"""
Creative Assets Background Tasks

영상 생성 전 사전 준비(이미지 배정 + 자막 생성)를 수행하는 백그라운드 태스크를 정의합니다.
"""

from sqlalchemy import select

from app.database.session import BackgroundSessionLocal
from app.home.models import Project, MarketingIntel
from app.utils.subtitles import SubtitleContentsGenerator
from app.utils.creatomate import CreatomateService
from app.utils.logger import get_logger
from app.video.services.video import get_image_tags_by_task_id
from app.utils.prompts.schemas.image import NARRATIVE_PHASE_LABEL

# 로거 설정
logger = get_logger("video")


async def generate_subtitle_background(
    orientation: str,
    task_id: str,
    max_retries: int = 3,
) -> None:
    """자막 + 이미지 배정을 사전에 수행하는 백그라운드 태스크.

    내부적으로 `generate_creative_assets_background`를 호출한다.
    """
    await generate_creative_assets_background(
        orientation=orientation,
        task_id=task_id,
        max_retries=max_retries,
    )


async def generate_creative_assets_background(
    orientation: str,
    task_id: str,
    max_retries: int = 3,
) -> None:
    """이미지 배정 + 자막 생성을 사전에 수행하는 백그라운드 태스크.

    실행 순서:
      1. 템플릿 조회 (읽기 전용, 렌더 없음)
      2. 이미지 매칭 — get_image_tags_by_task_id → template_matching_taged_image
         → MarketingIntel.image_match 저장
      3. 자막 생성 — 배정된 이미지 컨텍스트(슬롯별 공간/단계 정보)를 pitching 리스트에 포함
         → MarketingIntel.subtitle 저장
    """
    logger.info(f"[generate_creative_assets_background] START - task_id: {task_id}, orientation: {orientation}")

    for attempt in range(1, max_retries + 1):
        try:
            creatomate_service = CreatomateService(orientation=orientation)
            template = await creatomate_service.get_one_template_data(creatomate_service.template_id)

            # ── 프로젝트 / 마케팅 인텔 로드 ──────────────────────────────────
            async with BackgroundSessionLocal() as session:
                project_result = await session.execute(
                    select(Project)
                    .where(Project.task_id == task_id)
                    .order_by(Project.created_at.desc())
                    .limit(1)
                )
                project = project_result.scalar_one_or_none()
                marketing_result = await session.execute(
                    select(MarketingIntel).where(MarketingIntel.id == project.marketing_intelligence)
                )
                marketing_intelligence = marketing_result.scalar_one_or_none()

            store_address = project.detail_region_info
            customer_name = project.store_name
            language = project.language or "Korean"
            logger.info(
                f"[generate_creative_assets_background] customer: {customer_name}, "
                f"address: {store_address}, language: {language} - task_id: {task_id}"
            )

            # ── Step 1: 이미지 매칭 ─────────────────────────────────────────
            # marketing_acceptable 필터링은 크롤링 단계에서 이미 완료되었으므로 재필터링하지 않는다.
            taged_image_list = await get_image_tags_by_task_id(task_id)
            min_image_num = creatomate_service.counting_component(
                template=template,
                target_template_type="image",
            )
            duplicate = len(taged_image_list) < min_image_num
            logger.info(
                f"[generate_creative_assets_background] image matching — "
                f"pool={len(taged_image_list)}, slots={min_image_num}, "
                f"duplicate={duplicate} - task_id: {task_id}"
            )

            image_modifications, assigned_image_tags = creatomate_service.template_matching_taged_image(
                template=template,
                taged_image_list=taged_image_list,
                music_url="",       # 음악 URL은 영상 생성 시점에 결정 — 사전 단계에서는 빈 값
                address=store_address,
                duplicate=duplicate,
            )
            # audio-music은 영상 생성 시점에 덮어씌워지므로 image_match에서 제거
            image_match = {k: v for k, v in image_modifications.items() if k != "audio-music"}

            logger.info(f"[generate_creative_assets_background] image_match: {list(image_match.keys())} - task_id: {task_id}")

            # image_match 저장
            async with BackgroundSessionLocal() as session:
                marketing_result = await session.execute(
                    select(MarketingIntel).where(MarketingIntel.id == project.marketing_intelligence)
                )
                mi = marketing_result.scalar_one_or_none()
                mi.image_match = image_match
                await session.commit()

            logger.info(f"[generate_creative_assets_background] image_match saved - task_id: {task_id}")

            # ── Step 2: 자막 생성 (이미지 컨텍스트 포함) ──────────────────────
            # 슬롯별 배정된 이미지의 공간/내러티브 정보를 pitching 레이블에 포함하여
            # LLM이 "이 자막이 나올 때 화면에 보이는 이미지"를 인지하고 자막을 작성할 수 있게 함.
            pitchings_raw = creatomate_service.extract_text_format_from_template(template)
            pitchings_with_context = _build_pitching_list_with_image_context(
                pitching_label_list=pitchings_raw,
                assigned_image_tags=assigned_image_tags,
            )

            subtitle_generator = SubtitleContentsGenerator()
            generated_subtitles = await subtitle_generator.generate_subtitle_contents(
                marketing_intelligence=marketing_intelligence.intel_result,
                pitching_label_list=pitchings_with_context,
                customer_name=customer_name,
                detail_region_info=store_address,
                language=language,
                industry=project.industry,
            )
            pitching_output_list = generated_subtitles.pitching_results

            subtitle_modifications = {
                pitching_output.pitching_tag: pitching_output.pitching_data
                for pitching_output in pitching_output_list
            }
            logger.info(f"[generate_creative_assets_background] subtitle_modifications: {subtitle_modifications}")

            # subtitle 저장
            async with BackgroundSessionLocal() as session:
                marketing_result = await session.execute(
                    select(MarketingIntel).where(MarketingIntel.id == project.marketing_intelligence)
                )
                mi = marketing_result.scalar_one_or_none()
                mi.subtitle = subtitle_modifications
                await session.commit()

            logger.info(
                f"[generate_creative_assets_background] DONE - task_id: {task_id} "
                f"(attempt {attempt}/{max_retries})"
            )
            return

        except Exception as e:
            logger.error(
                f"[generate_creative_assets_background] FAILED (attempt {attempt}/{max_retries}) "
                f"- task_id: {task_id}, error: {e}",
                exc_info=True,
            )
            if attempt < max_retries:
                logger.info(
                    f"[generate_creative_assets_background] 재시도 중... "
                    f"({attempt + 1}/{max_retries}) - task_id: {task_id}"
                )

    logger.error(f"[generate_creative_assets_background] 모든 재시도 실패 - task_id: {task_id}")


def _build_pitching_list_with_image_context(
    pitching_label_list: list[str],
    assigned_image_tags: dict[str, dict],
) -> list[str]:
    """pitching 레이블 리스트에 배정 이미지 컨텍스트를 포함하여 반환합니다.

    슬롯명(`bedroom-furniture-tight_crop-slow_zoom_in-welcome`)의 5번째 토큰과
    pitching 레이어명(`subtitle-welcome-emotion_cue-empathic-001`)의 2번째 토큰이
    동일한 narrative_phase이므로 시간 겹침 계산 없이 phase로 직접 매칭합니다.

    출력 예시:
        "subtitle-welcome-emotion_cue-empathic-001 | 화면: lobby / furniture / 진입(welcome) 단계"
    """
    # narrative_phase → 해당 phase에 배정된 image_tag 매핑 구성
    # 슬롯명 형식: {space_type}-{subject}-{camera}-{motion}-{narrative_phase}
    phase_to_tag: dict[str, dict] = {}
    for slot_name, tag in assigned_image_tags.items():
        tokens = slot_name.split("-")
        if len(tokens) >= 5:
            phase = tokens[4]
            # 같은 phase에 슬롯이 여러 개면 첫 번째만 사용
            if phase not in phase_to_tag:
                phase_to_tag[phase] = tag

    if not phase_to_tag:
        return pitching_label_list

    result = []
    for label in pitching_label_list:
        # pitching 레이어명 형식: {track_role}-{narrative_phase}-{content_type}-{tone}-{pair_id}
        tokens = label.split("-")
        context_str = ""
        if len(tokens) >= 2:
            phase = tokens[1]
            tag = phase_to_tag.get(phase)
            if tag:
                space_types = tag.get("space_type", [])
                subjects = tag.get("subject", [])
                space_str = "/".join(space_types[:2]) if space_types else "?"
                subject_str = subjects[0] if subjects else "?"
                phase_str = NARRATIVE_PHASE_LABEL.get(phase, phase)
                context_str = f" | 화면: {space_str} / {subject_str} / {phase_str} 단계"

        result.append(label + context_str)

    return result