import os
from dotenv import load_dotenv
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Float, Boolean

from src.ConexionSql.Base_conexion import ConexionBase
from src.base import Base
from llms.Modelos.Openai_model import ModeloOpenAI  # Clase real de lógica

# ----------------------
# Cargar clave maestra
# ----------------------
from entrypoint import ENV_PATH
load_dotenv(ENV_PATH)
pssword = os.getenv('MASTER_PASSWORD')
if pssword is None:
    raise ValueError("MASTER_PASSWORD no está definida en el archivo .env")

# ----------------------
# MODELO (SQLAlchemy)
# ----------------------

class ModeloOpenAIConfigModel(Base):
    __tablename__ = 'modelo_openai_configs'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    model = Column(String, nullable=False)
    temperature = Column(Float, default=0.7)
    top_p = Column(Float, default=1.0)
    top_k = Column(Integer, nullable=True)
    frecuencia_penalizacion = Column(Float, default=0.0)
    num_tokens_maximos = Column(Integer, default=512)
    use_legacy = Column(Boolean, default=False)

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

class ModeloOpenAIConfigMapper:
    @staticmethod
    def to_dict(obj: ModeloOpenAI) -> dict:
        return {
            "model": obj.model,
            "temperature": obj.temperature,
            "top_p": obj.top_p,
            "top_k": obj.top_k,
            "frecuencia_penalizacion": obj.frecuencia_penalizacion,
            "num_tokens_maximos": obj.num_tokens_maximos,
            "use_legacy": obj.use_legacy
        }

    @staticmethod
    def from_model(model: ModeloOpenAIConfigModel, cliente: object) -> ModeloOpenAI:
        return ModeloOpenAI(
            cliente=cliente,
            model=model.model,
            temperature=model.temperature,
            top_p=model.top_p,
            top_k=model.top_k,
            frecuencia_penalizacion=model.frecuencia_penalizacion,
            num_tokens_maximos=model.num_tokens_maximos,
            use_legacy=model.use_legacy
        )

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

class ModeloOpenAIConfigRepo:
    def __init__(self, conexion: ConexionBase, cliente: object):
        self.session = conexion.get_session()
        self.cliente = cliente  # Necesario para crear ModeloOpenAI

    def add(self, config: ModeloOpenAI) -> int:
        data = ModeloOpenAIConfigMapper.to_dict(config)
        model = ModeloOpenAIConfigModel(**data)
        self.session.add(model)
        self.session.commit()
        return model.id

    def get_by_id(self, id_: int) -> ModeloOpenAI | None:
        model = self.session.get(ModeloOpenAIConfigModel, id_)
        return ModeloOpenAIConfigMapper.from_model(model, self.cliente) if model else None

    def get_all(self) -> list[ModeloOpenAI]:
        models = self.session.query(ModeloOpenAIConfigModel).all()
        return [ModeloOpenAIConfigMapper.from_model(m, self.cliente) for m in models]