import os
import json
import re
import shutil
from collections import defaultdict

# ===================== 配置区域 =====================

# 1. 错误日志文件路径
LOG_FILE = 'copy_errors.log'

# 2. JSONL 文件的根目录 (脚本会去这里找对应的 jsonl 文件进行修改)
QUESTION_ROOT = 'data/questions'

# 3. 过滤条件 (可选)
# 如果只想删除特定 category 或 sequence 的问题，请在此填入字符串。
# 如果想处理日志中所有记录的错误，请设置为 None
TARGET_CATEGORY = None   # 例如: 'bowl' 或 None
TARGET_SEQUENCE = None   # 例如: '70_6141_14002' 或 None

# ===================================================

def parse_log_and_get_ids(log_file, target_cat=None, target_seq=None):
    """
    解析日志文件，获取需要删除的 {文件名: {ID集合}}
    支持按 category 和 sequence 过滤
    """
    if not os.path.exists(log_file):
        print(f"[Error] 找不到日志文件: {log_file}")
        return {}

    print(f"[*] 正在解析日志: {log_file} ...")
    if target_cat:
        print(f"    -> 过滤条件 Category: {target_cat}")
    if target_seq:
        print(f"    -> 过滤条件 Sequence: {target_seq}")

    # 存储结构: { 'train_2.jsonl': {'task3_id_1', 'task3_id_2'}, ... }
    files_to_clean = defaultdict(set)
    
    # 正则用于提取路径中的 category 和 sequence
    # 假设路径结构: .../raw_images/{category}/{sequence}/images/...
    path_pattern = re.compile(r'data/raw_images/([^/]+)/([^/]+)/images/')

    current_category = None
    current_sequence = None
    is_target_block = False # 标记当前错误块是否符合过滤条件

    with open(log_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            line = line.strip()
            
            # 1. 识别错误块的开始 (提取图片路径信息)
            if line.startswith("[FAIL] 图片路径:"):
                path_str = line.split(": ", 1)[1]
                match = path_pattern.search(path_str)
                
                if match:
                    current_category = match.group(1)
                    current_sequence = match.group(2)
                    
                    # 判断是否符合用户过滤条件
                    cat_match = (target_cat is None) or (current_category == target_cat)
                    seq_match = (target_seq is None) or (current_sequence == target_sequence)
                    
                    is_target_block = cat_match and seq_match
                else:
                    # 如果路径解析失败，为了安全起见，默认不处理，或者你可以选择处理
                    is_target_block = False

            # 2. 提取受影响的问题 ID
            # 格式: train_2.jsonl -> ID:task3_209_22099_44906_71
            elif "-> ID:" in line:
                if is_target_block:
                    try:
                        # 分割文件名和ID
                        parts = line.split("-> ID:")
                        filename = parts[0].strip()
                        q_id = parts[1].strip()
                        
                        files_to_clean[filename].add(q_id)
                    except IndexError:
                        pass

    total_ids = sum(len(ids) for ids in files_to_clean.values())
    print(f"[*] 解析完成。共发现 {len(files_to_clean)} 个文件中的 {total_ids} 个问题需要删除。")
    return files_to_clean

def clean_jsonl_files(question_root, files_to_clean):
    """
    遍历目录，找到对应的 jsonl 文件并删除指定 ID 的行
    """
    if not files_to_clean:
        print("[*] 没有需要删除的内容。")
        return

    print(f"[*] 开始扫描目录 {question_root} 并执行删除操作...")
    
    modified_count = 0
    deleted_lines_count = 0

    # 遍历所有文件
    for root, dirs, files in os.walk(question_root):
        for file in files:
            # 如果这个文件在我们的清理列表中
            if file in files_to_clean:
                file_path = os.path.join(root, file)
                ids_to_remove = files_to_clean[file]
                
                # 执行清理
                removed = process_single_file(file_path, ids_to_remove)
                
                if removed > 0:
                    modified_count += 1
                    deleted_lines_count += removed
                    # 从列表中移除已处理的文件（优化后续查找，虽然文件名可能重复，但这里假设文件名唯一对应任务）
                    # 注意：如果不同目录下有同名文件 (如 task1/train.jsonl, task2/train.jsonl)，
                    # 且日志里只记了 "train.jsonl"，我们需要对所有叫 train.jsonl 的都检查一遍 ID。
                    # 所以这里不从 files_to_clean 中 pop，而是让它继续检查。

    print("\n" + "="*30)
    print("清理任务完成 Summary:")
    print(f"修改文件数: {modified_count}")
    print(f"删除问题数: {deleted_lines_count}")
    print("="*30)

def process_single_file(file_path, ids_to_remove):
    """
    读取文件，过滤掉在 ids_to_remove 中的行，重写文件
    """
    temp_file = file_path + '.tmp'
    removed_count = 0
    
    try:
        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f_in, \
             open(temp_file, 'w', encoding='utf-8') as f_out:
            
            for line in f_in:
                line = line.strip()
                if not line:
                    continue
                
                should_delete = False
                try:
                    data = json.loads(line)
                    if data.get('id') in ids_to_remove:
                        should_delete = True
                except json.JSONDecodeError:
                    pass
                
                if should_delete:
                    removed_count += 1
                else:
                    f_out.write(line + '\n')
        
        # 如果有删除操作，则用新文件替换旧文件
        if removed_count > 0:
            shutil.move(temp_file, file_path)
            print(f"    [Cleaned] {os.path.basename(file_path)}: 删除了 {removed_count} 行")
        else:
            # 如果没变化，删除临时文件
            os.remove(temp_file)
            
    except Exception as e:
        print(f"[!] 处理文件 {file_path} 时出错: {e}")
        if os.path.exists(temp_file):
            os.remove(temp_file)
        return 0

    return removed_count

if __name__ == "__main__":
    # 1. 获取删除列表
    clean_map = parse_log_and_get_ids(LOG_FILE, TARGET_CATEGORY, TARGET_SEQUENCE)
    
    # 2. 执行删除
    if clean_map:
        # 二次确认防止误删
        confirm = input(f"警告: 即将从原始 jsonl 文件中永久删除数据。\n输入 'yes' 确认执行: ")
        if confirm.lower() == 'yes':
            clean_jsonl_files(QUESTION_ROOT, clean_map)
        else:
            print("[*] 操作已取消。")