import os
from openai import OpenAI
import pandas as pd
from datetime import datetime
import cv2
import time
import random
import json
import logging

class ContentGenerator:
    def __init__(self, 
                 model_name="qwenQWQ",
                 api_base_url="http://localhost:8000/v1",
                 api_key="EMPTY",
                 output_dir="/root/autodl-tmp/poster_generate_result",
):
        """
        初始化海报生成器
        
        参数:
            csv_path: CSV文件路径
            img_base_dir: 图片基础目录
            output_dir: 输出结果保存目录
            model_name: 使用的模型名称
            api_base_url: API基础URL
            api_key: API密钥
        """
        self.output_dir = output_dir
        self.model_name = model_name
        self.api_base_url = api_base_url
        self.api_key = api_key
        
        # 不在初始化时创建OpenAI客户端，而是在需要时临时创建
        self.client = None
        
        # 初始化数据
        self.df = None
        self.all_images_info = []
        self.structured_prompt = ""
        self.current_img_info = None
        self.add_description = ""
        
        self.temperature = 0.7
        self.top_p = 0.8
        self.presence_penalty = 1.2

        # 设置日志
        logging.basicConfig(level=logging.INFO, 
                            format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
        self.logger = logging.getLogger(__name__)

    
    def load_infomation(self, info_directory_path):
        """
        加载额外描述文件
        
        参数:
            info_directory_path: 信息目录路径
        """
        ## 读取路径下的所有文件
        for path in info_directory_path:
            # file_extend_path = os.path.join(self.img_base_dir, info_directory, "description.txt")
            try:
                with open(path, "r") as f:
                    self.add_description += f.read()
            except:
                self.add_description = ""
    
    def _create_temp_client(self):
        """
        创建临时OpenAI客户端
        
        返回:
            OpenAI客户端实例
        """
        try:
            import gc
            # 强制垃圾回收
            gc.collect()
            
            # 创建新的客户端实例
            print(f"创建临时OpenAI客户端，API URL: {self.api_base_url}")
            client = OpenAI(
                base_url=self.api_base_url,
                api_key=self.api_key
            )
            return client
        except Exception as e:
            print(f"创建OpenAI客户端失败: {str(e)}")
            return None

    def _close_client(self, client):
        """
        关闭并清理OpenAI客户端
        
        参数:
            client: 需要关闭的客户端实例
        """
        try:
            # OpenAI客户端可能没有显式的close方法
            # 将引用设为None，让Python垃圾回收处理
            client = None
            import gc
            gc.collect()
            print("OpenAI客户端资源已释放")
        except Exception as e:
            print(f"关闭客户端失败: {str(e)}")


    def split_content(self, content):
        """
        分割结果, 返回去除
        ```json
        ```的json内容
        
        参数:
            content: 需要分割的内容
        
        返回:
            分割后的json内容
        """
        try:
            # 首先尝试直接解析整个内容，以防已经是干净的 JSON
            try:
                return json.loads(content)
            except json.JSONDecodeError:
                pass  # 不是干净的 JSON，继续处理
            
            # 常规模式：查找 ```json 和 ``` 之间的内容
            if "```json" in content:
                json_str = content.split("```json")[1].split("```")[0].strip()
                try:
                    return json.loads(json_str)
                except json.JSONDecodeError as e:
                    print(f"常规格式解析失败: {e}, 尝试其他方法")
            
            # 备用模式1：查找连续的 { 开头和 } 结尾的部分
            import re
            json_pattern = r'(\[.*?\])'
            json_matches = re.findall(json_pattern, content, re.DOTALL)
            if json_matches:
                for match in json_matches:
                    try:
                        result = json.loads(match)
                        if isinstance(result, list) and len(result) > 0:
                            return result
                    except:
                        continue
            
            # 备用模式2：查找 { 开头 和 } 结尾，并尝试解析
            content = content.strip()
            square_bracket_start = content.find('[')
            square_bracket_end = content.rfind(']')
            
            if square_bracket_start != -1 and square_bracket_end != -1:
                potential_json = content[square_bracket_start:square_bracket_end + 1]
                try:
                    return json.loads(potential_json)
                except:
                    print("尝试提取方括号内容失败")
            
            # 最后一种尝试：查找所有可能的 JSON 结构并尝试解析
            json_structures = re.findall(r'({.*?})', content, re.DOTALL)
            if json_structures:
                items = []
                for i, struct in enumerate(json_structures):
                    try:
                        item = json.loads(struct)
                        # 验证结构包含预期字段
                        if 'main_title' in item and ('texts' in item or 'index' in item):
                            items.append(item)
                    except:
                        continue
                
                if items:
                    return items
            
            # 都失败了，打印错误并引发异常
            print(f"无法解析内容，返回原始文本: {content[:200]}...")
            raise ValueError("无法从响应中提取有效的 JSON 格式")
            
        except Exception as e:
            print(f"解析内容时出错: {e}")
            print(f"原始内容: {content[:200]}...")  # 仅显示前200个字符
            raise e
    
    def generate_posters(self, poster_num, tweet_content, system_prompt=None, max_retries=3):
        """
        生成海报内容
        
        参数:
            poster_num: 海报数量
            tweet_content: 推文内容
            system_prompt: 系统提示，默认为None则使用预设提示
            max_retries: 最大重试次数
        
        返回:
            生成的海报内容
        """
        full_response = ""
        timeout = 60  # 请求超时时间（秒）
        
        if not system_prompt:
            # 使用默认系统提示词
            system_prompt = f"""
            你是一个专业的文案处理专家，擅长从文章中提取关键信息并生成吸引人的标题和简短描述。
            现在，我需要你根据提供的文章内容，生成{poster_num}个海报的文案配置。
            
            每个配置包含：
            1. main_title：主标题，简短有力，突出景点特点
            2. texts：两句简短文本，每句不超过15字，描述景点特色或游玩体验
            
            以JSON数组格式返回配置，示例：
            [
              {{
                "main_title": "泰宁古城",
                "texts": ["千年古韵","匠心独运"]
              }},
              ...
            ]
            
            仅返回JSON数据，不需要任何额外解释。确保生成的标题和文本能够准确反映文章提到的景点特色。
            """
        
        if self.add_description:
            # 创建用户内容，包括info信息和tweet_content
            user_content = f"""
            以下是需要你处理的信息：
            
            关于景点的描述:
            {self.add_description}
            
            推文内容:
            {tweet_content}
            
            请根据这些信息，生成{poster_num}个海报文案配置，以JSON数组格式返回。
            确保主标题(main_title)简短有力，每个text不超过15字，并能准确反映景点特色。
            """
        else:
            # 仅使用tweet_content
            user_content = f"""
            以下是需要你处理的推文内容:
            {tweet_content}
            
            请根据这些信息，生成{poster_num}个海报文案配置，以JSON数组格式返回。
            确保主标题(main_title)简短有力，每个text不超过15字，并能准确反映景点特色。
            """
            
        self.logger.info(f"正在生成{poster_num}个海报文案配置")
        
        # 创建临时客户端
        temp_client = self._create_temp_client()
        
        if temp_client:
            # 重试逻辑
            for retry in range(max_retries):
                try:
                    self.logger.info(f"尝试生成内容 (尝试 {retry+1}/{max_retries})")
                    
                    # 定义流式响应处理回调函数
                    def handle_stream_chunk(chunk, is_last=False, is_timeout=False, is_error=False, error=None):
                        nonlocal full_response
                        
                        if chunk:
                            full_response += chunk
                            # 实时输出到控制台
                            print(chunk, end="", flush=True)
                        
                        if is_last:
                            print("\n")  # 输出完成后换行
                            if is_timeout:
                                print("警告: 响应流超时")
                            if is_error:
                                print(f"错误: {error}")
                    
                    # 使用AI_Agent的新回调方式
                    from core.ai_agent import AI_Agent
                    ai_agent = AI_Agent(
                        self.api_base_url,
                        self.model_name,
                        self.api_key,
                        timeout=timeout,
                        max_retries=max_retries,
                        stream_chunk_timeout=30  # 流式块超时时间
                    )
                    
                    # 使用回调方式处理流式响应
                    try:
                        full_response = ai_agent.generate_text_stream_with_callback(
                            system_prompt,
                            user_content,
                            handle_stream_chunk,
                            temperature=self.temperature,
                            top_p=self.top_p,
                            presence_penalty=self.presence_penalty
                        )
                        
                        # 如果成功生成内容，跳出重试循环
                        ai_agent.close()
                        break
                        
                    except Exception as e:
                        error_msg = str(e)
                        self.logger.error(f"AI生成错误: {error_msg}")
                        ai_agent.close()
                        
                        # 继续重试逻辑
                        if retry + 1 >= max_retries:
                            self.logger.warning("已达到最大重试次数，使用备用方案...")
                            # 生成备用内容
                            full_response = self._generate_fallback_content(poster_num)
                        else:
                            self.logger.info(f"将在稍后重试，还剩 {max_retries - retry - 1} 次重试机会")
                    
                except Exception as e:
                    error_msg = str(e)
                    self.logger.error(f"API连接错误 (尝试 {retry+1}/{max_retries}): {error_msg}")
                    
                    # 如果已经达到最大重试次数
                    if retry + 1 >= max_retries:
                        self.logger.warning("已达到最大重试次数，使用备用方案...")
                        # 生成备用内容（简单模板）
                        full_response = self._generate_fallback_content(poster_num)
                    else:
                        self.logger.info(f"将在稍后重试，还剩 {max_retries - retry - 1} 次重试机会")
            
            # 关闭临时客户端
            self._close_client(temp_client)
        
        return full_response
    
    def _generate_fallback_content(self, poster_num):
        """生成备用内容，当API调用失败时使用"""
        self.logger.info("生成备用内容")
        default_configs = []
        for i in range(poster_num):
            default_configs.append({
                "main_title": f"景点风光 {i+1}",
                "texts": ["自然美景", "人文体验"]
            })
        return json.dumps(default_configs, ensure_ascii=False)

    def save_result(self, full_response):
        """
        保存生成结果到文件
        
        参数:
            full_response: 生成的完整响应内容
        
        返回:
            结果文件路径
        """
        # 生成时间戳
        print(full_response)
        date_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H-%M-%S")
        full_response = self.split_content(full_response)
        # 创建结果文件路径
        result_path = os.path.join(self.output_dir, f"{date_time}.json")
        os.makedirs(os.path.dirname(result_path), exist_ok=True)
        
        # 保存结果到文件
        with open(result_path, "w", encoding="utf-8") as f:
            json.dump(full_response, f, ensure_ascii=False)
        
        print(f"结果已保存到: {result_path}")
        return result_path

    def run(self, info_directory, poster_num, tweet_content):
        """
        运行海报内容生成流程，并返回生成的配置数据。
        
        参数:
            info_directory: 信息目录路径列表 (e.g., ['/path/to/description.txt'])
            poster_num: 需要生成的海报配置数量
            tweet_content: 用于生成内容的推文/文章内容
        
        返回:
            list | dict | None: 生成的海报配置数据 (通常是列表)，如果生成或解析失败则返回 None。
        """
        self.load_infomation(info_directory)
        
        # Generate the raw string response from AI
        full_response = self.generate_posters(poster_num, tweet_content)
        
        # Check if generation failed (indicated by return code 404 or other markers)
        if full_response == 404 or not isinstance(full_response, str) or not full_response.strip():
            logging.error("Poster content generation failed or returned empty response.")
            return None
            
        # Extract the JSON data from the raw response string
        try:
            result_data = self.split_content(full_response) # This should return the list/dict
            
            # 验证结果数据格式
            if isinstance(result_data, list):
                for i, item in enumerate(result_data):
                    if not isinstance(item, dict):
                        logging.warning(f"配置项 {i+1} 不是字典格式: {item}")
                        continue
                    
                    # 检查并确保必需字段存在
                    if 'main_title' not in item:
                        item['main_title'] = f"景点标题 {i+1}"
                        logging.warning(f"配置项 {i+1} 缺少 main_title 字段，已添加默认值")
                    
                    if 'texts' not in item:
                        item['texts'] = ["景点特色", "游玩体验"]
                        logging.warning(f"配置项 {i+1} 缺少 texts 字段，已添加默认值")
                    
                logging.info(f"成功生成并解析海报配置数据，包含 {len(result_data)} 个项目")
            else:
                logging.warning(f"生成的配置数据不是列表格式: {type(result_data)}")
                
            return result_data # Return the actual data
        except Exception as e:
            logging.exception(f"Failed to parse JSON from AI response in ContentGenerator: {e}\nRaw Response:\n{full_response[:500]}...") # Log error and partial response
            
            # 失败后尝试创建一个默认配置
            logging.info("创建默认海报配置数据")
            default_configs = []
            for i in range(poster_num):
                default_configs.append({
                    "index": i + 1,
                    "main_title": f"景点风光 {i+1}",
                    "texts": ["自然美景", "人文体验"]
                })
            return default_configs

    def set_temperature(self, temperature):
        self.temperature = temperature

    def set_top_p(self, top_p):
        self.top_p = top_p

    def set_presence_penalty(self, presence_penalty):
        self.presence_penalty = presence_penalty
    
    def set_model_para(self, temperature, top_p, presence_penalty):
        self.temperature = temperature
        self.top_p = top_p
        self.presence_penalty = presence_penalty

# def main():
#     # 配置参数
#     info_directory = [
#         "/root/autodl-tmp/sanming_img/相机/甘露寺/description.txt"
#         ]  # 信息目录
#     poster_num = 4  # 海报数量
    
#     # 推文内容
#     tweet_content = """<title>
#     🌿清明遛娃天花板！悬空古寺+非遗探秘
#     </title>
#     <content>
#     清明假期带娃哪里玩？泰宁甘露寺藏着明代建筑奇迹！一柱擎天的悬空阁楼+状元祈福传说，让孩子边玩边涨知识✨

#     🎒行程亮点：
#     ✅ 安全科普第一站：讲解"一柱插地"千年不倒的秘密，用乐高积木模型让孩子理解力学原理
#     ✅ 文化沉浸体验：穿汉服听"叶状元还愿建寺"故事，触摸3.38米粗的"状元柱"许愿
#     ✅ 自然探索路线：连接金湖栈道徒步，观察丹霞地貌与古建筑的巧妙融合

#     📌实用攻略：
#     📍位置：福建省三明市泰宁县金湖西路（导航搜"甘露岩寺"）
#     🕒最佳时段：上午10点前抵达避开人流，下午可衔接参观明清园（80元/人）
#     ⚠️注意事项：悬空栈道设置儿童安全绳租赁点，建议穿防滑鞋

#     💡亲子彩蛋：
#     1️⃣ 在"右鼓左钟"景观区玩声音实验，敲击不同岩石听回声差异
#     2️⃣ 领取任务卡完成"寻找建筑中的T形拱"小游戏，集章兑换非遗木雕书签
#     3️⃣ 结合清明节俗，用竹简模板书写祈福语系在古松枝头

#     周边推荐：游览完可直奔尚书第明代古民居群，对比不同时期建筑特色，晚餐推荐尝泰宁特色"灯盏糕"，亲子套票更划算！

#     清明带着孩子来场穿越850年的建筑探险，把课本里的力学知识变成触手可及的历史课堂！🌸

#     #清明节周边游 #亲子科普游 #福建遛娃 #泰宁旅行攻略 #建筑启蒙
#     </content>
#     """
    
#     # 创建海报生成器
#     generator = ContentGenerator()
    
#     # 运行生成流程
#     generator.run(info_directory, poster_num, tweet_content)


# if __name__ == "__main__":
#     main()