilité de GPT
    if not semantic_matcher.llm:
        print("\n⚠️  ATTENTION: GPT n'est pas disponible")
        print("⚠️  Vérifiez que OPENAI_API_KEY est définie")
        print("⚠️  Le remplissage sera basique")
        
        continue_choice = input("\nContinuer quand même? (o/n): ").strip().lower()
        if continue_choice != 'o':
            return
    
    # Étape 4: Afficher les statistiques
    print("\n" + "="*80)
    print("📊 STATISTIQUES DE LA BASE")
    print("="*80)
    
    # Compter les types de templates
    types_count = {}
    for template_id, template_info in parser.templates.items():
        template_type = template_info.type
        types_count[template_type] = types_count.get(template_type, 0) + 1
    
    print(f"📋 Total de templates: {len(parser.templates)}")
    print("\n📑 Répartition par type:")
    for template_type, count in sorted(types_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True):
        print(f"   • {template_type}: {count}")
    
    print("="*80)
    
    # Étape 5: Choisir le mode
    print("\n" + "="*80)
    print("🔧 MODE DE FONCTIONNEMENT")
    print("="*80)
    print("1. Mode interactif (traiter des transcriptions une par une)")
    print("2. Traitement par lot (traiter un répertoire entier)")
    print("3. Quitter")
    print("="*80)
    
    mode_choice = input("\n👉 Votre choix: ").strip()
    
    if mode_choice == "1":
        interactive_mode(hybrid_matcher)
    elif mode_choice == "2":
        input_dir = input("\n📂 Répertoire des transcriptions: ").strip()
        if not os.path.exists(input_dir):
            print(f"❌ Répertoire introuvable: {input_dir}")
            return
        
        output_dir = input("📂 Répertoire de sortie: ").strip()
        batch_process_directory(hybrid_matcher, input_dir, output_dir)
    elif mode_choice == "3":
        print("\n👋 Au revoir!")
    else:
        print("❌ Choix invalide")


if __name__ == "__main__":
    try:
        main()
    except KeyboardInterrupt:
        print("\n\n👋 Interruption par l'utilisateur. Au revoir!")
        sys.exit(0)
    except Exception as e:
        logger.error(f"❌ Erreur fatale: {e}", exc_info=True)
        sys.exit(1)