import json
import os
import sys
from typing import List, Dict, Tuple
from scraper.html_scraper import HTMLScraper
from scraper.pdf_parser import PDFParser
from scraper.normalize import DataNormalizer
from retriever import Retriever

def update_data_async():
    try:
        print('Начинаем обновление данных...')
        
        # Проверяем, есть ли уже данные
        if check_data_exists():
            print('Данные уже существуют, пропускаем обновление')
            return
        
        # Создаем тестовые данные для быстрого старта
        print('Создание тестовых данных...')
        
        normalizer = DataNormalizer()
        
        # Тестовые курсы
        test_courses = [
            {
                'id': 'ai_1_1',
                'program_id': 'ai',
                'semester': 1,
                'name': 'Машинное обучение',
                'credits': 6,
                'hours': 108,
                'type': 'required',
                'short_desc': 'Основы машинного обучения, алгоритмы классификации и регрессии'
            },
            {
                'id': 'ai_1_2',
                'program_id': 'ai',
                'semester': 1,
                'name': 'Глубокое обучение',
                'credits': 4,
                'hours': 72,
                'type': 'required',
                'short_desc': 'Нейронные сети, CNN, RNN, трансформеры'
            },
            {
                'id': 'ai_2_1',
                'program_id': 'ai',
                'semester': 2,
                'name': 'Обработка естественного языка',
                'credits': 5,
                'hours': 90,
                'type': 'required',
                'short_desc': 'Методы обработки текста, токенизация, эмбеддинги'
            },
            {
                'id': 'ai_product_1_1',
                'program_id': 'ai_product',
                'semester': 1,
                'name': 'Продуктовая аналитика',
                'credits': 6,
                'hours': 108,
                'type': 'required',
                'short_desc': 'Анализ продуктовых метрик, A/B тестирование'
            },
            {
                'id': 'ai_product_1_2',
                'program_id': 'ai_product',
                'semester': 1,
                'name': 'Управление проектами',
                'credits': 4,
                'hours': 72,
                'type': 'required',
                'short_desc': 'Методологии управления проектами, Agile, Scrum'
            }
        ]
        
        print(f'Нормализация {len(test_courses)} курсов...')
        normalized_courses = normalizer.normalize_courses(test_courses)
        
        save_courses(normalized_courses)
        
        print('Создание индекса...')
        retriever = Retriever()
        retriever.build_or_load_index(normalized_courses)
        
        stats = normalizer.get_statistics(normalized_courses)
        print(f'Статистика: {stats}')
        
        print('Обновление данных завершено успешно!')
            
    except Exception as e:
        print(f'Ошибка обновления данных: {e}')
        raise

def save_courses(courses: List[Dict], output_path: str = 'data/processed/courses.json'):
    os.makedirs(os.path.dirname(output_path), exist_ok=True)
    
    with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(courses, f, ensure_ascii=False, indent=2)
    
    print(f'Курсы сохранены в {output_path}')

def check_data_exists() -> bool:
    programs_path = 'data/processed/programs.json'
    courses_path = 'data/processed/courses.json'
    index_path = 'data/index/index.faiss'
    
    return all(os.path.exists(path) for path in [programs_path, courses_path, index_path])

def load_existing_data() -> Tuple[Dict, List[Dict]]:
    programs = {}
    courses = []
    
    try:
        with open('data/processed/programs.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
            programs = json.load(f)
    except FileNotFoundError:
        print('Файл programs.json не найден')
    
    try:
        with open('data/processed/courses.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
            courses = json.load(f)
    except FileNotFoundError:
        print('Файл courses.json не найден')
    
    return programs, courses

def initialize_data():
    if check_data_exists():
        print('Данные уже существуют, загружаем...')
        programs, courses = load_existing_data()
        
        if courses:
            retriever = Retriever()
            retriever.build_or_load_index(courses)
            print(f'Загружено {len(courses)} курсов')
        else:
            print('Курсы не найдены, запускаем обновление...')
            update_data_async()
    else:
        print('Данные не найдены, запускаем первичное обновление...')
        update_data_async()

def main():
    if len(sys.argv) > 1 and sys.argv[1] == '--force':
        print('Принудительное обновление данных...')
        update_data_async()
    else:
        initialize_data()

if __name__ == '__main__':
    main()