import copy
import re
import time
import json
from typing import Literal, Any

import httpx

from app.utils.logger import get_logger
from app.utils.prompts.chatgpt_prompt import ChatgptService
from app.utils.prompts.schemas import *
from app.utils.prompts.prompts import *

logger = get_logger("subtitle")

# 비한국어 출력에서 번역 누락(한글 잔존)을 탐지하기 위한 패턴
_HANGUL_RE = re.compile(r"[가-힣]")

# 한글 잔존 시 GPT 재호출 최대 횟수 (최초 호출 포함)
_MAX_LANGUAGE_ATTEMPTS = 3


class SubtitleContentsGenerator():
    def __init__(self):
        self.chatgpt_service = ChatgptService(timeout=60.0)

    @staticmethod
    def _find_hangul_leftovers(output_data: SubtitlePromptOutput) -> list[str]:
        """비한국어 출력에서 한글이 남아 있는 pitching_tag 목록을 반환합니다.

        프롬프트가 '한국어로 생성 후 {language}로 번역'하는 2단계 구조라서,
        항목 수가 많으면 일부가 번역되지 않은 채(한국어/혼합 문장) 돌아오는
        사례가 있어 코드 레벨에서 검증한다.
        """
        return [
            result.pitching_tag
            for result in output_data.pitching_results
            if _HANGUL_RE.search(result.pitching_data)
        ]

    async def generate_subtitle_contents(self, marketing_intelligence : dict[str, Any], pitching_label_list : list[Any], customer_name : str, detail_region_info : str, language : str = "Korean", industry: str = "") -> SubtitlePromptOutput:
        start = time.perf_counter()
        logger.info(
            f"[SubtitleContentsGenerator] START - customer: {customer_name}, "
            f"pitching_count: {len(pitching_label_list)}, "
            f"labels: {pitching_label_list}, "
            f"language: {language}, "
            f"industry: {industry}"
        )

        dynamic_subtitle_prompt = create_dynamic_subtitle_prompt(len(pitching_label_list), industry)
        pitching_label_string = "\n".join(pitching_label_list)
        marketing_intel_string = json.dumps(marketing_intelligence, ensure_ascii=False)
        input_data = {
            "marketing_intelligence" : marketing_intel_string,
            "pitching_tag_list_string" : pitching_label_string,
            "customer_name" : customer_name,
            "detail_region_info" : detail_region_info,
            "language" : language,
            "industry": industry,  # 가사/영상 파이프라인에서 전달된 업종 enum
            }

        logger.info(
            f"[SubtitleContentsGenerator] GPT 호출 시작 - model: {dynamic_subtitle_prompt.prompt_model}"
        )

        # 비한국어 언어는 번역 누락(한글 잔존) 검증 후 필요 시 재호출.
        # 전부 실패하면 잔존 건수가 가장 적은 시도를 채택한다 (영상 생성 자체는 진행).
        output_data = None
        best_output = None
        best_leftover_count: int | None = None
        for lang_attempt in range(1, _MAX_LANGUAGE_ATTEMPTS + 1):
            candidate = await self.chatgpt_service.generate_structured_output(dynamic_subtitle_prompt, input_data)

            if language == "Korean":
                output_data = candidate
                break

            leftovers = self._find_hangul_leftovers(candidate)
            if not leftovers:
                output_data = candidate
                break

            logger.warning(
                f"[SubtitleContentsGenerator] 번역 누락(한글 잔존) {len(leftovers)}건 "
                f"(attempt {lang_attempt}/{_MAX_LANGUAGE_ATTEMPTS}) - language: {language}, "
                f"tags: {leftovers}"
            )
            if best_leftover_count is None or len(leftovers) < best_leftover_count:
                best_output = candidate
                best_leftover_count = len(leftovers)

        if output_data is None:
            logger.error(
                f"[SubtitleContentsGenerator] 모든 시도에서 한글 잔존 - "
                f"최소 잔존 {best_leftover_count}건 결과 채택 - language: {language}"
            )
            output_data = best_output

        elapsed = (time.perf_counter() - start) * 1000
        logger.info(
            f"[SubtitleContentsGenerator] DONE - 소요시간: {elapsed:.0f}ms, "
            f"결과: {[r.pitching_tag for r in output_data.pitching_results]}"
        )
        return output_data