import requests
import json
import re
import sqlite3
import time

# Читаем SQL файл
with open('pars_samolet.sql', 'r', encoding='utf-8') as f:
    sql_content = f.read()

# Извлекаем CREATE TABLE
create_match = re.search(r'CREATE TABLE[^;]+;', sql_content, re.DOTALL)
if not create_match:
    raise ValueError("CREATE TABLE not found")
create_stmt = create_match.group(0)

# Извлекаем все INSERT
insert_pattern = r'INSERT INTO mytable\([^)]+\) VALUES\s*\([^;]+\);'
inserts = re.findall(insert_pattern, sql_content, re.DOTALL)

# Создаем временную базу для парсинга
conn = sqlite3.connect(':memory:')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(create_stmt)

# Функция для экранирования SQL-строк
def escape_sql_value(value):
    if value is None:
        return 'NULL'
    # Заменяем одинарные кавычки на две одинарные кавычки
    return str(value).replace("'", "''")

# Выполняем INSERT с экранированием
for insert in inserts:
    try:
        cursor.execute(insert)
    except sqlite3.OperationalError as e:
        # Если есть ошибка, пытаемся очистить строку от проблемных символов
        # Находим VALUES часть
        match = re.search(r'VALUES\s*\((.+)\);', insert, re.DOTALL)
        if match:
            values_str = match.group(1)
            # Разбиваем значения по запятым, учитывая строки в кавычках
            values = []
            current = ''
            in_string = False
            for char in values_str:
                if char == "'" and (len(current) == 0 or current[-1] != '\\'):
                    in_string = not in_string
                current += char
                if not in_string and char == ',':
                    values.append(current[:-1].strip())
                    current = ''
            if current:
                values.append(current.strip())

            # Экранируем каждое строковое значение
            cleaned_values = []
            for val in values:
                if val.upper() == 'NULL':
                    cleaned_values.append('NULL')
                elif val.startswith("'") and val.endswith("'"):
                    # Это строковое значение
                    inner = val[1:-1]
                    # Удаляем лишние переводы строк и табуляции
                    inner = inner.replace('\n', ' ').replace('\r', ' ')
                    inner = ' '.join(inner.split())  # Удаляем лишние пробелы
                    inner = escape_sql_value(inner)
                    cleaned_values.append(f"'{inner}'")
                else:
                    # Числовое или другое значение
                    cleaned_values.append(val)

            # Собираем новый INSERT
            insert_start = insert[:match.start(1)]
            insert_end = insert[match.end(1):]
            new_insert = insert_start + ', '.join(cleaned_values) + insert_end

            try:
                cursor.execute(new_insert)
                print(f"Fixed problematic INSERT")
            except Exception as e2:
                print(f"Still failed to execute INSERT: {e2}")
                # Пропускаем проблемную запись
                continue
        else:
            print(f"Could not parse INSERT: {insert[:100]}...")
            continue

# Получаем данные
cursor.execute('SELECT * FROM mytable')
rows = cursor.fetchall()

# Получаем имена колонок
cursor.execute("PRAGMA table_info(mytable)")
columns = [col[1] for col in cursor.fetchall()]

# Создаем список словарей
objects = [dict(zip(columns, row)) for row in rows]
conn.close()

print(f"Total objects parsed: {len(objects)}")

# Разделяем на батчи по 10, берем первые 4
batch_size = 50
batches = [objects[i:i + batch_size] for i in range(0, len(objects), batch_size)][:4]

# URL для API
url = 'https://calcifer0323-matching.hf.space/batch'

responses = []
for i, batch in enumerate(batches):
    print(f"Sending batch {i+1} with {len(batch)} objects")

    # Преобразуем объекты в items для /batch
    items = []
    for obj in batch:
        item = {
            "entity_id": str(obj["property_id"]),
            "title": str(obj.get("title", "")),
            "description": str(obj.get("description", "")),
            "price": float(obj.get("price", 0)) if obj.get("price") else None,
            "rooms": float(obj.get("rooms", 0)) if obj.get("rooms") else None,
            "area": float(obj.get("area", 0)) if obj.get("area") else None,
            "address": str(obj.get("address", "")),
            "district": str(obj.get("city", ""))
        }
        items.append(item)

    payload = {"items": items}

    try:
        response = requests.post(url, json=payload, timeout=300)
        if response.status_code == 200:
            data = response.json()
            responses.append(data)
            successful = data.get('successful', 0)
            total = data.get('total', 0)
            print(f"Batch {i+1} successful, embedded {successful}/{total}")
        else:
            print(f"Batch {i+1} failed: {response.status_code} - {response.text}")
    except Exception as e:
        print(f"Error sending batch {i+1}: {e}")

    # Задержка между батчами
    if i < len(batches) - 1:
        print("Waiting 10 seconds before next batch...")
        time.sleep(10)

# Сохраняем результаты в SQL файл
with open('indexed_objects.sql', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write("CREATE TABLE IF NOT EXISTS indexed_objects (\n")
    f.write("    property_id VARCHAR(36) PRIMARY KEY,\n")
    f.write("    embedding JSON\n")
    f.write(");\n\n")

    f.write("DELETE FROM indexed_objects;\n\n")

    for resp in responses:
        for result in resp.get("results", []):
            if result.get("success"):
                property_id = result["entity_id"]
                embedding = json.dumps(result["embedding"])
                # Экранируем для SQL
                embedding_escaped = embedding.replace("'", "''")
                f.write(f"INSERT INTO indexed_objects (property_id, embedding) VALUES ('{property_id}', '{embedding_escaped}');\n")

print(f"Indexing complete. Results saved to indexed_objects.sql")
print(f"Total batches processed: {len(responses)}")