"""
Medical Term Manager - управление медицинской терминологией
"""

import logging
from pathlib import Path
from typing import List, Set, Dict, Optional
import re

logger = logging.getLogger(__name__)


class MedicalTermManager:
    """
    Менеджер медицинских терминов для коррекции транскрипций.
    
    Функции:
    - Загрузка терминов из файлов
    - Поиск и валидация терминов
    - Категоризация (анатомия, процедуры, диагнозы)
    - Нормализация терминов
    """
    
    def __init__(self, terms_file: Optional[Path] = None):
        """
        Инициализация менеджера.
        
        Args:
            terms_file: Путь к файлу с медицинскими терминами
        """
        self.terms: Set[str] = set()
        self.categories: Dict[str, List[str]] = {
            'imaging': [],      # МРТ, КТ, МСКТ
            'sequences': [],    # Т1-ВИ, Т2-ВИ, FLAIR
            'anatomy': [],      # позвонки, диски, органы
            'pathology': [],    # грыжа, протрузия, стеноз
            'modifiers': []     # гиперинтенсивный, дорзальная
        }
        
        if terms_file:
            self.load_from_file(terms_file)
    
    def load_from_file(self, filepath: Path) -> int:
        """
        Загрузить термины из файла.
        
        Args:
            filepath: Путь к файлу с терминами (разделитель: запятая)
            
        Returns:
            Количество загруженных терминов
        """
        try:
            with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
                content = f.read().strip()
            
            # Разделяем по запятым и очищаем
            raw_terms = [term.strip() for term in content.split(',')]
            
            for term in raw_terms:
                if term:
                    self.add_term(term)
            
            logger.info(f"Loaded {len(self.terms)} medical terms from {filepath}")
            return len(self.terms)
            
        except FileNotFoundError:
            logger.error(f"Terms file not found: {filepath}")
            return 0
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error loading terms: {e}")
            return 0
    
    def add_term(self, term: str) -> None:
        """
        Добавить термин в базу знаний.
        
        Args:
            term: Медицинский термин
        """
        normalized = self.normalize_term(term)
        self.terms.add(normalized)
        
        # Автоматическая категоризация
        self._categorize_term(normalized)
    
    def normalize_term(self, term: str) -> str:
        """
        Нормализовать термин (удалить лишние пробелы, привести к единому формату).
        
        Args:
            term: Исходный термин
            
        Returns:
            Нормализованный термин
        """
        # Убираем лишние пробелы
        normalized = ' '.join(term.split())
        return normalized
    
    def _categorize_term(self, term: str) -> None:
        """
        Автоматическая категоризация термина.
        
        Args:
            term: Термин для категоризации
        """
        term_lower = term.lower()
        
        # Методы визуализации
        if any(x in term_lower for x in ['мрт', 'кт', 'мскт', 'рентген', 'узи']):
            self.categories['imaging'].append(term)
        
        # Последовательности МРТ
        elif any(x in term_lower for x in ['т1', 'т2', 'flair', 'stir', 'dwi', 'adc']):
            self.categories['sequences'].append(term)
        
        # Позвонки и анатомия
        elif re.search(r'[cltsl]\d+', term_lower) or any(x in term_lower for x in 
                ['позвонок', 'диск', 'желудочк', 'цистерн', 'паренхима']):
            self.categories['anatomy'].append(term)
        
        # Патология
        elif any(x in term_lower for x in ['грыжа', 'протрузия', 'стеноз', 'экструзия', 'остеофит']):
            self.categories['pathology'].append(term)
        
        # Модификаторы
        elif any(x in term_lower for x in ['гипер', 'гипо', 'изо', 'дорзальн', 'вентральн']):
            self.categories['modifiers'].append(term)
    
    def search_term(self, query: str) -> List[str]:
        """
        Поиск термина в базе.
        
        Args:
            query: Поисковый запрос
            
        Returns:
            Список найденных терминов
        """
        query_lower = query.lower()
        matches = [
            term for term in self.terms 
            if query_lower in term.lower()
        ]
        return sorted(matches)
    
    def get_category_terms(self, category: str) -> List[str]:
        """
        Получить термины по категории.
        
        Args:
            category: Название категории
            
        Returns:
            Список терминов категории
        """
        return self.categories.get(category, [])
    
    def get_all_terms(self) -> List[str]:
        """
        Получить все термины.
        
        Returns:
            Список всех терминов
        """
        return sorted(list(self.terms))
    
    def get_terms_as_text(self, separator: str = ', ') -> str:
        """
        Получить все термины в виде текста.
        
        Args:
            separator: Разделитель терминов
            
        Returns:
            Строка с терминами
        """
        return separator.join(sorted(self.terms))
    
    def validate_transcription(self, text: str) -> Dict[str, any]:
        """
        Валидировать транскрипцию на наличие медицинских терминов.
        
        Args:
            text: Текст транскрипции
            
        Returns:
            Словарь с результатами валидации
        """
        found_terms = []
        text_lower = text.lower()
        
        for term in self.terms:
            if term.lower() in text_lower:
                found_terms.append(term)
        
        return {
            'found_terms': found_terms,
            'count': len(found_terms),
            'coverage': len(found_terms) / len(self.terms) if self.terms else 0
        }
    
    def get_statistics(self) -> Dict[str, any]:
        """
        Получить статистику по базе знаний.
        
        Returns:
            Словарь со статистикой
        """
        return {
            'total_terms': len(self.terms),
            'categories': {
                cat: len(terms) 
                for cat, terms in self.categories.items()
            }
        }