#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

"""
内容分析模块
提供自动关键词提取、文本摘要和标签生成功能
"""

import jieba
import jieba.analyse
from collections import Counter
from typing import List, Tuple, Dict
from config import settings
from model_manager import model_router
from exceptions import GenerationError
from cache_manager import cache_manager
import hashlib

class ContentAnalyzer:
    def __init__(self):
        # 初始化jieba
        jieba.initialize()
        
        # 使用模型路由器，不需要单独初始化客户端
        self.client = None
    
    def extract_keywords(self, text: str, top_k: int = 3) -> List[str]:
        """
        提取文本关键词
        
        Args:
            text: 输入文本
            top_k: 返回关键词数量
            
        Returns:
            关键词列表
        """
        # 使用jieba的TF-IDF算法提取关键词
        keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=top_k, withWeight=False)
        return keywords
    
    def generate_summary(self, text: str, sentences: int = 3) -> str:
        """
        生成文本摘要
        
        Args:
            text: 输入文本
            sentences: 摘要句子数
            
        Returns:
            文本摘要
        """
        # 生成缓存键
        cache_key = f"summary:{hashlib.md5(f'{text}:{sentences}'.encode()).hexdigest()}"
        
        # 尝试从缓存获取结果
        cached_result = cache_manager.get(cache_key)
        if cached_result is not None:
            return cached_result
        
        # 如果没有配置模型提供商，使用简单的句子抽取方法
        if not model_router.providers:
            result = self._simple_summary(text, sentences)
            # 缓存结果
            cache_manager.put(cache_key, result)
            return result
        
        try:
            # 使用OpenAI API生成摘要
            prompt = f"""请为以下文本生成一个{sentences}句话的摘要：
{text}

要求：
1. 保留最重要的信息
2. 语言简洁明了
3. 不超过{sentences}句话
"""
            
            summary = model_router.generate_text(
                model="gpt-3.5-turbo",
                messages=[
                    {"role": "system", "content": "你是一个专业的文本摘要生成器。"},
                    {"role": "user", "content": prompt}
                ],
                max_tokens=200,
                temperature=0.3
            )
            result = summary.strip() if summary else ""
            # 缓存结果
            cache_manager.put(cache_key, result)
            return result
            
        except Exception as e:
            # 如果API调用失败，回退到简单方法
            print(f"OpenAI API调用失败: {e}")
            result = self._simple_summary(text, sentences)
            # 缓存结果
            cache_manager.put(cache_key, result)
            return result
    
    def _simple_summary(self, text: str, sentences: int = 3) -> str:
        """
        简单的文本摘要方法（基于句子长度和位置）
        
        Args:
            text: 输入文本
            sentences: 摘要句子数
            
        Returns:
            文本摘要
        """
        # 简单的句子分割
        import re
        sentence_endings = r'[。！？.!?]'
        sentences_list = re.split(sentence_endings, text)
        sentences_list = [s.strip() for s in sentences_list if s.strip()]
        
        if len(sentences_list) <= sentences:
            return text
        
        # 选择前几句作为摘要
        summary_sentences = sentences_list[:sentences]
        return '。'.join(summary_sentences) + '。'
    
    def generate_tags(self, text: str, top_k: int = 3) -> List[str]:
        """
        生成文本标签
        
        Args:
            text: 输入文本
            top_k: 返回标签数量
            
        Returns:
            标签列表
        """
        # 提取关键词作为标签
        keywords = self.extract_keywords(text, top_k)
        
        # 可以添加更多标签生成逻辑
        # 例如基于词性标注、实体识别等
        
        return keywords
    
    def analyze_content(self, text: str) -> Dict:
        """
        综合分析文本内容
        
        Args:
            text: 输入文本
            
        Returns:
            包含关键词、摘要和标签的字典
        """
        keywords = self.extract_keywords(text, 3)
        summary = self.generate_summary(text, 3)
        tags = self.generate_tags(text, 3)
        
        return {
            "keywords": keywords,
            "summary": summary,
            "tags": tags
        }

# 创建全局实例
analyzer = ContentAnalyzer()