"""Ejecuta un lote de celdas existentes en una sola conexion WebSocket.

A diferencia de `jupyter_execute_cell` (que abre/cierra un WS por celda),
esta funcion comparte una unica sesion WS para todas las celdas del lote.
Un solo GET /api/contents al inicio + un solo PUT al final.

Latencia total: ~3s fija (overhead) + tiempo de ejecucion real de las celdas,
en lugar de ~3s * N (una conexion por celda con `jupyter_execute_cell`).
"""

import json
import time
from typing import Any

from jupyter_kernel_client import KernelClient

from notebook.jupyter_exec import (
    _ensure_session,
    _extract_outputs,
    _get_notebook_content,
    _kernel_outputs_to_nbformat,
    _put_notebook_content,
)


def jupyter_run_cells(
    notebook_path: str,
    cell_indices: list[int],
    server_url: str = "http://localhost:8888",
    token: str = "",
    stop_on_error: bool = True,
    timeout_per_cell_s: int = 600,
) -> dict[str, Any]:
    """Ejecuta una lista de celdas existentes (por indice) en un solo paso.

    Abre UNA conexion WebSocket para todo el lote. Lee el notebook una vez al
    inicio y lo persiste una vez al final. Si `stop_on_error` es True y una
    celda produce un output de tipo 'error', el lote para en esa celda y el
    PUT se hace con los outputs ejecutados hasta ese momento.

    Args:
        notebook_path: Ruta relativa al notebook (relativa a la raiz del
            servidor Jupyter).
        cell_indices: Lista de indices de celdas a ejecutar (0-based, en
            orden). Deben ser celdas de tipo 'code'.
        server_url: URL del servidor Jupyter (default 'http://localhost:8888').
        token: Token de autenticacion (default vacio = sin auth).
        stop_on_error: Si True, para al encontrar el primer error en outputs.
        timeout_per_cell_s: Timeout en segundos por cada ejecucion individual
            de celda (pasado a KernelClient.execute).

    Returns:
        {
          "notebook": str,           # notebook_path recibido
          "executed": [              # celdas ejecutadas (en orden)
              {
                "cell_index": int,
                "execution_count": int | None,
                "outputs": list[str],  # strings legibles (via _extract_outputs)
                "error": str | None,   # traceback si hubo error, else None
                "duration_s": float,
              },
              ...
          ],
          "stopped_at": int | None,  # indice donde paro si stop_on_error
          "kernel_id": str,
          "total_duration_s": float,
        }
    """
    t_total_start = time.monotonic()

    kernel_id = _ensure_session(server_url, token, notebook_path)

    file_node = _get_notebook_content(notebook_path, server_url, token)
    nb = file_node["content"]
    cells = nb.get("cells", [])

    # Validacion anticipada: todos los indices deben estar en rango y ser code
    for idx in cell_indices:
        if idx < 0 or idx >= len(cells):
            raise IndexError(
                f"cell_index {idx} fuera de rango (notebook tiene {len(cells)} celdas)"
            )
        if cells[idx].get("cell_type") != "code":
            raise ValueError(
                f"La celda {idx} no es de codigo (cell_type={cells[idx].get('cell_type')!r})"
            )

    executed: list[dict[str, Any]] = []
    stopped_at: int | None = None

    with KernelClient(server_url=server_url, token=token, kernel_id=kernel_id) as kernel:
        for idx in cell_indices:
            cell = cells[idx]
            source = cell.get("source", "")
            if isinstance(source, list):
                source = "".join(source)

            t_cell_start = time.monotonic()
            result = kernel.execute(source, timeout=timeout_per_cell_s)
            duration_s = round(time.monotonic() - t_cell_start, 3)

            raw_outputs = result.get("outputs", [])
            cell["outputs"] = _kernel_outputs_to_nbformat(raw_outputs)
            cell["execution_count"] = result.get("execution_count")

            readable_outputs = _extract_outputs(raw_outputs)

            # Detectar si hubo error
            error_text: str | None = None
            for out in raw_outputs:
                if out.get("output_type") == "error":
                    tb = out.get("traceback", [])
                    error_text = "\n".join(tb) if isinstance(tb, list) else str(tb)
                    break

            executed.append({
                "cell_index": idx,
                "execution_count": result.get("execution_count"),
                "outputs": readable_outputs,
                "error": error_text,
                "duration_s": duration_s,
            })

            if stop_on_error and error_text is not None:
                stopped_at = idx
                break

    # Persiste notebook con todos los outputs actualizados de una vez
    _put_notebook_content(notebook_path, server_url, token, nb)

    return {
        "notebook": notebook_path,
        "executed": executed,
        "stopped_at": stopped_at,
        "kernel_id": kernel_id,
        "total_duration_s": round(time.monotonic() - t_total_start, 3),
    }


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# CLI
# ---------------------------------------------------------------------------

if __name__ == "__main__":
    import argparse
    import sys

    parser = argparse.ArgumentParser(
        description="Ejecuta un lote de celdas en un solo paso WS"
    )
    parser.add_argument("notebook", help="Ruta al notebook relativa al servidor")
    parser.add_argument(
        "indices",
        nargs="*",
        type=int,
        help="Indices de celdas a ejecutar (0-based). Si se omiten, lee JSON de stdin.",
    )
    parser.add_argument("--server", default="http://localhost:8888")
    parser.add_argument("--token", default="")
    parser.add_argument(
        "--no-stop-on-error",
        action="store_true",
        help="Continuar aunque una celda emita error",
    )
    parser.add_argument("--timeout", type=int, default=600, help="Timeout por celda en segundos")

    args = parser.parse_args()

    if args.indices:
        indices = args.indices
    else:
        raw = sys.stdin.read().strip()
        indices = json.loads(raw) if raw else []

    if not indices:
        print(json.dumps({"error": "No se especificaron indices de celdas"}), file=sys.stderr)
        sys.exit(1)

    try:
        result = jupyter_run_cells(
            notebook_path=args.notebook,
            cell_indices=indices,
            server_url=args.server,
            token=args.token,
            stop_on_error=not args.no_stop_on_error,
            timeout_per_cell_s=args.timeout,
        )
        print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
    except Exception as exc:
        print(json.dumps({"error": str(exc)}, ensure_ascii=False), file=sys.stderr)
        sys.exit(1)