import spacy
#spacy model imported in the init of class Semantica2
#nlp = spacy.load('es_core_news_sm')
#nlp = spacy.load('es_core_news_md')
#nlp = spacy.load('es_core_news_lg')

from codeScripts.Dependencies.SentenceTransformer2 import *
from codeScripts.rubricsOut import SemanticOutput, OrtographicOutput, SintacticOutput
from codeScripts.utils import spelling_corrector, mu_index, FHuertas_index, check_senteces_words, save_json,create_file_path

#Done

class Semantica2():
    """
    This class allows to compute the semantic level of the rubric
    """
    #funciones para la extraccion/generacion de kw --- no integradas
    def __init__(self, settings):        

        self.output = SemanticOutput(settings)
        self.spacy_model = spacy.load(settings.spacy_package)
        self.settings = settings
    
    def computeSimilarity(self,sentences1,sentences2,similarityMethod):
        """
        This function applies a defined method to obtain the similarity between two sentences
        Inputs:
            -sentences1: First set of sentences to compare
            -sentences2: Second set of sentences to compare
            -similarityMethod: The inherited similarity method selected in getSimilarity
        Outputs:
            -similar: The similarity score
        """
        if similarityMethod.lower() == "spacy":
            r1 = self.spacy_model(sentences1)
            r2 = self.spacy_model(sentences2)
            similar = round(r1.similarity(r2), 3)
        else:
            similar = self.settings.BertModels_glbl.similarity(self.settings.model_path, sentences1, sentences2)[0][0].item()
        
        return similar
 
class Ortografia2 ():
    """
    This class allows to compute the ortographic level of the rubric
    """
    def __init__(self, settings):
        self.output = OrtographicOutput()
        self.settings = settings
    
    def Evaluation(self, respuesta_alumno):
        """
        This method is used for calculating the ortographic mark.
        Inputs:
            respuesta_alumno: The student's answer.
        Outputs:
            nota_Orto: The generated mark.
        """
        #some exceptions that should not be considered as mistakes
        exceptionsTxt = open('codeScripts/OrtographicExceptions.txt', encoding="utf-8")
        exceptions = exceptionsTxt.readline()
        exceptionsTxt.close()
        
        nota_Orto = 0
        if respuesta_alumno == "":
            self.output.number_mistakes.append(0)
            self.settings.faltasOrto = 0
        else:
            #obtaining the number of mistakes using hunspell
            errores, mistakes = spelling_corrector(respuesta_alumno, self.settings.hunspell_aff, self.settings.hunspell_dic)
            for mistake in mistakes:
                if mistake not in exceptions:
                    if mistake not in self.output.mistakes:
                        self.output.mistakes.append(mistake)
                else:
                    errores-=1

            #storing the mistakes for debugging purposes      
            self.output.number_mistakes.append(errores)
            
            #counting the number of errors when surpassing a fixed number of them (config parameter)
            
            if errores <= self.settings.FaltasSalvaguarda:
                nota_Orto = self.settings.PesoOrtografia
                self.settings.faltasOrto = 0
            else:
                self.settings.faltasOrto = errores
                
                #computing the mark applying rubric weights
                try:
                    rel = self.settings.PesoOrtografia/self.settings.NMaxErrores 
                    nota_Orto = self.settings.PesoOrtografia - (errores - self.settings.FaltasSalvaguarda) * rel
                except:
                    nota_Orto = 0

                if nota_Orto < 0:
                    nota_Orto = 0
        
        
        return nota_Orto

    def SaveMistakes(self):
        """
        This method is used for saving some information about the students' found mistakes
        """
        save_json(create_file_path('RecopiledMistakes.json', doctype= 2),self.output.mistakes, False)
        save_json(create_file_path('NumberMistakes.json', doctype= 2),self.output.number_mistakes, False)

class Sintaxis2():
    """
    This class allows to compute the syntactic level of the rubric
    """
    def __init__(self, settings):
        self.output = SintacticOutput()
        self.settings = settings

    def Evaluation(self, respuesta_alumno):
        """
        This method is used for calculating the syntactic mark.
        Inputs:
            respuesta_alumno: The student's answer.
        Outputs:
            nota_Sintaxis: The generated mark.
        """
        if respuesta_alumno == '':
            self.output.leg_FH.append(0)
            self.output.leg_mu.append(0)
            self.settings.palabrasPorFrase = 0
            return 0
        else:
            #obtaining FH and mu indexes
            sentencesLenght, wordsLenght, syll, letter_per_word = check_senteces_words(respuesta_alumno)

            print("wordsLenght: " + str(wordsLenght))

            FH, _ = FHuertas_index(sentencesLenght, wordsLenght, syll)
            mu, _ = mu_index(sentencesLenght, wordsLenght, letter_per_word)

            #storing the indexes
            self.output.leg_FH.append(FH)
            self.output.leg_mu.append(mu)
            
            #calculating the grade
            nota_Sintaxis = (self.settings.PesoSintaxis/2) * FH/80 + (self.settings.PesoSintaxis/2) * mu/60
            if nota_Sintaxis > self.settings.PesoSintaxis:
                nota_Sintaxis = self.settings.PesoSintaxis

            print("sentencesLenght: " + str(sentencesLenght))
            self.settings.palabrasPorFrase = round(wordsLenght/sentencesLenght,2)
            return nota_Sintaxis       
        
    def saveResults(self):
        """
        This method is used for saving some information about the students' readability
        """
        self.output.saveLegibilityResults()

def GenerateFeedback(settings, respuesta, OrtoMark, SintMark, SemanMarkSpacy, SemanMarkBert):
    """
    This function is used to analyze grades and generate appropriate feedback based on sentences.
    Inputs:
        -settings: The settings of the experiment.
        -respuesta: The student's response.
        -OrtoMark: The calification of the ortographic level.
        -SintMark: The calification of the syntactic level.
        -SemanMarkSpacy: The calification of the semantic level - spacy.
        -SemanMarkBert: The calification of the semantic level - bert.
    Outputs:
        -feedback: The generated feedback.
    """
    feedback = ""
    #if blank response
    if respuesta == "":
        feedback = feedback + "Respuesta en blanco"
    else:
        #pre-defined sentences in case: <5 - <10 - 10
        if settings.Ortografia:
            feedback = feedback + "\nNivel ortográfico: \n"
            if  OrtoMark < settings.PesoOrtografia/2:
                feedback = feedback + "El estudiante cometió " + str(settings.faltasOrto) + " faltas de ortografía y no alcanzó el aprobado en este nivel de la rúbrica. El sistema reconoce un fallo si se ha producido un error en acento de puntuación o en una palabra no recogida en un diccionario español. \n"
            elif OrtoMark < settings.PesoOrtografia:
                feedback = feedback + "El estudiante cometió " + str(settings.faltasOrto) + " faltas de ortografía. El sistema reconoce un fallo si se ha producido un error en acento de puntuación o en una palabra no recogida en un diccionario español. \n"
            else:
                feedback = feedback + "El estudiante redactó su respuesta sin aparentes fallos de ortografía. \n"
            
           
        if settings.Sintaxis:
            feedback = feedback + "\nNivel sintáctico: \n"
            if  SintMark < settings.PesoSintaxis/2:
                feedback = feedback + "La respuesta del estudiante incluye elementos que dificultan su correcta legibilidad y no alcanzó el aprobado en este nivel de la rúbrica. Hay " + str(settings.palabrasPorFrase) + " palabras por frase. El sistema tiene en consideración para la legibilidad el promedio de sílabas por palabra y la media de palabras por frase. Además, el uso de guiones o puntos es desaconsejable.  \n"
            elif SintMark < settings.PesoSintaxis:
                feedback = feedback + "La respuesta del estudiante incluye elementos que dificultan su correcta legibilidad. Hay " + str(settings.palabrasPorFrase) + " palabras por frase. El sistema tiene en consideración para la legibilidad el promedio de sílabas por palabra y la media de palabras por frase. Además, el uso de guiones o puntos es desaconsejable.  \n"
            else:
                feedback = feedback + "La respuesta del estudiante fue redactada con aparente buena legibilidad \n"

        if settings.Semantica:
            feedback = feedback + "\nNivel semántico, primer modelo: \n"
            if  SemanMarkSpacy < settings.PesoSemantics/2:
                feedback = feedback + "El estudiante no responde correctamente a todas las minipreguntas y no alcanzó el aprobado en este nivel de la rúbrica. Debería profundizar más en " + settings.minipreguntasMalSpacy + ". El sistema evalúa una respuesta en base a la similitud que existe entre ésta y la respuesta de referencia de cada minipregunta.   \n"
            elif SemanMarkSpacy < settings.PesoSemantics:
                feedback = feedback + "El estudiante no responde correctamente a todas las minipreguntas. Para mejorar podría profundizar más en " + settings.minipreguntasMalSpacy + ". El sistema evalúa una respuesta en base a la similitud que existe entre ésta y la respuesta de referencia de cada minipregunta. \n"
            else:
                feedback = feedback + "El estudiante responde a cada minipregunta de forma similar a la respuesta de referencia.  \n"

            feedback = feedback + "\nNivel semántico, segundo modelo: \n"
            if SemanMarkBert < settings.PesoSemantics/2:
                feedback = feedback + "El estudiante no responde correctamente a todas las minipreguntas y no alcanzó el aprobado en este nivel de la rúbrica. Debería profundizar más en " + settings.minipreguntasMalBert + ". El sistema evalúa una respuesta en base a la similitud que existe entre ésta y la respuesta de referencia de cada minipregunta.\n" 
            elif SemanMarkBert < settings.PesoSemantics:
                feedback = feedback + "El estudiante no responde correctamente a todas las minipreguntas. Para mejorar podría profundizar más en " + settings.minipreguntasMalBert + ". El sistema evalúa una respuesta en base a la similitud que existe entre ésta y la respuesta de referencia de cada minipregunta. \n"
            else:
                feedback = feedback + "El estudiante responde a cada minipregunta de forma similar a la respuesta de referencia.  \n"

            feedback = feedback + "\n\nPor favor, si observa alguna diferencia significativa entre la calificación de ambos modelos, entre a valorar la nota del estudiante. "


    return feedback