import os
from dotenv import load_dotenv
from sqlalchemy import Table, Column, String, Text, MetaData
from pgvector.sqlalchemy import Vector
from sqlalchemy.orm import registry, Session
from src.TextManager.nota import Nota
from src.ConexionSql.Base_conexion import ConexionBase
from typing import Tuple
import re


from src.ArquitectureLayer.Mapper import Mapper_base
from src.ArquitectureLayer.Model import Model_base
from src.ArquitectureLayer.Repo import Repo_base


from src.base import Base  # Este es tu declarative_base()

# ----------------------
# Cargar .env
# ----------------------
from entrypoint import ENV_PATH
load_dotenv(ENV_PATH)

# ----------------------
# REGISTRO DINÁMICO PARA TABLAS
# ----------------------
mapper_registry = registry()

# ----------------------
# FUNCIONES AUXILIARES
# ----------------------


def generar_tabla_nota_para_biblioteca(biblioteca_nombre: str, vector_dim: int, metadata: MetaData) -> Tuple[Table, type]:
    """
    Genera una tabla dinámica y modelo ORM para una biblioteca dada, con campos vectoriales y campos del sistema.
    """
    try:
        print(f"[INFO] Generando tabla para biblioteca: '{biblioteca_nombre}' con dimensión de vector: {vector_dim}")

        # Nombre SQL-safe
        nombre_tabla = re.sub(r"[^a-zA-Z0-9_]", "_", biblioteca_nombre.strip().lower())
        print(f"[DEBUG] Nombre de tabla SQL-safe: '{nombre_tabla}'")

        # Modelo ORM dinámico
        class NotaModel(Base, Model_base):
            __tablename__ = nombre_tabla
            __table_args__ = {"extend_existing": True}

            id = Column(String, primary_key=True)
            titulo = Column(String, nullable=False)
            tags = Column(String)
            conexiones = Column(String)
            texto = Column(Text)
            resumen = Column(Text)
            vector = Column(Vector(vector_dim), nullable=True)
            vector_resumen = Column(Vector(vector_dim), nullable=True)

        print(f"[INFO] Modelo ORM 'NotaModel' creado para la tabla '{nombre_tabla}'")
        print(f"[DEBUG] Columnas del modelo: {[c.name for c in NotaModel.__table__.columns]}")
        print(f"[DEBUG] Tipos de columnas: {[str(c.type) for c in NotaModel.__table__.columns]}")
        print(f"[DEBUG] Claves primarias: {[c.name for c in NotaModel.__table__.primary_key]}")

        return NotaModel.__table__, NotaModel

    except Exception as e:
        print(f"[ERROR] Error al generar la tabla y modelo ORM para '{biblioteca_nombre}': {e}")
        raise

# ----------------------
# MAPPER
# ----------------------

class NotaMapper(Mapper_base[Nota, object]):  # Usa `object` si el modelo es dinámico
    @staticmethod
    def to_model(nota: Nota):
        return {
            "id": nota.id,
            "titulo": nota.titulo,
            "tags": ",".join(nota.tags),
            "conexiones": ",".join(nota.conexiones),
            "texto": nota.texto,
            "resumen": nota.resumen,
            "vector": nota.vector,
            "vector_resumen": nota.vector_resumen
        }

    @staticmethod
    def from_model(model) -> Nota:
        return Nota(
            id=model.id,
            titulo=model.titulo,
            tags=model.tags.split(",") if model.tags else [],
            conexiones=model.conexiones.split(",") if model.conexiones else [],
            texto=model.texto,
            resumen=model.resumen,
            vector=list(model.vector) if model.vector is not None else None,
            vector_resumen=list(model.vector_resumen) if model.vector_resumen is not None else None
        )

    @staticmethod
    def to_dict(nota: Nota) -> dict:
        return {
            "id": nota.id,
            "titulo": nota.titulo,
            "tags": ",".join(nota.tags),
            "conexiones": ",".join(nota.conexiones),
            "texto": nota.texto,
            "resumen": nota.resumen,
            "vector": nota.vector,
            "vector_resumen": nota.vector_resumen
        }

    @staticmethod
    def from_dict(data: dict) -> Nota:
        return Nota(
            id=data["id"],
            titulo=data["titulo"],
            tags=data["tags"].split(",") if data.get("tags") else [],
            conexiones=data["conexiones"].split(",") if data.get("conexiones") else [],
            texto=data["texto"],
            resumen=data["resumen"],
            vector=data.get("vector"),
            vector_resumen=data.get("vector_resumen")
        )

# ----------------------
# REPO
# ----------------------

class NotaRepo(Repo_base):
    def __init__(self, session: Session, modelo_nota: type):
        if modelo_nota is None:
            raise ValueError("No se puede instanciar NotaRepo sin un modelo válido de nota.")
        super().__init__(session=session, modelo=modelo_nota, mapper=NotaMapper)

    # ------------------------
    # Métodos personalizados
    # ------------------------

    def get_by_tag(self, tag: str) -> list[Nota]:
        query = self.session.query(self.Modelo).filter(self.Modelo.tags.contains([tag]))
        models = query.all()
        return self.Mapper.from_model_list(models)

    def search_by_text(self, texto: str) -> list[Nota]:
        query = self.session.query(self.Modelo).filter(self.Modelo.texto.ilike(f'%{texto}%'))
        models = query.all()
        return self.Mapper.from_model_list(models)

    def get_paginated(self, offset: int = 0, limit: int = 10) -> list[Nota]:
        models = self.session.query(self.Modelo).offset(offset).limit(limit).all()
        return self.Mapper.from_model_list(models)

    def update(self, id_: str, nota_actualizada: Nota) -> bool:
        model = self.session.get(self.Modelo, id_)
        if not model:
            return False

        # Campos de dominio
        model.titulo = nota_actualizada.titulo
        model.texto = nota_actualizada.texto
        model.tags = nota_actualizada.tags
        model.conexiones = nota_actualizada.conexiones
        model.resumen = nota_actualizada.resumen

        # Actualización de campos de sistema
        model.sys_version = (model.sys_version or 1) + 1

        self.session.commit()
        return True