import gradio as gr
import pandas as pd
from typing import Dict, List, Tuple
from openpyxl.styles import PatternFill, Font
from openpyxl.utils import get_column_letter
from datetime import datetime

def create_encoding_dict(training_df: pd.DataFrame) -> Dict[str, List[str]]:
    """
    Crea un diccionario de codificación basado en el DataFrame de entrenamiento.
    Las respuestas pueden tener múltiples códigos separados por punto y coma.
    """
    encoding_dict = {}
    
    for _, row in training_df.iterrows():
        respuesta = str(row['B']).strip().lower()
        codigos = str(row['C']).strip().split(';')
        codigos = [codigo.strip() for codigo in codigos]
        encoding_dict[respuesta] = codigos
        
    return encoding_dict

def find_best_match(respuesta: str, encoding_dict: Dict[str, List[str]]) -> Tuple[List[str], float, str]:
    """
    Encuentra la mejor coincidencia para una respuesta en el diccionario de codificación.
    Retorna los códigos correspondientes, el score de similitud y la respuesta que hizo match.
    """
    from difflib import SequenceMatcher
    
    respuesta = respuesta.strip().lower()
    
    if respuesta in encoding_dict:
        return encoding_dict[respuesta], 1.0, respuesta
    
    best_score = 0
    best_match = None
    
    for known_resp in encoding_dict.keys():
        score = SequenceMatcher(None, respuesta, known_resp).ratio()
        if score > best_score:
            best_score = score
            best_match = known_resp
    
    if best_score > 0.8:
        return encoding_dict[best_match], best_score, best_match
    
    return [], 0.0, ""

def format_excel(writer, df, sheet_name="Resultados"):
    """
    Da formato al archivo Excel de salida
    """
    # Escribimos el DataFrame en el Excel
    df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)
    
    # Obtenemos la hoja de trabajo
    workbook = writer.book
    worksheet = writer.sheets[sheet_name]
    
    # Definimos los estilos
    header_fill = PatternFill(start_color='366092', end_color='366092', fill_type='solid')
    header_font = Font(color='FFFFFF', bold=True)
    
    # Formato para los encabezados
    for col in range(len(df.columns)):
        cell = worksheet.cell(row=1, column=col+1)
        cell.fill = header_fill
        cell.font = header_font
    
    # Ajustamos el ancho de las columnas
    for col in range(len(df.columns)):
        max_length = 0
        column = get_column_letter(col + 1)
        
        for cell in worksheet[column]:
            try:
                if len(str(cell.value)) > max_length:
                    max_length = len(str(cell.value))
            except:
                pass
        
        adjusted_width = (max_length + 2)
        worksheet.column_dimensions[column].width = min(adjusted_width, 50)

def process_excel(training_file, new_file):
    """
    Procesa los archivos de Excel y codifica las nuevas respuestas.
    """
    try:
        # Leemos los archivos
        training_df = pd.read_excel(training_file.name)
        new_df = pd.read_excel(new_file.name)
        
        # Creamos el diccionario de codificación
        encoding_dict = create_encoding_dict(training_df)
        
        # Preparamos las columnas de resultado
        results_df = new_df.copy()
        results_df['Códigos_Asignados'] = ''
        results_df['Score_Similitud'] = 0.0
        results_df['Respuesta_Match'] = ''
        results_df['Fecha_Proceso'] = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        
        # Procesamos cada respuesta nueva
        for idx, row in results_df.iterrows():
            respuesta = str(row['B'])
            codigos, score, match = find_best_match(respuesta, encoding_dict)
            
            results_df.at[idx, 'Códigos_Asignados'] = '; '.join(codigos) if codigos else 'SIN_MATCH'
            results_df.at[idx, 'Score_Similitud'] = round(score, 2)
            results_df.at[idx, 'Respuesta_Match'] = match if match else 'N/A'
        
        # Creamos un resumen
        total_respuestas = len(results_df)
        respuestas_codificadas = len(results_df[results_df['Códigos_Asignados'] != 'SIN_MATCH'])
        
        summary_df = pd.DataFrame({
            'Métrica': ['Total Respuestas', 'Respuestas Codificadas', 'Respuestas Sin Match', 'Porcentaje Codificación'],
            'Valor': [
                total_respuestas,
                respuestas_codificadas,
                total_respuestas - respuestas_codificadas,
                f"{(respuestas_codificadas/total_respuestas*100):.1f}%"
            ]
        })
        
        # Guardamos el resultado en un Excel con múltiples hojas
        timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
        output_path = f"resultados_codificacion_{timestamp}.xlsx"
        
        with pd.ExcelWriter(output_path, engine='openpyxl') as writer:
            # Hoja de resultados detallados
            format_excel(writer, results_df, "Resultados")
            
            # Hoja de resumen
            format_excel(writer, summary_df, "Resumen")
            
            # Hoja con datos de entrenamiento
            format_excel(writer, training_df, "Datos_Entrenamiento")
        
        return output_path
        
    except Exception as e:
        return f"Error: {str(e)}"

# Creamos la interfaz de Gradio
iface = gr.Interface(
    fn=process_excel,
    inputs=[
        gr.File(label="Archivo de entrenamiento (Excel)"),
        gr.File(label="Archivo a codificar (Excel)")
    ],
    outputs=gr.File(label="Archivo de resultados"),
    title="Codificador de Respuestas",
    description="Sube un archivo Excel de entrenamiento (con códigos conocidos) y un archivo nuevo para codificar las respuestas.",
    examples=[],
    cache_examples=False
)

# Iniciamos la aplicación
if __name__ == "__main__":
    iface.launch()