# -*- coding: utf-8 -*-
"""
네이버 플레이스 크롤링 레이어 (AI브리핑 · 사진) — animation 3종(조선/삼국지/그리스로마) 공유본
====================================================================================
animation 계열이 공유하는 '링크 1개' 네이버 크롤러. ★ 이 파일 하나로 자립 동작.
  · fetch_briefing    가게이름 + 업종타입(cat) + AI 브리핑(불릿)
  · fetch_and_select  공식 사진 크롤 + Gemini 비전 선별(★인물 항상 제외)
공유 헬퍼(MOBILE_UA / STEALTH / extract_place)는 한 번만 정의.
  ※ 클립(fetch_clips)·지도(fetch_map)는 narration/kakao 폴더 삭제와 함께 제거됨(animation 미사용).

[정리한 것]
  - 방문자 후기(fetch_reviews) 제거: AI요약(브리핑)만 나레이션 근거로 쓰므로 불필요.
  - fetch_briefing 은 항상 3-tuple (store, bullets, cat) 반환. cat 안 쓰는 형식은 그냥 무시.
  - 사진 선별은 항상 '인물 사진 제외'(초상권). 끄고 싶으면 fetch_and_select(..., exclude_person=False).

[봇 차단 회피] 자동화 흔적 줄인 스텔스 컨텍스트 + 모바일 UA 로 접근.
설치: pip install playwright google-genai pillow httpx ; playwright install chromium
"""

import asyncio
import json
import re
import shutil
from pathlib import Path
from urllib.parse import unquote, urlparse

import httpx
from google.genai import types
from PIL import Image
from playwright.async_api import async_playwright


# ============================== 공유 헬퍼 (UA · 스텔스 · place id) ==============================

MOBILE_UA = ("Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 16_5 like Mac OS X) "
             "AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/16.5 Mobile/15E148 Safari/604.1")
# 자동화 탐지 우회용 init 스크립트
STEALTH = ("Object.defineProperty(navigator,'webdriver',{get:()=>undefined});"
           "Object.defineProperty(navigator,'languages',{get:()=>['ko-KR','ko']});"
           "window.chrome={runtime:{}};")

VISION_MODEL = "gemini-2.5-flash"


def extract_place(final_url: str):
    """리다이렉트된 최종 URL → (업종타입, place id). 예: ('restaurant', '1234567')."""
    m = re.search(r"place\.naver\.com/([a-z]+)/(\d+)", final_url)
    if m:
        return m.group(1), m.group(2)
    m2 = re.search(r"(\d{7,})", final_url)
    return "restaurant", (m2.group(1) if m2 else None)


def looks_like_naver_place(s: str) -> bool:
    return bool(s) and ("naver.me/" in s or "place.naver.com" in s or "map.naver.com" in s)


async def _new_page(p, headful=False, viewport=None, device_scale_factor=None):
    """공통 브라우저 컨텍스트(스텔스 + 모바일 UA) → (browser, ctx, page)."""
    browser = await p.chromium.launch(
        headless=not headful,
        args=["--disable-blink-features=AutomationControlled", "--no-sandbox"])
    kwargs = dict(user_agent=MOBILE_UA, locale="ko-KR",
                  viewport=viewport or {"width": 414, "height": 896},
                  extra_http_headers={"Accept-Language": "ko-KR,ko;q=0.9"})
    if device_scale_factor:
        kwargs["device_scale_factor"] = device_scale_factor
    ctx = await browser.new_context(**kwargs)
    await ctx.add_init_script(STEALTH)
    page = await ctx.new_page()
    return browser, ctx, page


# ============================== 브리핑 (이름 · 업종타입 · AI요약) ==============================

# 홈에서 'AI 브리핑' 불릿 문장만 뽑는 브라우저측 스크립트.
# [핵심] 브리핑 본문 문장은 출처번호(<a>1</a>…)를 '자식'으로 품은 노드 안에 있어서
#   leaf(자식없는) 추출로는 절대 안 잡힌다(라벨/번호만 leaf로 남는다).
#   → 인트로 + 본문을 모두 품은 컨테이너의 innerText 를 통째로 떠서 줄 단위로 판다.
#   → 본문 불릿과 '출처 리뷰 인용문'을 가르는 구조 신호:
#       브리핑 불릿 문장 = 뒤에 출처번호만 따라옴.
#       리뷰 인용문      = 문장 뒤 몇 줄 안에 '날짜(26.05.13.)'가 붙는다.
#     → 문장 뒤 3줄 안에 날짜가 나오면 거기서부터 리뷰 → 그 직전까지가 브리핑.
#   이 방식은 라벨(객실/시설/위치/서비스…)이 뭐로 바뀌든 안 흔들린다.
_EXTRACT_JS = r"""() => {
    const hasHeader = [...document.querySelectorAll('body *')]
        .some(e => e.children.length === 0 && /^AI\s*브리핑/.test((e.innerText||'').trim()));

    // 인트로 + 본문을 함께 품은 '가장 안쪽' 컨테이너
    const INTRO = /(리뷰[를에]?\s*(바탕|기반|활용))|요약(했|해|합|하면)|정리한 (정보|내용)|다음과 같습니다/;
    const cands = [...document.querySelectorAll('body *')]
        .filter(e => { const t = e.innerText || '';
            return INTRO.test(t) && t.length > 40 && /[가-힣]{6,}/.test(t); });
    cands.sort((a, b) => (a.innerText||'').length - (b.innerText||'').length);
    if (!cands.length) return {found: hasHeader, bullets: []};
    const block = cands[0].innerText || '';

    const lines = block.split('\n').map(s => s.trim()).filter(Boolean);
    const isNum  = s => /^\d+$/.test(s);
    const isDate = s => /^\d{2}\.\d{2}\.\d{2}\.?$/.test(s) || /^\d{4}\s*년/.test(s);
    const isSent = s => s.length >= 12 && /[가-힣]/.test(s) && !isNum(s) && !INTRO.test(s);

    // 인트로 다음부터, 리뷰 인용(문장 뒤 3줄 내 날짜) 시작 전까지의 문장 = 브리핑 불릿
    let start = lines.findIndex(t => INTRO.test(t));
    start = start < 0 ? 0 : start + 1;
    const bullets = [];
    for (let i = start; i < lines.length; i++) {
        if (!isSent(lines[i])) continue;
        if (lines.slice(i + 1, i + 4).some(isDate)) break;   // 리뷰 인용 시작 → 종료
        bullets.push(lines[i].replace(/^[가-힣A-Za-z ]{1,12}:\s*/, ''));  // '객실 정보: ' 라벨 제거
    }
    return {found: hasHeader || bullets.length > 0, bullets};
}"""


async def _fetch(url, headful=False):
    async with async_playwright() as p:
        browser, ctx, page = await _new_page(p, headful=headful)

        await page.goto(url, wait_until="domcontentloaded", timeout=30000)
        await page.wait_for_timeout(2500)
        cat, pid = extract_place(page.url)
        if not pid:
            await browser.close()
            raise RuntimeError("place id 를 못 찾음. URL 확인 또는 headful=True 로 화면 확인.")

        # 항상 표준 홈 URL 로 이동(리다이렉트 직후엔 섹션이 덜 렌더됨)
        await page.goto(f"https://m.place.naver.com/{cat}/{pid}/home",
                        wait_until="domcontentloaded", timeout=30000)
        await page.wait_for_timeout(2000)
        try:
            await page.wait_for_selector("text=AI 브리핑", timeout=8000)
        except Exception:
            for _ in range(3):
                await page.mouse.wheel(0, 1500)
                await page.wait_for_timeout(600)
        await page.wait_for_timeout(800)

        store = ""
        for sel in ["span.GHAhO", "h2", "title"]:
            try:
                t = await page.locator(sel).first.inner_text(timeout=1500)
                if t and t.strip():
                    store = t.strip().splitlines()[0]
                    break
            except Exception:
                pass

        res = await page.evaluate(_EXTRACT_JS)
        await browser.close()

    if not res.get("found"):
        return store, None, cat
    seen, bullets = set(), []
    for t in res.get("bullets", []):
        t = re.sub(r"\s+", " ", t).strip()
        if t and t not in seen:
            seen.add(t); bullets.append(t)
    return store, bullets, cat


def fetch_briefing(url, headful=False):
    """동기 진입점. (가게이름, [불릿...], 업종타입) 반환.
    업종타입 = 링크의 플레이스 타입(restaurant/accommodation/hairshop…). 브리핑 없으면 불릿이 None.
    ※ animation 처럼 업종이 필요 없는 형식은 3번째 값을 그냥 무시하면 된다."""
    return asyncio.run(_fetch(url, headful=headful))


# ============================== 사진 (크롤 + Gemini 비전 선별, 인물 제외) ==============================

# 공식 대표사진 CDN(업체 등록)만 후보로 사용.
#   손님 리뷰 사진(pup-review-*)은 저작권/초상권이 '리뷰 작성자 개인'에게 있어
#   가게 동의만으론 광고 영상에 쓸 수 없으므로 제외한다.
# 공식 대표사진이 오는 호스트(둘 다 '업체가 직접 등록'한 사진이라 광고 사용 가능):
#   · ldb-phinf          : 음식점/일반 업체가 등록한 공식 대표사진
#   · naverbooking-phinf : 네이버 '예약'형 숙소(펜션·게하·글램핑)의 공식 객실 사진
#     → 예약 숙소는 ldb 대신 이쪽으로 온다 (이게 'accommodation 사진 0장'의 원인이었음)
#   손님 리뷰 사진(pup-review-*)은 초상권 문제로 의도적 제외.
OFFICIAL_HOST = "ldb-phinf.pstatic.net"
BOOKING_HOST = "naverbooking-phinf.pstatic.net"
REVIEW_HOST = "pup-review-phinf.pstatic.net"   # (참고: 의도적으로 후보에서 제외)
CAND_HOSTS = (OFFICIAL_HOST, BOOKING_HOST)


def _underlying(url: str) -> str:
    """search.pstatic.net/common?...&src=<진짜URL> 프록시면 src 를 풀어서 반환."""
    m = re.search(r"[?&]src=([^&]+)", url)
    if m:
        return unquote(m.group(1))
    return url


async def crawl_and_download(url, dst_dir, max_candidates=14, headful=False):
    """사진 탭 → 공식 대표사진을 dst_dir 에 내려받고 (가게이름, [경로]) 반환."""
    dst_dir = Path(dst_dir)
    dst_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    seen, seen_tab, store = [], [], ""
    cur = {"label": "업체"}                 # 현재 보고 있는 사진탭 카테고리(응답에 태깅)

    async with async_playwright() as p:
        browser, ctx, page = await _new_page(p, headful=headful)

        def on_resp(resp):
            u = resp.url
            if "phinf.pstatic.net" in u or "search.pstatic.net/common" in u:
                seen.append(u); seen_tab.append(cur["label"])
        page.on("response", on_resp)

        # 링크 → place id → 사진 탭
        await page.goto(url, wait_until="domcontentloaded", timeout=30000)
        await page.wait_for_timeout(2000)
        cat, pid = extract_place(page.url)
        if not pid:
            await browser.close()
            raise RuntimeError("place id 를 못 찾음.")
        try:
            store = (await page.locator("span.GHAhO, h2").first.inner_text(timeout=1500)).strip()
            store = store.splitlines()[0]
        except Exception:
            store = ""

        await page.goto(f"https://m.place.naver.com/{cat}/{pid}/photo",
                        wait_until="domcontentloaded", timeout=30000)
        await page.wait_for_timeout(2000)

        # [핵심] 사진탭 상단 카테고리 탭(업체/내부/음식·음료/외부/풍경...)을 돌며 로드.
        #   기본 '업체' 탭엔 대표사진 몇 장뿐 → 다른 탭을 눌러야 음식·음료(와인 등)·내부가 나온다.
        #   (세션이 길면 헤드리스 브라우저가 불안정해지므로 탭 수·스크롤을 적당히 제한)
        try:
            chips = [c.strip() for c in await page.locator("a.sbkBy").all_inner_texts()]
        except Exception:
            chips = []
        targets = [c for c in chips if c and c != "클립"][:6] or [None]   # 클립(영상)은 제외
        for label in targets:
            cur["label"] = label or "업체"        # 이 탭에서 로드되는 사진을 이 라벨로 태깅
            try:
                if label is not None:
                    await page.locator("a.sbkBy", has_text=label).first.click(timeout=3000)
                    await page.wait_for_timeout(900)
                for _ in range(5):               # 각 탭에서 스크롤하며 lazy 로드 유발
                    await page.mouse.wheel(0, 2500)
                    await page.wait_for_timeout(300)
            except Exception:
                break                            # 연결 끊기면 모은 만큼으로 진행
            await page.wait_for_timeout(300)

        # 후보 = 탭(업체/내부/음식·음료/외부…)을 '고루 섞어' 뽑는다.
        #   앞에서 N장만 자르면 먼저 로드된 업체(food) 탭이 다 차지해 내부/외부가 잘린다
        #   → 탭별로 모은 뒤 라운드로빈으로 채워 다양성을 강제한다. 각 탭 안에선 공식 먼저.
        tab_imgs, bases = {}, set()           # tab -> [(host, base)…]
        official_n = 0
        for u, tab in zip(seen, seen_tab):
            real = _underlying(u)
            host = urlparse(real).netloc
            if host not in CAND_HOSTS:        # 공식 대표사진(ldb-phinf)만 통과
                continue
            if "icon" in real or "profile" in real:
                continue
            base = real.split("?")[0]
            if base in bases:
                continue
            bases.add(base)
            tab_imgs.setdefault(tab, []).append((host, base))
            official_n += 1
        # 메뉴판·동영상 탭은 광고컷으로 약하므로 뒤로 미룬다
        def _tab_rank(t):
            return 1 if (t and ("메뉴" in t or "동영상" in t)) else 0
        order = sorted(tab_imgs.keys(), key=_tab_rank)
        candidates, ptr = [], {t: 0 for t in order}
        while len(candidates) < max_candidates and any(ptr[t] < len(tab_imgs[t]) for t in order):
            for t in order:
                if ptr[t] < len(tab_imgs[t]):
                    candidates.append(tab_imgs[t][ptr[t]][1]); ptr[t] += 1
                    if len(candidates) >= max_candidates:
                        break
        tabsum = ", ".join(f"{t}:{len(v)}" for t, v in tab_imgs.items())
        print(f"■ 사진 후보 {len(candidates)}장 (공식 {official_n}, "
              f"전체 응답 {len(seen)}) / 탭별 [{tabsum}]")
        # [진단] 후보 0인데 응답은 많을 때, 실제로 어떤 CDN 호스트에서 왔는지 확인용.
        #   여기에 CAND_HOSTS 가 아닌 호스트가 잡히면 (리뷰/블로그 아닌 한) 추가하면 된다.
        if official_n == 0 and seen:
            from collections import Counter
            hosts = Counter(urlparse(_underlying(u)).netloc for u in seen)
            print("   [진단] 응답 호스트별: "
                  + ", ".join(f"{h}:{c}" for h, c in hosts.most_common()))

        # 1차: 브라우저 컨텍스트로 다운로드(쿠키/헤더 유지). 연결 끊기면 남은 건 httpx 폴백.
        paths, got = [], set()
        for i, u in enumerate(candidates, 1):
            try:
                r = await ctx.request.get(u, timeout=15000)
                if not r.ok:
                    continue
                data = await r.body()
                if len(data) < 3000:            # 너무 작으면 깨진/아이콘
                    continue
                fp = dst_dir / f"cand{i:02d}.jpg"
                fp.write_bytes(data)
                paths.append(fp); got.add(i)
            except Exception:
                break                            # 연결이 죽었을 가능성 → 폴백으로
        try:
            await browser.close()
        except Exception:
            pass

    # 2차(폴백): 1차에서 못 받은 후보를 httpx 로 직접 다운로드 (공개 CDN, Referer 헤더로 차단 회피)
    missing = [(i, u) for i, u in enumerate(candidates, 1) if i not in got]
    if missing:
        hdr = {"User-Agent": MOBILE_UA, "Referer": "https://m.place.naver.com/"}
        with httpx.Client(headers=hdr, timeout=15, follow_redirects=True) as hc:
            for i, u in missing:
                try:
                    rr = hc.get(u)
                    if rr.status_code == 200 and len(rr.content) >= 3000:
                        fp = dst_dir / f"cand{i:02d}.jpg"
                        fp.write_bytes(rr.content); paths.append(fp)
                except Exception:
                    continue
    paths.sort()
    print(f"■ 다운로드 {len(paths)}장 → {dst_dir}")
    return store, paths


# 비전 채점 스키마 — has_person 포함(인물 제외 판정용).
_SCORE_SCHEMA = {
    "type": "object",
    "properties": {
        "scores": {
            "type": "array",
            "items": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "index": {"type": "integer"},
                    "category": {"type": "string",
                                 "enum": ["food", "interior", "exterior", "menu", "drink", "other"]},
                    "subject": {"type": "string"},         # 핵심 피사체 한두 단어(다양성 판단용)
                    "quality": {"type": "integer"},        # 1~10
                    "good_for_ad": {"type": "boolean"},
                    "has_person": {"type": "boolean"},     # 사람(전신/일부/뒷모습 포함)이 보이면 true
                },
                "required": ["index", "category", "subject", "quality", "good_for_ad", "has_person"],
            },
        }
    },
    "required": ["scores"],
}


def vision_score(client, paths, cap=16):
    """각 사진을 Gemini 비전으로 채점. [{index,category,subject,quality,good_for_ad,has_person}] 반환."""
    paths = paths[:cap]
    parts = [types.Part.from_text(text=(
        "다음 사진들은 한 음식점의 사진이다. 각 사진을 평가하라.\n"
        "- category: food(음식)/drink(음료)/interior(내부)/exterior(외부/간판)/menu(메뉴판)/other\n"
        "- subject: 핵심 피사체를 한두 단어로(예: 구운고기, 랍스터, 스테이크, 와인, 파스타, 수영장야경, 실내홀, 외관).\n"
        "  ★ 거의 같은 피사체면 같은 단어로 통일하라(예: 그릴에 구운 고기 사진 여러 장은 전부 '구운고기').\n"
        "    이 값으로 비슷한 사진을 묶어 다양하게 고른다.\n"
        "- quality: 광고 영상에 쓸 만큼 잘 나왔는지 1~10 (선명·밝기·구도·먹음직스러움). 흐리거나 어둡거나 잘리면 낮게.\n"
        "- has_person: 사진 안에 사람이 조금이라도 보이면 true (얼굴·전신·일부·뒷모습·손 등 무엇이든).\n"
        "  사람이 전혀 없는 빈 공간/음식/사물 사진만 false.\n"
        "- good_for_ad: 가게 홍보 컷으로 바로 써도 좋은가(true/false).\n"
        "  ★ 다음은 무조건 category='other', good_for_ad=false, quality 1~3 으로:\n"
        "    · 로고/브랜드 글자/간판 텍스트만 큰 이미지\n"
        "    · 메뉴판·가격표·영수증 등 글자 위주 이미지\n"
        "    · 사람이 보이는 사진(초상권 문제 — 사람 없는 컷이 많으니 사람 있으면 제외), 텍스트 그래픽/포스터만 있는 이미지\n"
        "  즉 '음식·음료·매장 공간'이 또렷하게 보이고 사람이 없는 사진만 good_for_ad=true.\n"
        "각 사진 바로 앞에 [사진 N] 표시가 있다. 그 N 을 index 로.")), ]
    for i, p in enumerate(paths):
        parts.append(types.Part.from_text(text=f"[사진 {i}]"))
        parts.append(types.Part.from_bytes(data=Path(p).read_bytes(), mime_type="image/jpeg"))
    resp = client.models.generate_content(
        model=VISION_MODEL, contents=parts,
        config=types.GenerateContentConfig(
            temperature=0.2, response_mime_type="application/json",
            response_schema=_SCORE_SCHEMA),
    )
    return json.loads(resp.text).get("scores", [])


BAD_CATS = {"menu", "other"}


def _dhash(path, size=8):
    """차이 해시(dHash, 64bit). 시각적으로 비슷한 사진끼리는 해밍거리가 작다.
    (같은 그릴/같은 수영장뷰처럼 '거의 같은 그림'을 잡아내 중복 선택을 막는 용도.)"""
    try:
        img = Image.open(path).convert("L").resize((size + 1, size), Image.LANCZOS)
        px = list(img.getdata())
        bits = 0
        for r in range(size):
            row = px[r * (size + 1):(r + 1) * (size + 1)]
            for c in range(size):
                bits = (bits << 1) | (1 if row[c] < row[c + 1] else 0)
        return bits
    except Exception:
        return None


def _ham(a, b):
    if a is None or b is None:
        return 999
    return bin(a ^ b).count("1")


def too_similar(path, others, thresh=8):
    """path 의 차이해시(dHash)가 others(이미지 경로 리스트) 중 어느 것과든 해밍거리 <= thresh 면 True.
    = 시각적으로 '거의 같은 그림'. 사진/클립이 서로 너무 비슷하게 뽑히는 걸 막는 데 쓴다(중복 방지)."""
    h = _dhash(path)
    if h is None:
        return False
    return any(_ham(h, _dhash(o)) <= thresh for o in others)


def _subj(s):
    """다양성 판단 키: 피사체(subject) 우선, 없으면 종류(category)."""
    return (s.get("subject") or s.get("category") or "other").strip().lower()


def _ngrams(s, k=2):
    s = s.replace(" ", "")
    return {s[i:i + k] for i in range(len(s) - k + 1)} or {s}


def _sim_subj(a, b):
    """두 피사체가 사실상 같은 종류인가(예: '구운고기' vs '구운고기새우' → True)."""
    if not a or not b:
        return False
    if a in b or b in a:
        return True
    return bool(_ngrams(a) & _ngrams(b))      # 2글자 조각이 하나라도 겹치면 비슷


def pick_best(paths, scores, n=4, per_cat=2, dup_thresh=8, exclude_person=True):
    """채점 결과로 '종류·피사체 안 겹치게 잘 나온' N장 선택 → 경로 리스트.

    비전 모델이 피사체를 너무 잘게 쪼개는 경우가 있어(구운고기/구운고기새우/문어새우 …
    전부 사실상 '그릴 음식') 단순 피사체 분산만으론 비슷한 그림이 몰린다. 그래서:
      1차) 종류(category) 우선 분산 + 피사체 비유사 — 최대한 다른 종류·다른 피사체로.
      2차) 같은 종류 2번째 허용하되 '비유사 피사체'만(그릴 다음엔 디저트 같은 식).
      3차) 그래도 모자라면 피사체 유사 허용(동일사진 hash 만 제외).
      4차) 최후: 동일사진만 피해 채움.
    로고/메뉴판/텍스트(other·menu, good_for_ad=false)는 후보에서 제외.
    ★ exclude_person=True(기본): 사람이 보이는 사진은 초상권 문제로 끝까지 제외.
    """
    by_idx = {s["index"]: s for s in scores if 0 <= s.get("index", -1) < len(paths)}
    ranked = sorted(by_idx.values(),
                    key=lambda s: (s.get("good_for_ad", False), s.get("quality", 0)),
                    reverse=True)
    usable = [s for s in ranked
              if s.get("good_for_ad") and s.get("category") not in BAD_CATS
              and not (exclude_person and s.get("has_person"))]   # 인물 제외(초상권)

    hashes = {paths[s["index"]]: _dhash(paths[s["index"]]) for s in ranked}
    chosen, chosen_h, chosen_subj, cat_cnt = [], [], [], {}

    def is_dup(p):
        h = hashes.get(p)
        return any(_ham(h, ch) <= dup_thresh for ch in chosen_h)

    def take(s):
        p = paths[s["index"]]
        chosen.append(p); chosen_h.append(hashes.get(p)); chosen_subj.append(_subj(s))
        c = s.get("category", "other"); cat_cnt[c] = cat_cnt.get(c, 0) + 1

    def fits(s, new_cat, distinct_subj, respect_cap):
        p = paths[s["index"]]; c = s.get("category", "other")
        if p in chosen or is_dup(p):
            return False
        if respect_cap and cat_cnt.get(c, 0) >= per_cat:
            return False
        if new_cat and cat_cnt.get(c, 0) >= 1:
            return False
        if distinct_subj and any(_sim_subj(_subj(s), cs) for cs in chosen_subj):
            return False
        return True

    # (카테고리상한, 새카테고리우선, 피사체비유사) 단계적 완화.
    #   3단계: 한 카테고리로 쏠린 가게(전부 food 등)는 상한을 풀되 '피사체 다양성'은 끝까지 지킨다.
    #          → 한정식집처럼 다 음식이어도 돌솥밥/불고기/생선구이/전… 서로 다른 걸 고른다.
    for new_cat, distinct, cap in [
            (True, True, True), (False, True, True),
            (False, True, False), (False, False, False)]:
        for s in usable:
            if len(chosen) >= n:
                break
            if fits(s, new_cat, distinct, cap):
                take(s)
        if len(chosen) >= n:
            break
    # 최후: 동일사진만 피해 나머지로 채움 (단, exclude_person 이면 사람 있는 사진은 끝까지 제외)
    if len(chosen) < n:
        for s in ranked:
            if len(chosen) >= n:
                break
            if exclude_person and s.get("has_person"):
                continue
            p = paths[s["index"]]
            if p not in chosen and not is_dup(p):
                chosen.append(p); chosen_h.append(hashes.get(p)); chosen_subj.append(_subj(s))
    if chosen_subj:
        print(f"   선별 피사체: {', '.join(chosen_subj)}")
    return chosen


def fetch_and_select(url, out_dir, n=4, client=None, max_candidates=16,
                     headful=False, exclude_person=True):
    """전체 파이프라인: 크롤링 → (있으면)비전 선별 → out_dir 에 photoNN.jpg 저장.

    반환 (가게이름, [최종 사진 경로]). client 없으면 비전 없이 앞에서 N장.
    exclude_person=True(기본): 인물 사진 제외(초상권). 셋(animation/narration/kakao) 다 기본 적용.
    """
    out_dir = Path(out_dir)
    tmp = out_dir / "_cand"
    if tmp.exists():
        shutil.rmtree(tmp, ignore_errors=True)
    store, cand = asyncio.run(crawl_and_download(url, tmp, max_candidates, headful))
    if not cand:
        shutil.rmtree(tmp, ignore_errors=True)
        return store, []

    if client is not None and len(cand) > n:
        try:
            scores = vision_score(client, cand)
            chosen = pick_best(cand, scores, n=n, exclude_person=exclude_person)
            print(f"■ 비전 선별: {len(cand)}장 → {len(chosen)}장")
        except Exception as e:
            print(f"   (비전 선별 실패 → 앞에서 {n}장: {type(e).__name__})")
            chosen = cand[:n]
    else:
        chosen = cand[:n]

    out_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    finals = []
    for i, src in enumerate(chosen, 1):
        dst = out_dir / f"photo{i:02d}.jpg"
        shutil.copyfile(src, dst)
        finals.append(dst)
    shutil.rmtree(tmp, ignore_errors=True)
    return store, finals

