from datetime import datetime
from typing import Optional

from pydantic import Field

from common.models.gmodel import Res_WebPacketProtocol, WebPacketProtocol


class LearningProtocol(WebPacketProtocol):
    pass


class LearningKpi(LearningProtocol):
    learned_sessions: int = 0            # 학습에 반영된 협상 수
    records: int = 0                     # 학습 기록 수(카드 선택 1회 = 1건)
    used_cards: int = 0                  # 한 번이라도 나간 카드 수
    unused_cards: int = 0                # 아직 한 번도 안 나간 카드 수
    top3_share: float = 0.0              # 상위 3장이 차지하는 사용 비중 — 쏠림 정도
    last_learned_at: Optional[datetime] = None


class CardUsageRow(LearningProtocol):
    number: str                          # 카드번호(NGC-001 등)
    name: Optional[str] = None
    card_id: Optional[str] = None        # 카드 PK — 협상카드 상세(/cards?detail=) 링크용
    type: str = "nego"                   # nego | wild
    used_sessions: int = 0               # 이 카드가 나간 협상 수
    uses: int = 0                        # 총 사용 횟수
    share: float = 0.0                   # 전체 카드 사용 중 이 카드의 비중
    avg_turn: float = 0.0                # 평균 몇 번째 라운드에 나갔는지 — 설정한 국면과 대조용
    last_used_at: Optional[datetime] = None
    # 선택 근거 — UCB = Q + 탐색보너스. 봇은 이 점수가 가장 높은 카드를 고른다.
    avg_q: Optional[float] = None         # 선택 시점 Q값 평균 — 학습이 매긴 이 카드의 값어치
    avg_ucb: Optional[float] = None       # 선택 시점 UCB 평균
    explore_bonus: Optional[float] = None # avg_ucb - avg_q — 클수록 '아직 덜 검증돼서' 뽑힌 것
    visits: int = 0                       # 마지막 선택 시점 누적 방문수 — 적으면 Q값이 아직 추측


class AnchoringCell(LearningProtocol):
    supplier_type: int = 0
    supplier_type_label: str = "미지정"
    price_range_index: int = 0           # 목표가 기준 가격대 구간
    price_range_label: str = ""          # 그 구간의 실제 금액 범위(화면 표기용)
    anchoring_value: float = 0.0         # 앵커링 인하폭(‰ — 10 = 1%)
    last_adjusted_at: Optional[datetime] = None


class AnchoringHistoryRow(LearningProtocol):
    supplier_type_label: str = "미지정"
    price_range_index: int = 0
    price_range_label: str = ""
    value_before: float = 0.0
    value_after: float = 0.0
    sample_count: int = 0                # 조정 판단에 쓴 협상 표본 수
    success_count: int = 0
    success_rate: float = 0.0
    created_at: Optional[datetime] = None


class Res_LearningStatus(Res_WebPacketProtocol):
    kpi: LearningKpi = Field(default_factory=LearningKpi)
    cards: list[CardUsageRow] = []


class Res_AnchoringStatus(Res_WebPacketProtocol):
    cells: list[AnchoringCell] = []
    history: list[AnchoringHistoryRow] = []
    adjusted_count: int = 0