import json
import os

import google.generativeai as genai
import pandas as pd
import requests
import streamlit as st

# --- 설정 ---
SPEC_FILE = "static/api_spec.json"
LOGO_FILE = "static/logo.png"
API_SPEC_URL = "http://172.16.10.176:8888/openapi.json"


# --- 도우미 함수 ---
def load_api_spec():
    """로컬 파일에서 API 명세를 불러옵니다."""
    try:
        with open(SPEC_FILE, "r", encoding="utf-8") as f:
            return json.load(f)
    except (FileNotFoundError, json.JSONDecodeError) as e:
        st.error(f"API 명세 파일을 불러오는 중 오류 발생: {e}")
        return None


def fetch_and_save_spec():
    """URL에서 최신 API 명세를 가져와 로컬에 저장합니다."""
    try:
        response = requests.get(API_SPEC_URL)
        response.raise_for_status()  # 잘못된 상태 코드에 대해 예외를 발생시킵니다
        spec_data = response.json()
        with open(SPEC_FILE, "w", encoding="utf-8") as f:
            json.dump(spec_data, f, indent=2, ensure_ascii=False)
        st.success(f"성공적으로 API 명세를 가져와 업데이트했습니다: {API_SPEC_URL}")
        return spec_data
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        st.error(f"API 명세를 가져오는 데 실패했습니다: {e}")
        return None
    except json.JSONDecodeError:
        st.error("응답에서 JSON을 파싱하는 데 실패했습니다.")
        return None


# --- Gemini AI 설정 ---
try:
    api_key = os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
    if not api_key:
        st.error(
            "GOOGLE_API_KEY 환경 변수가 설정되지 않았습니다. .env.chatbot 파일에서 설정해주세요."
        )
        st.stop()
    genai.configure(api_key=api_key)
    model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
except Exception as e:
    st.error(f"Gemini AI 설정 실패: {e}")
    st.stop()

# --- Streamlit UI 설정 ---
st.set_page_config(
    page_title="API Guide Chatbot",
    page_icon="🤖",
    layout="wide",
    initial_sidebar_state="expanded",
)

# --- 커스텀 CSS ---
st.markdown(
    """
<style>
    /* 다크 모드 기본 테마와 유사하게 맞춤 */
    .stApp {
        background-color: #0E117;
    }
    /* 채팅 메시지 스타일 */
    [data-testid="chat-message-container"] {
        border-radius: 0.5rem;
        padding: 1rem;
        margin-bottom: 1rem;
        box-shadow: 0 2px 4px rgba(0,0,0,0.1);
    }
</style>
""",
    unsafe_allow_html=True,
)


# --- 메인 앱 로직 ---
# 시작 시 API 명세 불러오기
api_spec = load_api_spec()

# --- 사이드바 ---
with st.sidebar:
    if os.path.exists(LOGO_FILE):
        st.image(LOGO_FILE, use_container_width=True)
    st.header("⚙️ Controls")
    if st.button("🔄 API 명세 새로고침"):
        with st.spinner("최신 API 명세를 가져오는 중..."):
            api_spec = fetch_and_save_spec()
            st.session_state.messages = []  # 새로고침 시 대화 기록 삭제
            st.rerun()

    if api_spec:
        with st.expander("📘 API 상세정보 보기", expanded=True):
            st.info(f"**Title:** {api_spec.get('info', {}).get('title', 'N/A')}")
            st.text(f"Version: {api_spec.get('info', {}).get('version', 'N/A')}")

            paths = api_spec.get("paths", {})
            if paths:
                endpoint_data = []
                for path, methods in paths.items():
                    for method, details in methods.items():
                        endpoint_data.append(
                            {
                                "Method": method.upper(),
                                "Endpoint": path,
                                "summary": details.get("summary", "요약 없음"),
                            }
                        )
                df = pd.DataFrame(endpoint_data)
                st.dataframe(df, use_container_width=True)
    else:
        st.warning("API 명세를 불러올 수 없습니다.")

# --- 메인 채팅 인터페이스 ---
st.markdown(
    "<h1 style='text-align: center;'>💬 LLM-Gateway Guide Chatbot</h1>",
    unsafe_allow_html=True,
)
st.caption(f"현재 사용 중인 API 명세: {API_SPEC_URL}")


# 대화 기록 초기화
if "messages" not in st.session_state:
    st.session_state.messages = []

# 시작 메시지
if not st.session_state.messages:
    st.info("안녕하세요! LLM-Gateway 에 대해 궁금한 점을 물어보세요.")

# 앱 재실행 시 기록에서 대화 메시지 표시
for message in st.session_state.messages:
    avatar = "🧑‍💻" if message["role"] == "user" else "👻"
    with st.chat_message(message["role"], avatar=avatar):
        st.markdown(message["content"])

# 사용자 입력 수락
if prompt := st.chat_input("LLM-Gateway 에 대해 질문하세요..."):
    if not api_spec:
        st.error("질문을 처리할 수 없습니다: API 명세가 로드되지 않았습니다.")
    else:
        # 대화 기록에 사용자 메시지 추가
        st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
        # 채팅 메시지 컨테이너에 사용자 메시지 표시
        with st.chat_message("user", avatar="🧑‍💻"):
            st.markdown(prompt)

        # 채팅 메시지 컨테이너에 어시스턴트 응답 표시
        with st.chat_message("assistant", avatar="👻"):
            message_placeholder = st.empty()
            with st.spinner("답변을 생성하는 중..."):
                try:
                    # Gemini를 위한 프롬프트 준비
                    full_prompt = f"""
                    당신은 다음 LLM-Gateway API 명세에 대한 전문가 어시스턴트입니다.
                    당신의 임무는 제공된 JSON 데이터를 기반으로만 질문에 답변하는 것입니다.
                    정보를 지어내지 마세요. 만약 명세에 답변이 없다면 없다고 말하세요.
                    모든 답변은 반드시 한국어로 제공해주세요.

                    **LLM-Gateway API 명세 (JSON):**
                    ```json
                    {json.dumps(api_spec, indent=2, ensure_ascii=False)}
                    ```

                    **사용자 질문:**
                    {prompt}
                    """
                    response = model.generate_content(full_prompt)

                    if response.parts:
                        response_text = response.text
                    else:
                        # 응답이 차단될 수 있는 경우를 처리합니다
                        response_text = (
                            "죄송합니다, 해당 질문에 대한 답변을 드릴 수 없습니다."
                        )

                    message_placeholder.markdown(response_text)
                    st.session_state.messages.append(
                        {"role": "assistant", "content": response_text}
                    )

                except Exception as e:
                    error_text = f"오류가 발생했습니다: {e}"
                    message_placeholder.markdown(error_text)
                    st.session_state.messages.append(
                        {"role": "assistant", "content": error_text}
                    )