"""
core/models.py

내부 데이터 구조 정의.
모든 core 모듈 간에 공유되는 데이터 클래스.
"""

from __future__ import annotations

from dataclasses import dataclass, field
from typing import Optional


@dataclass
class NoteEvent:
    """
    악보에서 추출한 단일 음표/쉼표 이벤트.

    pitch=0 이면 쉼표(rest)로 취급.
    duration은 4분음표 기준의 비율 (예: 1.0 = 4분음표, 0.5 = 8분음표, 2.0 = 2분음표).
    """
    pitch: int          # MIDI 번호 (0 = rest, 60 = C4)
    start: float        # 시작 시각 (4분음표 기준 beat)
    duration: float     # 지속 시간 (4분음표 기준 beat)
    staff: int = 1      # 보표 번호 (1 = 상단, 2 = 하단)
    voice: int = 1      # 성부 번호
    part_hint: Optional[int] = None  # 파트 배분 힌트 (None = 미지정)


@dataclass
class ConvertOptions:
    """
    변환 파이프라인 옵션.
    """
    part_count: int = 0          # 출력 파트 수 (0 = 동시 발음 수 기준 자동 감지)
    strict_mode: bool = False    # True이면 경고를 에러로 처리
    prefer_sharps: bool = True   # True = 올림표(#), False = 내림표(b)
    mock_mode: bool = True       # True이면 MockOMRAdapter 사용
    default_tempo: int = 120     # 기본 템포 BPM
    pdf_dpi: int = 150           # PDF 렌더링 해상도
                                 # 150dpi: 빠른 처리, 기본값
                                 # 300dpi: Audiveris 실제 사용 시 권장 (인식률 향상)
    preprocess_enabled: bool = True   # OpenCV 전처리 사용 여부 (audiveris 모드만 적용)
    blur_enabled: bool = True         # GaussianBlur 노이즈 제거 사용 여부
    binarize_enabled: bool = False    # 이진화 사용 여부 (기본 off: Audiveris 자체 이진화 신뢰)
    binarize_method: str = "otsu"     # 이진화 방식: "otsu" | "adaptive" (binarize_enabled=True 시)
    deskew_enabled: bool = False      # 기울기 보정 (실험적, 기본 off)
    debug_dir: str = ""               # 중간 결과물 저장 디렉토리 (빈 문자열 = 저장 안 함)
    engine: str = ""                  # OMR 엔진 지정: "" | "audiveris" | "homr" | "oemer" | "clarity"
                                      # 빈 문자열이면 mock_mode에 따라 자동 선택
    pdf_pages: list = field(default_factory=list)
                                      # 처리할 PDF 페이지 번호 목록 (1-based). 빈 리스트 = 전체 처리
                                      # 예) [1, 3] → 1, 3페이지만 처리


@dataclass
class ConvertResult:
    """
    변환 결과.

    mml: 마비노기 MML 완성 문자열 "MML@p1,p2,p3;"
    part1/2/3: 파트별 본문 문자열 (MML@, ; 제외, 내부 검사용)
    """
    success: bool
    mml: str = ""              # 최종 마비노기 MML "MML@[t<BPM>]p1,p2,p3;"
    part1: str = ""            # Part 1 본문 (내부 검사/디버그용)
    part2: str = ""
    part3: str = ""
    warnings: list[str] = field(default_factory=list)
    debug_info: dict = field(default_factory=dict)

    def parts(self) -> list[str]:
        """파트 본문 목록을 리스트로 반환."""
        return [self.part1, self.part2, self.part3]

    def format_output(self) -> str:
        """콘솔/파일 출력용 포맷. 파트별 개별 MML@...;로 출력."""
        lines = []
        for i, mml in enumerate([self.part1, self.part2, self.part3], start=1):
            lines.append(f"Part {i}")
            lines.append(mml if mml else "MML@r1;")
            lines.append("")
        if self.warnings:
            lines.append("--- Warnings ---")
            for w in self.warnings:
                lines.append(f"  [WARN] {w}")
        return "\n".join(lines).strip()


@dataclass
class WarningMessage:
    """경고 메시지 (필요시 구조화된 경고로 사용)."""
    code: str
    message: str
    context: Optional[str] = None


# ---------------------------------------------------------------------------
# 멀티 엔진 비교용 데이터 구조
# ---------------------------------------------------------------------------

@dataclass
class EngineRunResult:
    """
    단일 OMR 엔진 실행 결과.

    자동 점수만으로 최종 판정을 내리지 않는다.
    heuristic_summary는 참고 지표일 뿐, 최종 품질 판단은 사용자가 직접 확인해야 한다.
    """
    engine_name: str
    success: bool
    stage: str = ""             # 실패 단계: "init" | "preprocess" | "omr" | "parse" | "convert"
    warnings: list[str] = field(default_factory=list)
    error_message: str = ""

    # 출력 파일 경로 (저장된 경우)
    output_xml_path: str = ""   # 엔진 출력 MusicXML 경로
    output_mml_path: str = ""   # 저장된 MML 텍스트 파일 경로
    output_notes_json_path: str = ""  # 저장된 notes.json 경로
    output_notes_txt_path: str = ""   # 저장된 notes.txt 경로
    output_debug_path: str = ""       # 저장된 debug.json 경로

    # 정량 지표 (참고용)
    note_count: int = 0
    chord_count: int = 0          # 동시 발음 노트 그룹 수
    part_note_counts: list[int] = field(default_factory=list)
    warning_count: int = 0

    # 상세 데이터
    debug_info: dict = field(default_factory=dict)
    heuristic_summary: dict = field(default_factory=dict)
    mml_parts: list[str] = field(default_factory=list)
    notes_dump: list[dict] = field(default_factory=list)  # 사람이 검토하기 좋은 노트 목록


@dataclass
class ComparisonReport:
    """
    여러 OMR 엔진 비교 실행 결과 집계.

    중요: user_review_priority=True 는 항상 True여야 한다.
    최종 엔진 선택은 사용자가 직접 결과를 들어보고 판단한다.
    suggested_engine은 단순 참고용이며 자동 결정이 아니다.
    """
    input_file: str
    timestamp: str = ""
    runs: list[EngineRunResult] = field(default_factory=list)
    user_review_priority: bool = True   # 항상 True — 최종 판정은 사용자 직접 확인
    comparison_summary: str = ""
    notes_for_manual_review: list[str] = field(default_factory=list)
    suggested_engine: str = ""  # 자동 참고 추천 (최종 판정 아님)