#!/usr/bin/env python3
"""
اختبار معالج النصوص المتكامل
"""

from whisper_text_processor import WhisperTextProcessor
import logging

# إعداد التسجيل
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)

def test_text_correction():
    """اختبار تصحيح النصوص"""
    logger.info("🧪 بدء اختبار تصحيح النصوص")
    
    # إنشاء معالج النصوص (بدون تحميل نموذج Whisper للاختبار السريع)
    processor = WhisperTextProcessor()
    
    # نصوص مرجعية لبناء القاموس
    reference_texts = [
        "يهتز غشاء الطبل تنتقل عظيمات السمع الاهتزازات إلى النافذة البيضية",
        "يهتز غشاء النافذة البيضية يهتز اللمف الخارجي في القناة الدهليزية",
        "يهتز غشاء رايسنر تنتقل الاهتزازات إلى اللمف الداخلي في القناة القوقعية",
        "اهتزاز الغشاء القاعدي بشكل موجي"
    ]
    
    # إنشاء القاموس
    dictionary = processor.create_dictionary(reference_texts)
    logger.info(f"تم إنشاء قاموس يحتوي على {len(dictionary)} كلمة")
    
    # نص للاختبار (يحتوي على أخطاء)
    test_text = "يحتاز غشاء الطبل تنتقل عظيمات السماء الاحتزازات إلى النافذة البيضية يحتاز الملف الخارجي"
    
    logger.info(f"النص الأصلي: {test_text}")
    
    # تصحيح النص
    corrected_text, corrections = processor.correct_text(test_text, max_distance=3, threshold_freq=1)
    
    logger.info(f"النص المصحح: {corrected_text}")
    logger.info(f"عدد التصحيحات: {len(corrections)}")
    
    for correction in corrections:
        logger.info(f"  تصحيح: '{correction['original']}' → '{correction['corrected']}' "
                   f"(تكرار: {correction['frequency']}, مسافة: {correction['distance']})")
    
    return corrected_text, corrections

def test_text_comparison():
    """اختبار مقارنة النصوص"""
    logger.info("🧪 بدء اختبار مقارنة النصوص")
    
    processor = WhisperTextProcessor()
    
    # نصوص للمقارنة
    reference_text = "يهتز غشاء الطبل تنتقل عظيمات السمع الاهتزازات إلى النافذة البيضية"
    transcribed_text = "يحتاز غشاء الطبل تنتقل عظيمات السماء الاحتزازات إلى النافذة البيضية"
    
    # مقارنة النصوص
    comparison_result = processor.compare_texts(reference_text, transcribed_text)
    
    logger.info(f"معدل خطأ الكلمات (WER): {comparison_result['wer_percentage']}")
    logger.info(f"معدل خطأ الأحرف (CER): {comparison_result['cer_percentage']}")
    logger.info(f"عدد كلمات النص المرجعي: {comparison_result['reference_words']}")
    logger.info(f"عدد كلمات النص المستخرج: {comparison_result['transcribed_words']}")
    logger.info(f"فرق عدد الكلمات: {comparison_result['word_differences']}")
    
    return comparison_result

def test_html_report():
    """اختبار إنشاء تقرير HTML"""
    logger.info("🧪 بدء اختبار إنشاء تقرير HTML")
    
    processor = WhisperTextProcessor()
    
    # بيانات وهمية للاختبار
    test_results = {
        "audio_path": "/path/to/test_audio.wav",
        "reference_text": "يهتز غشاء الطبل تنتقل عظيمات السمع الاهتزازات إلى النافذة البيضية",
        "original_transcription": "يحتاز غشاء الطبل تنتقل عظيمات السماء الاحتزازات إلى النافذة البيضية",
        "corrected_transcription": "يهتز غشاء الطبل تنتقل عظيمات السمع الاهتزازات إلى النافذة البيضية",
        "corrections": [
            {"original": "يحتاز", "corrected": "يهتز", "frequency": 4, "distance": 2},
            {"original": "السماء", "corrected": "السمع", "frequency": 1, "distance": 2},
            {"original": "الاحتزازات", "corrected": "الاهتزازات", "frequency": 2, "distance": 1}
        ],
        "original_metrics": {
            "wer": 0.15,
            "cer": 0.08,
            "wer_percentage": "15.00%",
            "cer_percentage": "8.00%",
            "html_diff": "<span>مقارنة النص الأصلي</span>",
            "reference_words": 10,
            "transcribed_words": 10,
            "word_differences": 0
        },
        "corrected_metrics": {
            "wer": 0.0,
            "cer": 0.0,
            "wer_percentage": "0.00%",
            "cer_percentage": "0.00%",
            "html_diff": "<span>مقارنة النص المصحح</span>",
            "reference_words": 10,
            "transcribed_words": 10,
            "word_differences": 0
        },
        "improvement": {
            "wer_improvement": 0.15,
            "cer_improvement": 0.08
        },
        "timestamps": []
    }
    
    # إنشاء تقرير HTML
    html_report = processor.generate_html_report(test_results)
    
    # حفظ التقرير
    with open("/home/ubuntu/test_report.html", "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(html_report)
    
    logger.info("تم إنشاء تقرير HTML وحفظه في test_report.html")
    
    return html_report

def main():
    """الدالة الرئيسية للاختبار"""
    logger.info("🚀 بدء اختبارات معالج النصوص المتكامل")
    
    try:
        # اختبار تصحيح النصوص
        corrected_text, corrections = test_text_correction()
        
        # اختبار مقارنة النصوص
        comparison_result = test_text_comparison()
        
        # اختبار إنشاء تقرير HTML
        html_report = test_html_report()
        
        logger.info("✅ تم إنجاز جميع الاختبارات بنجاح!")
        
        # عرض ملخص النتائج
        print("\n" + "="*60)
        print("📊 ملخص نتائج الاختبارات")
        print("="*60)
        print(f"عدد التصحيحات المطبقة: {len(corrections)}")
        print(f"معدل خطأ الكلمات: {comparison_result['wer_percentage']}")
        print(f"معدل خطأ الأحرف: {comparison_result['cer_percentage']}")
        print(f"تم إنشاء تقرير HTML بحجم: {len(html_report)} حرف")
        print("="*60)
        
    except Exception as e:
        logger.error(f"❌ فشل في الاختبارات: {str(e)}")
        raise

if __name__ == "__main__":
    main()