import datetime
import json
import logging
import re
import unicodedata
from pathlib import Path

logger = logging.getLogger(__name__)


def safe_filename(filename: str) -> str:
    # 확장자 제거
    print(f"[FILE NAME] {filename}")
    base = Path(filename).stem
    base = unicodedata.normalize("NFKC", base)
    base = base.replace(" ", "_")
    base = re.sub(r"[^\w\-\.가-힣]", "_", base, flags=re.UNICODE)
    base = re.sub(r"_+", "_", base).strip("._-")

    # 비어있으면 안전한 기본값
    if not base:
        base = f"result_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}"

    return f"{base}.html"


def post_process(input_json, generated_text, llm_model):
    result_dict = {}
    # ✅ JSON 코드블럭 형식 처리
    if "```json" in generated_text:
        try:
            logger.debug("[PROCESS-JSON] JSON 코드블럭 형식 후처리 진행합니다.")
            json_block = re.search(
                r"```json\s*(\{.*?\})\s*```", generated_text, re.DOTALL
            )
            if json_block:
                parsed_json = json.loads(json_block.group(1))
                result_dict = {
                    re.sub(r"[^ㄱ-ㅎ가-힣a-zA-Z]", "", k): v
                    for k, v in parsed_json.items()
                }
        except Exception as e:
            logger.error("[PROCESS-ERROR] JSON 코드블럭 파싱 실패:", e)

    # ✅ 길이 초과 메시지 감지 및 처리
    elif "입력 텍스트가" in generated_text and "모델 호출 생략" in generated_text:
        result_dict = {
            "message": "⚠️ 입력 텍스트가 너무 깁니다. LLM 모델 호출을 생략했습니다.",
            "note": "OCR로 추출된 원본 텍스트(parsed)를 참고해 주세요.",
        }

    else:
        # ✅ "1.제목:" 또는 "1. 제목:" 형식 처리
        logger.debug("[PROCESS-STRING] JSON 코드블럭 형식이 아닙니다.")
        blocks = re.split(r"\n(?=\d+\.\s*[^:\n]+:)", generated_text.strip())

        for block in blocks:
            if ":" in block:
                key_line, *rest = block.split(":", 1)
                key = re.sub(r"^\d+\.\s*", "", key_line).strip()
                cleaned_key = re.sub(r"[^ㄱ-ㅎ가-힣a-zA-Z]", "", key)

                value = rest[0].strip() if rest else ""
                value = re.sub(r"^[^\w가-힣a-zA-Z]+", "", value).strip()

                result_dict[cleaned_key] = value
    
    input_json["result"] = result_dict
    input_json["llm_model"] = llm_model

    # final_result
    logger.info(json.dumps(input_json["result"], indent=2, ensure_ascii=False))

    return input_json


def ocr_process(filename, ocr_model, coord, text, start_time, end_time):
    json_data = {
        "filename": filename,
        "model": {"ocr_model": ocr_model},
        "time": {
            "duration_sec": f"{end_time - start_time:.2f}",
            "started_at": start_time,
            "ended_at": end_time,
        },
        "fields": coord,
        "parsed": text,
    }

    return json_data