import logging

import httpx
from config.setting import (
    MINIO_BUCKET_NAME,
    OCR_API_URL,
)
from fastapi import APIRouter, Depends, File, HTTPException, UploadFile
from fastapi.responses import JSONResponse
from utils.checking_files import validate_all_files
from utils.checking_keys import create_key
from utils.logging_utils import EndpointLogger
from utils.minio_utils import upload_file_to_minio_v2  # ✅ MinIO 유틸 함수 import

router = APIRouter(prefix="/ocr", tags=["OCR"])
logger = logging.getLogger(__name__)


@router.post(
    "",
    summary="문서 OCR 요청 (비동기)",
    description="""### **요약**
문서 파일(PDF, 이미지 등)을 받아 텍스트를 추출하는 OCR(광학 문자 인식) 작업을 비동기적으로 요청합니다.

### **작동 방식**
1.  **요청 접수**: `file`을 받아 고유 `request_id`를 생성하고 즉시 반환합니다.
2.  **백그라운드 처리**:
    -   업로드된 파일을 내부 저장소(MinIO)에 저장합니다.
    -   별도의 OCR 서버에 텍스트 추출 작업을 요청합니다.
3.  **상태 및 결과 확인**: 반환된 `request_id`를 사용하여 `GET /ocr/progress/{request_id}`로 작업 상태를, `GET /ocr/result/{request_id}`로 최종 텍스트 결과를 조회할 수 있습니다.

### **입력 (multipart/form-data)**
-   `file` (**필수**): 텍스트를 추출할 문서 파일.
    -   지원 형식: `.pdf`, `.jpg`, `.png`, `.jpeg` 등 OCR 서버가 지원하는 형식.

### **출력 (application/json)**
-   **초기 응답**:
    ```json
    [
      {
        "request_id": "고유한 요청 ID",
        "status": "작업 접수",
        "message": "아래 URL을 통해 작업 상태 및 결과를 확인하세요."
      }
    ]
    ```
-   **최종 결과**: `GET /ocr/result/{request_id}`를 통해 확인 가능.
""",
)
async def ocr_only(
    file: UploadFile = File(...),
    endpoint_logger: EndpointLogger = Depends(EndpointLogger),
):
    validate_all_files(file)
    results = []
    endpoint_logger.log(
        model="paddle-ocr",
        input_filename=file.filename,
        context_length=0,  # OCR은 context_length가 필요하지 않음
    )

    async with httpx.AsyncClient() as client:
        # ✅ 1. 고유 ID 생성
        request_id = create_key()
        bucket_name = MINIO_BUCKET_NAME
        object_name = f"{request_id}/{file.filename}"

        # ✅ 2. MinIO에 파일 업로드 후 presigned URL 생성
        # presigned_url = upload_file_to_minio(file, request_id)
        presigned_url = upload_file_to_minio_v2(
            file=file, bucket_name=bucket_name, object_name=object_name
        )
        logger.info(f"[MinIO] ✅ presigned URL 생성 완료: {presigned_url}")

        try:
            # ✅ 3. OCR API에 presigned URL 전달
            resp = await client.post(
                OCR_API_URL,
                json=[
                    {
                        "file_url": presigned_url,
                        "filename": file.filename,
                    }
                ],
                timeout=None,
            )
            resp.raise_for_status()

        # except httpx.ReadTimeout:
        #     logger.error("[OCR] OCR 서버 지연 가능성")
        #     raise HTTPException(
        #         status_code=504, detail="OCR 서버 응답이 지연되고 있습니다."
        #     )

        # except httpx.HTTPStatusError as e:
        #     logger.error(
        #         f"[OCR] ❌ HTTP 에러 발생: {e.response.status_code} - {e.response.text}"
        #     )
        #     raise HTTPException(
        #         status_code=e.response.status_code, detail="OCR 서버 오류 발생"
        #     )

        except Exception:
            logger.exception("[OCR] ❌ 예기치 못한 오류 발생")
            raise HTTPException(
                status_code=500, detail="OCR 요청 처리 중 내부 오류 발생"
            )

        # ✅ 4. OCR 응답에서 request_id 추출
        for item in resp.json().get("results", []):
            ocr_request_id = item.get("request_id")

            result_item = {
                "request_id": ocr_request_id,
                "status": "작업 접수",
                "message": "아래 URL을 통해 작업 상태 및 결과를 확인하세요.",
            }
            results.append(result_item)

    return JSONResponse(content=results)


@router.get(
    "/progress/{request_id}",
    summary="OCR 작업 상태 조회",
    description="""### **요약**
`POST /ocr` 요청 시 반환된 `request_id`를 사용하여 OCR 작업의 현재 진행 상태를 조회합니다.

### **작동 방식**
-   `request_id`를 OCR 서버에 전달하여 해당 작업의 상태를 가져옵니다.
-   상태는 보통 'PENDING', 'IN_PROGRESS', 'SUCCESS', 'FAILURE' 등으로 표시됩니다.

### **입력**
-   `request_id`: 조회할 OCR 작업의 고유 ID.

### **출력 (application/json)**
-   **성공 시**:
    ```json
    {
      "request_id": "요청 시 사용된 ID",
      "progress_logs": [
        { "timestamp": "...", "status": "OCR 시작", "details": "..." },
        { "timestamp": "...", "status": "입력 길이 검사 시작", "details": "..." },
        { "timestamp": "...", "status": "LLM 추론 시작", "details": "..." },
        { "timestamp": "...", "status": "LLM 추론 완료 및 후처리 시작", "details": "..." },
        { "timestamp": "...", "status": "후처리 완료 및 결과 반환"", "details": "..." }
      ],
      "final_result": {
        "filename": "입력 파일",
        "parsed": "OCR 결과 내용"
      }
    }
    ```
-   **ID가 유효하지 않을 경우 (404 Not Found)**:
    ```json
    {
      "detail": "Meeting ID {request_id} 작업 없음"
    }
    ```
""",
)
async def get_pipeline_status(request_id: str):
    try:
        async with httpx.AsyncClient() as client:
            response = await client.get(f"{OCR_API_URL}/progress/{request_id}")
        return JSONResponse(content=response.json(), status_code=response.status_code)
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"OCR 상태 조회 실패: {str(e)}")