import json
from typing import Dict, Any, List, Optional
from datetime import datetime, timedelta
from gemini_model import GeminiModel

# Базовый список доступных тегов
TAG_LIST = [
    "Памятник", "Архитектура", "Мозаика", "Панно",
    "Парк", "Водоем", "Озеро", "Ботанический сад",
    "Архитектура", "Площадь", "Набережная", "Канатная дорога",
    "Сквер", "Музей", "Собор", "Церковь",
    "Храм", "Театр", "Выставка", "Мост", "Художественное пространство", "Вокзал", "Фонтан", "Лестница", "Кинотеатр",
    "Дом Культуры", "Планетарий", "Галерея", "Ресторан", "Бар", "Бистро", "Кафе", "Кофейня", "Библиотека"
]


def build_extraction_prompt(conversation_history: List[Dict[str, str]], tag_list: List[str]) -> str:
    """
    Строим промпт для ИИ-парсера с историей диалога
    """
    example_user_1 = "Я хочу культурно провести время, у меня 2 часа, я сейчас на улице Доброй около дома 1."
    example_json_1 = {
        "tags": [["Музей", "Галерея", "Театр","Выставка","ANY", 'MULTI']],
        "user_location": "улица Добрая, дом 1",
        "time": 120
    }
    example_user_2 = "Я хочу сходить в музей пройти по парку и где-нибудь поесть, у меня 3.5 часа, я на Коминтерна, 115"
    example_json_2 = {
        "tags": [["Музей", "Парк"], ["Ресторан", "Бистро", "Кафе", "ANY"]],
        "user_location": "улица Коминтерна, дом 115",
        "time": 210
    }
    example_user_3 = "Я хочу культурно провести время потом попить кофе, я свободен до 6 вечера, я сейчас на б-р 60 лет Октября, 9"
    example_json_3 = {
        "tags": [['Музей', 'Галерея', 'Театр', 'Выставка', 'Художественное пространство', 'Планетарий', 'ANY', 'MULTI'], ["Кофейня"]],
        "user_location": "бульвар 60 лет Октября, дом 9",
        "time": 'until 18:00'
    }

    example_user_4 = "Я хочу обойти места в которых можно попить кофе и зайти в музей, у меня 4 часа, я на дальней 8"
    example_json_4 = {
        "tags": [['Кофейня', 'MULTI'],
                 ["Музей"]],
        "user_location": "улица Дальняя, дом 8",
        "time": 240
    }

    instr = f"""
Ты — ИИ-парсер на русском языке.
Задача: из диалога с пользователем извлечь строго JSON c полями:

- tags: упорядоченный список релевантных тегов ТОЛЬКО из данного tag_list (не придумывай новых), теги должны быть сгруппированы по приоритету посещения
- user_location: строка с текущим местоположением пользователя (примерный адрес), должен содержать название улицы/площади/... Но не может быть ориентиром на объект без конкретного адреса или чем-то абстрактным: дома, у памятника Пушкину, у станции метро, на автобусной остановке... не подходят, но я около площади Революции подходит.
- time: целое число минут на прогулку (преобразуй выражения типа "2 часа" -> 120, "полчаса" -> 30 и т.п.). Пользователь может указать до скольки он свободен тогда используй фиксированный формат until <время в 24 формате HH:MM>. 'Я хочу погулять до 6 вечера' -> тогда в поле время 'until 18:00'.

Работа с тегами:
Группируй теги по ПРИОРИТЕТУ посещения:
- Если пользователь говорит "сначала музей, потом кафе" -> [['Музей'], ['Кафе']]
- Если "хочу в музей и кафе" (без явного порядка) -> [['Музей', 'Кафе']]
- Если неопределённые предпочтения "погулять по интересным местам", добавь ключевое слово 'ANY' к группе подходящих тегов.
- Если пользователь хочет посетить несколько мест одного типа, добавь ключевое слово 'MULTI' в соответсвующую группу. "Хочу походить по музеям, потом попить кофе." -> [['Музей','MULTI'], ['Кофейня']]
- Запрос пользователя может быть абстрактным "я хочу погулять по улице". Подбери релевантные теги на открытом воздухе (т.к. погулять можно интерпретировать как походить по улице не заходя куда-либо) например: [['Архитектура','Сквер','Площадь', 'ANY']]. Запрос может быть абстрактным, но не может быть полностью неопределенным. Примеры неопределенных ответов: "Хочу куда-нибудь сходить", "Я не знаю куда сходить", "Куда мне сходить?"
- Указывай все теги из tag_list которые явно подходят!!! Примеры могут быть неполными!

ИСПОЛЬЗУЙ ТОЛЬКО ТЕГИ ИЗ ДАННОГО СПИСКА!

Требования:
- Верни ТОЛЬКО валидный JSON без префиксов, комментариев и форматирования в кодовых блоках.
- Если в диалоге с пользователем нет данных для какого-либо поля, поставь null в этом поле.
- Не добавляй никаких дополнительных полей, только: tags, user_location, time.
- tags должны быть подмножеством из tag_list. Не включай нерелевантные теги.

tag_list = {json.dumps(tag_list, ensure_ascii=False, indent=0)}

Пример 1:
Пользователь: "{example_user_1}"
Ожидаемый JSON:
{json.dumps(example_json_1, ensure_ascii=False, indent=2)}

Пример 2:
Пользователь: "{example_user_2}"
Ожидаемый JSON:
{json.dumps(example_json_2, ensure_ascii=False, indent=2)}

Пример 3:
Пользователь: "{example_user_3}"
Ожидаемый JSON:
{json.dumps(example_json_3, ensure_ascii=False, indent=2)}

Пример 4:
Пользователь: "{example_user_4}"
Ожидаемый JSON:
{json.dumps(example_json_4, ensure_ascii=False, indent=2)}

История диалога:
"""

    for msg in conversation_history:
        role = msg["role"]
        content = msg["content"]
        if role == "user":
            instr += f"\nПользователь: \"{content}\""
        elif role == "assistant":
            instr += f"\nАссистент: \"{content}\""

    instr += "\n\nТеперь извлеки JSON из диалога выше."

    return instr.strip()


def build_conversational_prompt(conversation_history: List[Dict[str, str]], missing: List[str],
                                tag_list: List[str]) -> str:
    """
    Строим промпт для генерации уточняющего вопроса
    """
    missing_desc = {
        "tags": "какие места/категории интересны",
        "user_location": "текущее местоположение (адрес)",
        "time": "время на прогулку"
    }

    missing_fields_str = ", ".join([missing_desc[f] for f in missing])

    instr = f"""
Ты — вежливый ИИ-ассистент, который помогает пользователю спланировать прогулку.
Твоя задача — задать краткие вопросы, чтобы уточнить недостающую информацию.

Недостающие данные: {missing_fields_str}

Правила:
- Задай ТОЛЬКО простык, вежливый и краткий вопрос.
- НЕ давай рекомендаций, комментариев или предложений.
- НЕ предлагай варианты, кроме случаев когда нужно выбрать категории (tags).
- Если нужно уточнить категории (tags), предложи категории ИЗ ЭТОГО СПИСКА: {json.dumps(tag_list, ensure_ascii=False)}
- Верни ТОЛЬКО текст вопроса без дополнительных пояснений.

История диалога:
"""

    for msg in conversation_history:
        role = msg["role"]
        content = msg["content"]
        if role == "user":
            instr += f"\nПользователь: {content}"
        elif role == "assistant":
            instr += f"\nАссистент: {content}"

    instr += "\n\nТеперь задай уточняющий вопрос:"

    return instr.strip()


def call_gemini(prompt: str) -> str:
    return GeminiModel().call(prompt)


def strip_code_fences(text: str) -> str:
    s = text.strip()
    # Убираем ограду `````` или ``````
    if s.startswith("```"):
    # срезаем первые ```
        s = s[3:].lstrip()
    # если указан язык (например, json), уберём первую строку
    first_nl = s.find("\n")
    if first_nl != -1:
        lang = s[:first_nl].strip().lower()
    # если это похоже на метку языка, отбрасываем её
    if lang in ("json", "yaml", "yml", "xml", "markdown", "md", "txt"):
        s = s[first_nl + 1:]
    else:
    # если метка не признана, всё равно продолжаем с текущим s
        pass
    # убираем завершающие ```
    if s.rstrip().endswith("```"):
        s = s.rstrip()[:-3]

    return s.strip()


def extract_first_json(text: str):
    # 1) снимаем ограду
    s = strip_code_fences(text)

    # 2) пробуем распарсить как есть
    try:
        return json.loads(s)
    except Exception:
        pass

    # 3) ищем первый сбалансированный объект { ... } без рекурсивного regex
    start = s.find("{")
    while start != -1:
        depth = 0
        in_str = False
        esc = False
        for i in range(start, len(s)):
            ch = s[i]
            if in_str:
                if esc:
                    esc = False
                elif ch == "\\":
                    esc = True
                elif ch == '"':
                    in_str = False
            else:
                if ch == '"':
                    in_str = True
                elif ch == "{":
                    depth += 1
                elif ch == "}":
                    depth -= 1
                    if depth == 0:
                        cand = s[start:i + 1]
                        try:
                            return json.loads(cand)
                        except Exception:
                            break
        # ищем следующий '{', если текущий блок не распарсился
        start = s.find("{", start + 1)

    return None


def is_complete(result: Dict[str, Any]) -> bool:
    if not isinstance(result, dict):
        return False

    # Проверяем наличие ключей
    for key in ["tags", "user_location", "time"]:
        if key not in result:
            return False

    # Проверяем содержимое
    tags_ok = isinstance(result["tags"], list) and len(result["tags"]) > 0
    loc_ok = isinstance(result["user_location"], str) and len(result["user_location"].strip()) > 0

    # time может быть int или строка формата "until HH:MM"
    time_val = result["time"]
    if isinstance(time_val, int) and time_val > 0:
        time_ok = True
    elif isinstance(time_val, str) and time_val.startswith("until "):
        time_ok = True
    else:
        time_ok = False

    return tags_ok and loc_ok and time_ok


def missing_fields(result: Dict[str, Any]) -> List[str]:
    missing = []

    if not isinstance(result, dict):
        return ["tags", "user_location", "time"]

    if "tags" not in result or not isinstance(result["tags"], list) or len(result["tags"]) == 0:
        missing.append("tags")

    if "user_location" not in result or not isinstance(result["user_location"], str) or not result[
        "user_location"].strip():
        missing.append("user_location")

    time_val = result.get("time")
    if isinstance(time_val, int) and time_val > 0:
        pass  # OK
    elif isinstance(time_val, str) and time_val.startswith("until "):
        pass  # OK
    else:
        missing.append("time")

    return missing


def convert_time_to_minutes(time_val, current_time: datetime) -> int:
    """
    Конвертирует значение времени в минуты.
    Если time_val — это строка формата "until HH:MM", вычисляет разницу от текущего времени.
    """
    if isinstance(time_val, int):
        return time_val

    if isinstance(time_val, str) and time_val.startswith("until "):
        time_str = time_val.replace("until ", "").strip()
        try:
            target_time = datetime.strptime(time_str, "%H:%M")
            # Устанавливаем дату как текущую
            target_datetime = current_time.replace(
                hour=target_time.hour,
                minute=target_time.minute,
                second=0,
                microsecond=0
            )

            # Если целевое время уже прошло сегодня, предполагаем завтра
            if target_datetime <= current_time:
                target_datetime += timedelta(days=1)

            delta = target_datetime - current_time
            minutes = int(delta.total_seconds() / 60)
            return minutes
        except ValueError:
            return None

    return None


def extract_with_ai(conversation_history: List[Dict[str, str]]) -> Dict[str, Any]:
    prompt = build_extraction_prompt(conversation_history, TAG_LIST)
    model_text = call_gemini(prompt)
    parsed = extract_first_json(model_text) or {}
    return parsed


def ask_ai_for_clarification(conversation_history: List[Dict[str, str]], missing: List[str]) -> str:
    """
    Генерируем уточняющий вопрос через ИИ
    """
    prompt = build_conversational_prompt(conversation_history, missing, TAG_LIST)
    question = call_gemini(prompt)
    return question.strip()


def parse_request(user_input=None, conversation_history=None):
    if conversation_history is None:
        conversation_history = []

    if len(conversation_history) > 8:
        return {
            "success": False,
            "need_more_info": False,
            "result": {},
            "conversation_history": conversation_history,
            "error": "Слишком длинная история диалога. Начните заново."
        }

    if user_input:
        conversation_history.append({"role": "user", "content": user_input})

    current_time = datetime.now()
    result = extract_with_ai(conversation_history)

    max_tries = 3
    tries = 0
    need_more_info = False

    while not is_complete(result) and tries < max_tries:
        missing = missing_fields(result)
        if not missing:
            break

        ai_question = ask_ai_for_clarification(conversation_history, missing)
        conversation_history.append({"role": "assistant", "content": ai_question})
        need_more_info = True
        break  # API не ждёт ввода, просто возвращает вопрос пользователю

    if "time" in result and isinstance(result["time"], str):
        minutes = convert_time_to_minutes(result["time"], current_time)
        if minutes is not None:
            result["time"] = minutes

    out = {
        "tags": result.get("tags"),
        "user_location": result.get("user_location"),
        "time": result.get("time"),
    }

    success = is_complete(result)

    return {
        "success": success,
        "need_more_info": need_more_info,
        "result": out,
        "conversation_history": conversation_history,
    }


if __name__ == "__main__":
    print("=== Консольная версия ===")
    print("Введите ваш запрос (например: 'Хочу культурно провести время, потом попить кофе, я сейчас на улице Дальней около дома 8. У меня есть около двух часов')")
    user_input = input("> ").strip()
    response = parse_request(user_input=user_input)
    print(json.dumps(response, ensure_ascii=False, indent=2))
