from typing import List, Dict, Optional
from gemini_model import GeminiModel


class RouteDescriber:
    """
    Класс для работы с описанием маршрутов и ответами на вопросы пользователей через GeminiModel.
    """

    def __init__(self):
        self.model = GeminiModel()
        self.conversation_history = []
        self.route_points = []
        self.route_description = ""
        self.parser_chat_context = ""

    def _call_model(self, prompt: str, system_instruction: Optional[str] = None) -> str:
        """
        Вызывает GeminiModel с составленным промптом и системной инструкцией.
        """
        full_prompt = prompt
        if system_instruction:
            full_prompt = f"Системная инструкция:\n{system_instruction}\n\n{prompt}"

        return self.model.call(full_prompt)

    def generate_route_description(self, route_points: List[Dict],
                                   parser_chat_history: Optional[List[Dict]] = None) -> str:
        """
        Генерирует описание маршрута на основе точек.
        """
        self.route_points = route_points
        self.conversation_history = []

        # Формируем контекст парсера
        if parser_chat_history:
            print(parser_chat_history)
            parser_messages = [f"{msg['role'].upper()}: {msg['content']}" for msg in parser_chat_history]
            self.parser_chat_context = "\n".join(parser_messages)
        else:
            self.parser_chat_context = ""

        # Формируем промпт с точками маршрута
        points_info = []
        for i, point in enumerate(route_points, 1):
            name = point.get('title', f'Точка {i}')
            description = point.get('description', '')
            points_info.append(f"{i}. {name}\nОписание: {description}")

        prompt = f"""Создай краткое описание маршрута из {len(route_points)} точек.
Для каждой точки напиши 1-2 предложения, которые заинтересуют посетителя.
Используй только информацию из описаний точек.

Точки маршрута:
{chr(10).join(points_info)}
"""

        if self.parser_chat_context:
            prompt = f"История запроса пользователя:\n{self.parser_chat_context}\n\n{prompt}"

        system_instruction = """Ты — помощник для описания туристических маршрутов.
Твоя задача — создавать краткие, привлекательные описания точек маршрута (1-2 предложения на точку).
Используй только информацию, представленную в описаниях точек.

Пиши на русском языке."""

        description = self._call_model(prompt, system_instruction)
        self.route_description = description
        return description

    def answer_question(self, question: str) -> str:
        """
        Отвечает на вопрос пользователя о точках маршрута.
        """
        # Формируем контекст с информацией о точках
        points_context = [f"{i+1}. {p['name']}: {p.get('description', 'Нет описания')}"
                          for i, p in enumerate(self.route_points)]
        context = "\n\n".join(points_context)

        # Дополнительный контекст парсера и описания маршрута
        parser_info = f"\n\nИстория запроса пользователя:\n{self.parser_chat_context}" if self.parser_chat_context else ""
        route_desc_info = f"\n\nОписание маршрута:\n{self.route_description}" if self.route_description else ""

        system_instruction = f"""Ты — помощник по туристическому маршруту.
{parser_info}{route_desc_info}

Доступная информация о точках маршрута:
{context}

СТРОГИЕ ПРАВИЛА:
1. Отвечай ТОЛЬКО на вопросы о точках маршрута
2. Используй ТОЛЬКО информацию из описаний точек выше
3. Если в описаниях нет информации для ответа на вопрос, вежливо уходи от ответа фразами вида "Вы узнаете ответ, когда посетите это место", адаптируй под контекст.
4. НЕ давай рекомендаций и советов
5. НЕ отвечай на вопросы, не связанные с маршрутом. В таких случаях отвечай: "Я могу ответить только на вопросы о точках вашего маршрута"
6. НЕ придумывай информацию, которой нет в описаниях
7. Отвечай кратко и по существу на русском языке
8. Ты видишь всю историю разговора, поэтому можешь отвечать на уточняющие вопросы"""

        answer = self._call_model(question, system_instruction)
        return answer

    def reset_conversation(self):
        """Очищает историю разговора и маршрута."""
        self.conversation_history = []
        self.route_points = []
        self.route_description = ""
        self.parser_chat_context = ""



# Пример использования
if __name__ == "__main__":
    # Инициализация (замените на ваш API ключ)
    API_KEY = "YOUR_GEMINI_API_KEY"
    describer = RouteDescriber()

    # Пример истории чата с парсером
    parser_chat = [
        {"role": "user", "text": "Хочу погулять по центру Москвы, интересует история и искусство"},
        {"role": "model", "text": "Понял, вы хотите прогулку по историческому центру с посещением музеев. Сколько времени у вас есть?"},
        {"role": "user", "text": "Часа 3-4"},
        {"role": "model", "text": "Отлично, я составил маршрут из 3 точек по центру Москвы с историческими местами и музеем искусства."}
    ]

    # Пример данных маршрута
    route_points = [
        {
            "name": "Красная площадь",
            "description": "Главная площадь Москвы, окружённая историческими зданиями. Здесь находятся Кремль, собор Василия Блаженного и Мавзолей Ленина. Площадь была основана в конце XV века."
        },
        {
            "name": "Парк Горького",
            "description": "Один из самых известных парков Москвы, расположенный на берегу Москвы-реки. Здесь есть зоны для отдыха, спортивные площадки, прокат велосипедов. Парк был открыт в 1928 году."
        },
        {
            "name": "Третьяковская галерея",
            "description": "Художественный музей с крупнейшей коллекцией русского искусства. В экспозиции представлены работы от древнерусских икон до картин XX века. Основана купцом Павлом Третьяковым."
        }
    ]

    # Генерация описания маршрута с историей парсера
    print("=== ОПИСАНИЕ МАРШРУТА ===")
    description = describer.generate_route_description(route_points, parser_chat)
    print(description)
    print()

    # Примеры вопросов (теперь с контекстом истории)
    print("=== ДИАЛОГ С ПОЛЬЗОВАТЕЛЕМ ===")

    questions = [
        "Когда был основан Парк Горького?",
        "А что там можно делать?",  # Уточняющий вопрос о предыдущей теме
        "Какие картины есть в Третьяковской галерее?",
        "Сколько стоит билет?",  # Без контекста, но система поймет что это про музей
        "Расскажи про Кремль",
        "Что посоветуешь взять с собой?",  # Попытка получить рекомендацию
        "Как погода сегодня?"  # Нерелевантный вопрос
    ]

    for q in questions:
        print(f"\n👤 Пользователь: {q}")
        answer = describer.answer_question(q)
        print(f"🤖 Бот: {answer}")
