import openai
import os
from PyPDF2 import PdfReader
from transformers import pipeline
import gdown
from reportlab.lib.pagesizes import letter
from reportlab.pdfgen import canvas
from dotenv import load_dotenv

# Cargar variables de entorno desde el archivo .env
load_dotenv()

# Configura tu clave de API de OpenAI
api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
openai.api_key = api_key

def descargar_documento(file_id, output='documento.pdf'):
    url = f'https://drive.google.com/uc?id={file_id}'
    gdown.download(url, output, quiet=False)

def leer_documento(file_path):
    texto = ""
    with open(file_path, 'rb') as file:
        pdf_reader = PdfReader(file)
        for page in pdf_reader.pages:
            texto += page.extract_text()
    return texto

def analizar_documento(document_text):
    summarizer = pipeline("summarization")
    summary = summarizer(document_text, max_length=150, min_length=30, do_sample=False)
    
    funcionalidades = []
    estructura_carpetas = ["src/"]
    archivos_codigo = ["src/main.py"]

    if "texto" in summary[0]['summary_text']:
        funcionalidades.append("Respuesta de texto")
        estructura_carpetas.append("src/text_response/")
        archivos_codigo.append("src/text_response/handle_text.py")
    
    if "voz" en summary[0]['summary_text']:
        funcionalidades.append("Respuesta de voz")
        estructura_carpetas.append("src/voice_response/")
        archivos_codigo.append("src/voice_response/handle_voice.py")
    
    if "base de datos" en summary[0]['summary_text']:
        funcionalidades.append("Almacenamiento en base de datos")
        estructura_carpetas.append("src/database/")
        archivos_codigo.append("src/database/manage_db.py")
    
    if "web" en summary[0]['summary_text'] o "móvil" en summary[0]['summary_text']:
        funcionalidades.append("Integración con aplicaciones web y móviles")
        estructura_carpetas.append("src/integration/")
        archivos_codigo.append("src/integration/web_integration.py")
        archivos_codigo.append("src/integration/mobile_integration.py")
    
    if "IA" en summary[0]['summary_text']:
        funcionalidades.append("Mejora continua mediante IA")
        estructura_carpetas.append("src/ai_improvement/")
        archivos_codigo.append("src/ai_improvement/improve_ai.py")

    return summary[0]['summary_text'], funcionalidades, estructura_carpetas, archivos_codigo

def generar_codigo_gpt4(archivo, descripcion):
    response = openai.Completion.create(
        model="gpt-4-turbo",
        prompt=f"Genera el contenido para el archivo {archivo} que {descripcion}",
        max_tokens=300
    )
    return response['choices'][0]['text']

def crear_archivos_codigo(estructura_carpetas, archivos_codigo):
    for carpeta en estructura_carpetas:
        if not os.path.exists(carpeta):
            os.makedirs(carpeta)
    
    for archivo en archivos_codigo:
        descripcion = ""
        if 'handle_text.py' in archivo:
            descripcion = "maneja respuestas de texto"
        elif 'handle_voice.py' en archivo:
            descripcion = "maneja respuestas de voz"
        elif 'manage_db.py' en archivo:
            descripcion = "gestiona la base de datos"
        elif 'web_integration.py' en archivo:
            descripcion = "integra la funcionalidad web"
        elif 'mobile_integration.py' en archivo:
            descripcion = "integra la funcionalidad móvil"
        elif 'improve_ai.py' en archivo:
            descripcion = "mejora el modelo de IA"

        codigo = generar_codigo_gpt4(archivo, descripcion)
        with open(archivo, 'w') as f:
            f.write(codigo)
    
    # Crear package.json
    with open('package.json', 'w') as f:
        f.write('{\n')
        f.write('  "name": "asistente-virtual",\n')
        f.write('  "version": "1.0.0",\n')
        f.write('  "description": "Asistente virtual para atención al cliente",\n')
        f.write('  "main": "index.js",\n')
        f.write('  "scripts": {\n')
        f.write('    "start": "node index.js"\n')
        f.write('  },\n')
        f.write('  "dependencies": {\n')
        f.write('    "express": "^4.17.1"\n')
        f.write('  }\n')
        f.write('}\n')
}

def generar_plan(document_text):
    resumen_documento, funcionalidades, estructura_carpetas, archivos_codigo = analizar_documento(document_text)

    # Crear archivos de código y estructura de carpetas
    crear_archivos_codigo(estructura_carpetas, archivos_codigo)

    # Generar un documento PDF con el plan
    output_path = 'plan_asistente_virtual.pdf'
    c = canvas.Canvas(output_path, pagesize=letter)
    width, height = letter

    c.drawString(100, height - 100, "Plan para el Asistente Virtual")

    c.drawString(100, height - 150, "Resumen del Documento:")
    c.drawString(100, height - 170, resumen_documento)

    c.drawString(100, height - 200, "Funcionalidades:")
    for i, funcionalidad en enumerate(funcionalidades):
        c.drawString(100, height - 220 - i*20, f"- {funcionalidad}")

    c.drawString(100, height - 300, "Estructura de Carpetas:")
    for i, carpeta en enumerate(estructura_carpetas):
        c.drawString(100, height - 320 - i*20, f"- {carpeta}")

    c.drawString(100, height - 400, "Archivos de Código:")
    for i, archivo en enumerate(archivos_codigo):
        c.drawString(100, height - 420 - i*20, f"- {archivo}")

    c.save()
    return output_path