import json
import ast
from typing import Dict, Any
import time
import datetime
from openai import OpenAI
from langchain_openai import ChatOpenAI

today = f'{datetime.datetime.now().year}{datetime.datetime.now().month}{datetime.datetime.now().day}'

SYSTEM_PROMPT = """
تو یک استخراج‌گر ساختاریافته‌ی اطلاعات (Information Extractor) برای زبان فارسی هستی. وظیفه تو تبدیل متن به یک دیکشنری پایتون (Python Dictionary) دقیقاً مطابق با ساختار و تعاریف زیر است:

### قوانین بنیادین:
1. فقط بر اساس متن ورودی کار کن و هیچ دانش خارجی اضافه نکن.
2. خروجی باید "فقط" یک دیکشنری معتبر پایتون باشد؛ بدون هیچ مقدمه، موخره یا توضیح اضافه.
3. تمامی مقادیر (Values) باید به زبان فارسی باشند.
4. اگر موردی در متن یافت نشد، مقدار آن را لیست خالی [] یا None قرار بده.

### تعاریف عملیاتی ساختار خروجی:
- **title**: (رشته) بین 4 تا 7 کلمه. خلاصه‌ای دقیق که فقط با واژگان موجود در متن ساخته شده و جهت‌گیری یا دوراهی اصلی متن را نشان دهد.
- **central_concepts**: (لیست اشیاء) مفاهیم محوری 2 کلمه‌ای مستقیماً از متن (مضاف‌ومضاف‌الیه یا صفت‌وموصوف؛ بدون حروف عطف).
    - **type**: اگر مفهوم منجر به رفاه و سعادت است "زندگی‌ساز" و اگر مانع خیر است "زندگی‌سوز".
    - **paragraph_effect**: اگر لحن متن درباره آن مثبت/ترغیبی است "تقویت" و اگر منفی/نهی است "تضعیف".
- **entities**: (لیست رشته) اسامی خاص اشخاص که صریحاً در متن ذکر شده‌اند.
- **rules**: (لیست رشته) حداکثر 10 قاعده کلی اجتماعی/سیاسی/مذهبی. جملات کوتاه، مستقل و انتزاعی (بدون وابستگی به واژگان خاص متن).

### ساختار نهایی خروجی:
{
  "title": str,
  "central_concepts": [{"concept": str, "type": str, "paragraph_effect": str}],
  "entities": [str],
  "rules": [str]
}
"""

USER_PROMPT = '''
متن زیر را بر اساس دستورالعمل‌های سیستمی تحلیل کن و خروجی را در قالب دیکشنری پایتون ارائه بده:

## متن برای تحلیل:
'''

def get_key():
    key = 'aa-YUMjnFkdfIZk1p6XkiWvnw3vGfzVEFNg5A5e2qxOn0iJZgkO' # khamenei_metadata
    return key

def get_client():
    url = "https://api.avalai.ir/v1"
    client = OpenAI(
        api_key=get_key(),
        base_url=url,
    )
    return client

def llm_request(text, model="gemini-2.5-flash-lite"):
    # print(f'using model: {model}')
    
    try:
        messages = [
        {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
        {"role": "user", "content": f"{USER_PROMPT}\n{text}"}]
        
        response = client.chat.completions.create(
            messages=messages,
            model=model,
        )
        answer = response.choices[0].message.content
        # messages.append({"role": "assistant", "content": answer})
    except Exception as error:
        with open('./leader-answer/error-in-getting-metadata.txt', mode='a+', encoding='utf-8') as file:
            error_message = f'\n\ntext: {text.strip()}\nerror:{error} \n-------------------------------\n'
            file.write(error_message)
        return 'با عرض پوزش؛ متاسفانه خطایی رخ داده است.'
    return answer

def text_to_dict(text: str) -> Dict[str, Any]:
    text = text.replace('\n','')
    text = text.lstrip('```json')
    text = text.lstrip('json')
    text = text.lstrip('```python')
    text = text.rstrip('```')
    text = text.strip()
    try:
        return json.loads(text)
    except (json.JSONDecodeError, TypeError):
        return ast.literal_eval(text)

client = get_client()
models = [ "gemini-2.5-flash-lite", "gpt-4o-mini","deepseek-reasoner"]

date = str((datetime.datetime.now())).replace(' ','-').replace(':','').replace('.','-')

if __name__ == "__main__":
    
        with open('./leader_data/khamenei_messages_4.json', 'r', encoding='utf-8') as file:
            data = json.load(file)
        
        start = (datetime.datetime.now())
        
        # len_pars = 0
        # for item in data:
        #     len_pars += len(item['paragraphs'])
        
        test_enteries = []
        all_paragraphs = 0
        for index , entery in enumerate(data, 1):
            # if index > 20:
            #     break
            id = entery['id']
            if not id == 60106:
                continue
            print(f'{index}/{len(data)}')
            paragraphs = entery["paragraphs"]
            new_paragraphs = []
            full_text = ''
            for counter, paragraph in enumerate(paragraphs, 1):
                full_text += f'{paragraph["text"]}\n'
            result_data = llm_request(full_text)#gpt-4o

            llm_answer_data = text_to_dict(result_data)
            
            entery["central_concepts"]= llm_answer_data['central_concepts']
            entery["characters"]= llm_answer_data['entities']
            entery["rules"]= llm_answer_data['rules']
                
            # for counter, paragraph in enumerate(paragraphs, 1):
              
            #     paragraph_id = paragraph["paragraph_id"]
            #     heading = paragraph["heading"] or ''
            #     text = paragraph["text"]
            #     sentences = paragraph["sentences"]
            #     normalized_sentences = paragraph["normalized_sentences"]
            #     keyword_matches = paragraph["keyword_matches"]
            #     result_data = llm_request(text)#gpt-4o

            #     llm_answer_data = text_to_dict(result_data)
                
            #     new_paragraphs.append({
            #                     "paragraph_id" : paragraph_id,
            #                     "heading" : heading,
            #                     "text" : text,
            #                     "sentences" : sentences,
            #                     "normalized_sentences" : normalized_sentences,
            #                     "keyword_matches" : keyword_matches,
            #                     "paragraph_title": llm_answer_data['title'],
            #                     "central_concepts": llm_answer_data['central_concepts'],
            #                     "characters": llm_answer_data['entities'],
            #                     "rules": llm_answer_data['rules'],
            #                     })

            #     time.sleep(1)
                
            entery['paragraphs'] = new_paragraphs
            test_enteries.append(entery)
            all_paragraphs += len(new_paragraphs)
            
        with open('./leader_data/leader-metadata-bayanat-howze-fulltext.json', mode='w', encoding='utf-8') as file:
            result_message = json.dump(test_enteries, file, ensure_ascii=False, indent=2)
            
        print('---------------------------------------------')
        print(f'full duration: {(datetime.datetime.now() - start).total_seconds()}')
        print(f'all_paragraphs: {all_paragraphs}')
        print('---------------------------------------------')
