import gradio as gr
import pandas as pd
import itertools
import tempfile
import os
import ast 
import requests
import re
from chatgpt_api import get_chatgpt_response
from select_question import create_choice_question

def kousei(csv_file,input_text):

    prompt_text =input_text +  "指摘は、全ての問題において問題がない場合も含めて、必ず全問題、[問題ID]に続けて結果を書くフォーマットで返してください。[問題ID]の後は改行しないで。（必ず[問題ID]が５つ表示されるはずです）指摘方法は、問題ない場合は「問題なし」、指摘がある場合は「問題あり」\n「問題あり」の場合、問題のある箇所を具体的に指摘してください。\n#リスト"
    # CSVファイルを読み込む
    df = pd.read_csv(csv_file.name)
    # DataFrameを5行ごとに処理するためのグループ化
    df['group_id'] = df.index // 5
    grouped = df.groupby('group_id')

    # 各グループに対してフォーマットされたプロンプトを作成
    def create_prompt(group, base_prompt):
        prompt = base_prompt
        for _, row in group.iterrows():
            prompt += f"\n[{row['id']}]\n{row['原稿']}"
    
        return prompt
    
    # 各グループごとのプロンプトを生成
    prompts = grouped.apply(lambda g: create_prompt(g, prompt_text))
    
    
    
    prompts = prompts.reset_index(name='prompt_after')
    
    # 各プロンプトをAPIに送信
    prompts['response'] = prompts['prompt_after'].apply(get_chatgpt_response)
    
    
    # 応答を分割して元のDataFrameにマッピングする関数
    def split_responses(grouped_df):
        rows = []  # 結果を格納するための一時リスト
    
        for _, row in grouped_df.iterrows():
            response = row['response']
            # 正規表現でIDとテキストを抽出
            split_response = re.split(r'\[([A-Z0-9]+)\]\s*', response)
            ids_texts = list(zip(split_response[1::2], split_response[2::2]))
    
            for id_text in ids_texts:
                problem_id = id_text[0]
                correction_result = id_text[1].strip()
                original_content = df.loc[df['id'] == problem_id, '原稿'].iloc[0]  # 問題IDに対応する原稿を取得
    
                # 辞書をリストに追加
                rows.append({
                    'id': problem_id,
                    'contents': original_content,
                    '校正結果': correction_result
                })
    
        # 一時リストからDataFrameを生成
        result_df = pd.DataFrame(rows)
        return result_df
    
    
    final_results = split_responses(prompts)
     # ファイル出力
    with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix='.csv') as tmp:
        # cp932で保存、エラーは無視（置換しても良い）
        final_results.to_csv(tmp.name, index=False, encoding='cp932', errors='ignore')
        output_path = tmp.name
    
    # ファイル名を変更
    new_path = os.path.join(os.path.dirname(output_path), "output.csv")
    os.rename(output_path, new_path)
    return new_path



title = "英語生成ツール"

with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
    gr.Markdown(
        f"""
         # {title}
        """
    )
    with gr.Tab("問題生成（選択肢）"):
        with gr.Column():
            gr.Markdown("""
        ## 利用手順
        1. こちらの[マスタ](https://drive.google.com/uc?export=download&id=1VyDBtVrnDUlddmITiXg7ybqyB0CTCPeu)を手元に置く
        2. シート「input」に、生成したい問題パターンを書いてください（赤字の要素は固定。選択肢は可変。適宜行追加OK）
        3. 完成したら、「ファイル＞名前を付けて保存」から「CSV UTF-8（コンマ区切り）(*.csv)」形式で保存
        4. 3のCSVを本サイトにアップロード
        """)

            with gr.Row():
                inputs=gr.File(label="CSVファイルをアップロード")
                outputs=gr.File(label="ダウンロード", file_count="singular")
            gr.Button("問題生成").click(
                create_choice_question,
                inputs=[inputs],
                outputs=[outputs]
            )
    with gr.Tab("問題生成（並び替え）"):
        with gr.Column():
            with gr.Row():
                inputs=gr.File(label="CSVファイルをアップロード")
                outputs=gr.File(label="ダウンロード", file_count="singular")
            gr.Button("問題生成").click(
                create_choice_question,
                inputs=[inputs],
                outputs=[outputs]
            )
    with gr.Tab("校正"):
        with gr.Column():
            input_text_kousei = gr.Textbox(label="校正観点を入力してください。",value="英単語習得を目的として、以下2種類の問題を用意しています。\n１．英語の正しい日本語訳を選択する4択問題\n２．日本語の正しい英語訳を選択する4択問題\n「#リスト」の誤答選択肢の中に、正解選択肢の別解になってしまっているもの、または別解とは言えないが紛らわしすぎるものがないか、探して指摘してください。")
            with gr.Row():
                inputs=gr.File(label="CSVファイルをアップロード")
                outputs=gr.File(label="ダウンロード", file_count="singular")
            gr.Button("問題生成").click(
                kousei,
                inputs=[inputs,input_text_kousei],
                outputs=[outputs]
            )
demo.launch(share=True)