#!/usr/bin/env python3
"""
اختبار مبسط لمعالج النصوص بدون تحميل نموذج Whisper
"""

import sys
import os
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))

import logging
from collections import Counter
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
import textdistance
from diff_match_patch import diff_match_patch
import Levenshtein as lev
import re

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

# تحميل بيانات NLTK المطلوبة
try:
    nltk.data.find('tokenizers/punkt')
except LookupError:
    nltk.download('punkt')

try:
    nltk.data.find('tokenizers/punkt_tab')
except LookupError:
    nltk.download('punkt_tab')

class SimpleTextProcessor:
    """
    معالج نصوص مبسط للاختبار بدون نموذج Whisper
    """
    
    def __init__(self):
        self.dictionary = {}
    
    def create_dictionary(self, texts):
        """إنشاء قاموس من النصوص المرجعية"""
        words = []
        for text in texts:
            words.extend(word_tokenize(text))
        
        word_counts = Counter(words)
        self.dictionary = word_counts
        
        logger.info(f"تم إنشاء قاموس يحتوي على {len(word_counts)} كلمة")
        return word_counts
    
    def dl_distance(self, word1, word2):
        """حساب مسافة Damerau-Levenshtein بين كلمتين"""
        return textdistance.damerau_levenshtein(word1, word2)
    
    def find_closest_words(self, misspelled_word, max_distance=2):
        """البحث عن أقرب الكلمات في القاموس"""
        candidates = []
        
        for word, freq in self.dictionary.items():
            if word in ['.', '،', '(', ')', ':', '؟', '!']:  # تجاهل علامات الترقيم
                continue
                
            distance = self.dl_distance(misspelled_word, word)
            if distance <= max_distance:
                candidates.append((word, freq, distance))
        
        # ترتيب حسب: المسافة، ثم التكرار، ثم التقارب في الطول، ثم نفس الحرف الأول
        candidates.sort(key=lambda x: (
            x[2],                                           # أقل مسافة أولاً
            -x[1],                                          # أكثر تكراراً
            abs(len(x[0]) - len(misspelled_word)),          # تقارب الطول
            x[0][0] != misspelled_word[0] if x[0] and misspelled_word else False  # يبدأ بنفس الحرف
        ))
        
        return candidates
    
    def correct_text(self, text, max_distance=3, threshold_freq=1):
        """تصحيح النص باستخدام القاموس المرجعي"""
        if not self.dictionary:
            logger.warning("لم يتم إنشاء قاموس مرجعي بعد")
            return text, []
        
        words = word_tokenize(text)
        corrected_words = []
        corrections = []
        
        for word in words:
            suggestions = self.find_closest_words(word, max_distance)
            
            if suggestions:
                best_suggestion, freq, dist = suggestions[0]
                
                if best_suggestion != word and freq > threshold_freq:
                    corrected_words.append(best_suggestion)
                    corrections.append({
                        "original": word,
                        "corrected": best_suggestion,
                        "frequency": freq,
                        "distance": dist
                    })
                else:
                    corrected_words.append(word)
            else:
                corrected_words.append(word)
        
        corrected_text = " ".join(corrected_words)
        
        # تنظيف المسافات الزائدة حول علامات الترقيم
        corrected_text = re.sub(r'\s+([.،؟!])', r'\1', corrected_text)
        
        logger.info(f"تم تصحيح {len(corrections)} كلمة")
        return corrected_text, corrections
    
    def compare_texts(self, reference_text, transcribed_text):
        """مقارنة النصوص وإظهار الاختلافات"""
        # معالجة أولية للنصوص
        ref_processed = re.sub(r'[.،؟!]', '', reference_text).lower().strip()
        trans_processed = re.sub(r'[.،؟!]', '', transcribed_text).lower().strip()
        
        # حساب مسافة Levenshtein للكلمات (WER)
        ref_words = ref_processed.split()
        trans_words = trans_processed.split()
        
        wer = lev.distance(ref_words, trans_words) / len(ref_words) if ref_words else 0
        
        # حساب مسافة Levenshtein للأحرف (CER)
        cer = lev.distance(ref_processed, trans_processed) / len(ref_processed) if ref_processed else 0
        
        # إنشاء HTML للاختلافات
        dmp = diff_match_patch()
        diffs = dmp.diff_main(ref_processed, trans_processed)
        dmp.diff_cleanupSemantic(diffs)
        html_diff = dmp.diff_prettyHtml(diffs)
        
        return {
            "wer": wer,
            "cer": cer,
            "wer_percentage": f"{wer:.2%}",
            "cer_percentage": f"{cer:.2%}",
            "html_diff": html_diff,
            "reference_words": len(ref_words),
            "transcribed_words": len(trans_words),
            "word_differences": abs(len(ref_words) - len(trans_words))
        }

def test_text_correction():
    """اختبار تصحيح النصوص"""
    logger.info("🧪 بدء اختبار تصحيح النصوص")
    
    # إنشاء معالج النصوص
    processor = SimpleTextProcessor()
    
    # 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 = SimpleTextProcessor()
    
    # 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 main():
    """الدالة الرئيسية للاختبار"""
    logger.info("🚀 بدء اختبارات معالج النصوص المبسط")
    
    try:
        # اختبار تصحيح النصوص
        corrected_text, corrections = test_text_correction()
        
        # اختبار مقارنة النصوص
        comparison_result = test_text_comparison()
        
        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("="*60)
        
        return True
        
    except Exception as e:
        logger.error(f"❌ فشل في الاختبارات: {str(e)}")
        return False

if __name__ == "__main__":
    success = main()
    if success:
        print("✅ جميع الاختبارات نجحت!")
    else:
        print("❌ فشلت بعض الاختبارات!")
        sys.exit(1)