"""Facebook audit 페이지(KR·EN)를 수집 데이터로 구성.
수치 지표(최근 게시일·게시 빈도·참여율)는 **수집 시점에** 결정적으로 산출해 DB에 박는다 (transform_for_storage).
콘텐츠 주제(top_content_type)는 캡션 본문 이해가 필요해 LLM이 채운다 (리포트 프롬프트 지시)."""

from datetime import datetime, timezone

from common.utils import parse_ts
from integrations.llm.schemas.report import FacebookAudit


def _humanize_age(days: int) -> str:
    days = max(days, 0)
    if days == 0:  return "오늘"
    if days < 7:   return f"{days}일 전"
    if days < 30:  return f"{days // 7}주 전"
    if days < 365: return f"{days // 30}개월 전"
    return f"{days // 365}년 전"


def _frequency_label(avg_gap_days: float) -> str:
    """게시물 사이 평균 간격(일) → 빈도 라벨."""
    if avg_gap_days <= 1.5: return "거의 매일"
    if avg_gap_days <= 10:  return f"주 {7 / avg_gap_days:.1f}회"
    if avg_gap_days <= 45:  return f"월 {30 / avg_gap_days:.1f}회"
    return "비정기 (분기 이상 간격)"


def _engagement_text(posts: list[dict]) -> str:
    """게시물당 좋아요/반응/공유/조회를 min~max 범위로. 전부 0인 지표는 제외.
    댓글은 posts actor가 안 줘서 '댓글 거의 없음' 고정 부가 (FB 페이지는 댓글 희박이 일반적)."""
    def _rng(vals: list[int], label: str, unit: str) -> str | None:
        lo, hi = min(vals), max(vals)
        if hi == 0:
            return None
        return f"{label} {lo}{unit}" if lo == hi else f"{label} {lo}~{hi}{unit}"

    parts = [
        _rng([p.get("likes", 0)     for p in posts], "좋아요", "개"),
        _rng([p.get("reactions", 0) for p in posts], "반응",   "개"),
        _rng([p.get("shares", 0)    for p in posts], "공유",   "개"),
    ]
    vid_views = [p.get("views", 0) for p in posts if p.get("isVideo")]
    if vid_views:
        parts.append(_rng(vid_views, "영상 조회", "회"))
    parts = [x for x in parts if x]
    if not parts:
        return "게시물당 참여 거의 없음"
    return "게시물당 " + " · ".join(parts) + " · 댓글 거의 없음"


def transform_for_storage(fb: dict | None) -> dict | None:
    """apify 원본 → DB에 저장할 최종 형태.
    - 수치 지표(recent_post_age·post_frequency·engagement)를 그 자리에서 계산해 박음.
    - 게시물은 캡션·타입만 남김 (raw 숫자/timestamp는 어차피 재계산 안 하므로 버림).
    수집 시점에 한 번 계산 → 리포트 생성 때는 그대로 갖다 박기만 함."""
    if not isinstance(fb, dict):
        return fb
    posts = fb.get("latestPosts") or []
    out = {k: v for k, v in fb.items() if k != "latestPosts"}
    if posts:
        dts = sorted((d for d in (parse_ts(p.get("timestamp")) for p in posts) if d), reverse=True)
        if dts:
            out["recent_post_age"] = _humanize_age((datetime.now(timezone.utc) - dts[0]).days)
            if len(dts) > 1:
                avg_gap = ((dts[0] - dts[-1]).days or 1) / (len(dts) - 1)
                out["post_frequency"] = _frequency_label(avg_gap)
        out["engagement"] = _engagement_text(posts)
        out["latestPosts"] = [
            {"caption": (p.get("text") or "")[:160],
             "type": "video" if p.get("isVideo") else "image"}
            for p in posts
        ]
    else:
        out["latestPosts"] = []
    return out


def _page_patch(fb: dict, language: str, label: str) -> dict:
    """저장된 페북 페이지 → FacebookPage 스키마 필드 패치. 수치 지표는 수집 시점에 박혀있어 그대로 복사.
    language/label 은 데이터 있을 때만 명시적으로 박음 — template-copy 가 KR 값을 EN 슬롯에 잘못 상속시키는 것 방지."""
    p: dict = {}
    if fb.get("pageUrl"):           p["url"] = p["link"] = fb["pageUrl"]
    if fb.get("pageName"):          p["page_name"]      = fb["pageName"]
    if fb.get("followers"):         p["followers"]      = fb["followers"]
    if fb.get("intro"):             p["bio"]            = fb["intro"]
    if fb.get("categories"):        p["category"]       = ", ".join(fb["categories"])
    if fb.get("website"):           p["linked_domain"]  = fb["website"]
    if fb.get("reviews") is not None:   p["reviews"]    = fb["reviews"]
    if fb.get("following") is not None: p["following"]  = fb["following"]
    for key in ("recent_post_age", "post_frequency", "engagement"):
        if fb.get(key):             p[key]              = fb[key]
    if p:
        p["language"] = language
        p["label"]    = label
    return p


def build_facebook_audit(facebook: dict, facebook_en: dict, llm_pages: list[dict] | None = None) -> dict:
    """KR·EN 페북 페이지 구성. logo/logo_description 은 LLM Vision 결과(첫 페이지) 모든 페이지에 공통 적용,
    나머지 필드는 코드가 수집 데이터로 계산."""
    llm_logo = {k: v for k, v in ((llm_pages or [{}])[0]).items() if k in {"logo", "logo_description"} and v}
    pages = [{**llm_logo, **p} for p in (
        _page_patch(facebook,    "KR", "페이스북 KR"),
        _page_patch(facebook_en, "EN", "페이스북 EN"),
    ) if p]
    return FacebookAudit.model_validate({"pages": pages}).model_dump(exclude_unset=True)