import gradio as gr
import openai
import PyPDF2
import os

OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

# **更新後的主題選項**
topics = ["教育哲學", "教育社會學", "教育心理學", "課程與教學", "教學原理", "班級經營", "教育測驗與評量", "青少年問題與輔導"]
difficulties = ["簡單", "中等", "困難"]

# 學習者錯誤統計（歷史紀錄）
user_errors = {}

# **開發者預設教材 PDF 檔案**
DEFAULT_PDF_PATH = "教材.pdf"

# 解析 PDF 並擷取文本（使用開發者預設的教材）
def extract_text_from_pdf():
    with open(DEFAULT_PDF_PATH, "rb") as pdf_file:  # 修正此處為 "rb"
        reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file)
        text = ""
        for page in reader.pages:
            text += page.extract_text() + "\n"
    return text

pdf_text = extract_text_from_pdf()  # 讀取教材

# AI 生成問題函數（基於預設教材）
def generate_question(topic, difficulty):
    prompt = f"請根據以下教育學教材內容，設計一個屬於'{topic}'主題、'{difficulty}'難度的考題：\n{pdf_text}"
    
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",
        messages=[{"role": "system", "content": "你是一位教育專家，請根據教材內容提供符合主題的問題。"},
                  {"role": "user", "content": prompt}]
    )
    return response['choices'][0]['message']['content']

# AI 判斷對錯並提供講解
def analyze_answer(user_input, topic):
    global user_errors
    
    # 使用 AI 來分析回答
    prompt = f"學生回答：'{user_input}'\n\n請分析學生的回答是否正確，並提供詳細講解與建議。"
    
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",
        messages=[{"role": "system", "content": "你是一位教育專家，請評估學生的回答，並提供詳細講解。"},
                  {"role": "user", "content": prompt}]
    )
    
    feedback = response['choices'][0]['message']['content']
    
    # 記錄錯誤主題（長期紀錄）
    if "❌" in feedback:
        user_errors[topic] = user_errors.get(topic, 0) + 1

    return feedback

# 顯示弱點歷史紀錄
def get_weaknesses():
    if not user_errors:
        return "🎯 目前沒有明顯弱點，繼續保持！"

    sorted_weaknesses = sorted(user_errors.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    
    history_text = "\n".join([f"{k}: {v} 次錯誤" for k, v in sorted_weaknesses])
    return f"📌 **你的弱點領域**：\n{history_text}"

# 設定 Gradio 介面
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("# 教師檢定智慧陪讀家教 🚀")

    topic_input = gr.Dropdown(choices=topics, label="選擇複習主題")
    difficulty_input = gr.Dropdown(choices=difficulties, label="選擇難度等級")
    question_output = gr.Textbox(label="AI 生成的問題")

    ask_btn = gr.Button("生成問題")
    ask_btn.click(generate_question, inputs=[topic_input, difficulty_input], outputs=question_output)

    user_answer = gr.Textbox(label="你的回答")
    analysis_result = gr.Textbox(label="AI 分析與講解")

    analyze_btn = gr.Button("分析回答")
    analyze_btn.click(analyze_answer, inputs=[user_answer, topic_input], outputs=analysis_result)

    # 新增弱點歷史紀錄功能
    weaknesses_output = gr.Textbox(label="弱點歷史紀錄")
    weakness_btn = gr.Button("查看過去錯誤主題")
    weakness_btn.click(get_weaknesses, outputs=weaknesses_output)

demo.launch()