import gradio as gr
import pandas as pd
import itertools
import tempfile
import os
import ast 
import requests
import re
from chatgpt_api import get_chatgpt_response
from voice_create import text_to_speech
from select_question import create_choice_question
from manuscript_conversion import manuscript_conversion
from category import check
from kousei import kousei2

import pandas as pd
import tempfile
import os
import re

from convert_chukan_fmt_1 import convert_chukan_fmt_1

def kousei(csv_file, input_text):
    prompt_text = input_text + "指摘は、全ての問題において問題がない場合も含めて、必ず全問題、[id]に続けて結果を書くフォーマットで返してください。[id]の後は改行しないで。[id]はリクエストと完全一致の形式で。（必ず[問題ID]が５つ表示されるはずです）指摘方法は、問題ない場合は「問題なし」、指摘がある場合は「問題あり」\n「問題あり」の場合、問題のある箇所を具体的に指摘してください。\n#リスト"
    
    # CSVファイルを読み込む
    df = pd.read_csv(csv_file)
    # 'id'列のデータ型を文字列に変換
    df['id'] = df['id'].astype(str)
    # DataFrameを5行ごとに処理するためのグループ化
    df['group_id'] = df.index // 5
    grouped = df.groupby('group_id')

    # 各グループに対してフォーマットされたプロンプトを作成
    def create_prompt(group, base_prompt):
        prompt = base_prompt
        for _, row in group.iterrows():
            prompt += f"\n[{row['id']}]\n{row['原稿']}"
            print(prompt)
        return prompt
    
    # 各グループごとのプロンプトを生成
    prompts = grouped.apply(lambda g: create_prompt(g, prompt_text))
    prompts = prompts.reset_index(name='prompt_after')
    
    # 各プロンプトをAPIに送信（この部分は実装に応じて修正が必要です）
    prompts['response'] = prompts['prompt_after'].apply(get_chatgpt_response)
    print(prompts['response'])

    # 各グループに対してフォーマットされたプロンプトを作成
    def create_prompt(group, base_prompt):
        prompt = base_prompt
        for _, row in group.iterrows():
            prompt += f"\n[{row['id']}]\n{row['原稿']}"
            print(prompt)
        return prompt
    
    # 各グループごとのプロンプトを生成
    prompts = grouped.apply(lambda g: create_prompt(g, prompt_text))
    prompts = prompts.reset_index(name='prompt_after')
    
    # 各プロンプトをAPIに送信（この部分は実装に応じて修正が必要です）
    prompts['response'] = prompts['prompt_after'].apply(get_chatgpt_response)
    print(prompts['response'])
    
    

    # 応答を分割して元のDataFrameにマッピングする関数
    def split_responses(grouped_df):
        rows = []
        for _, row in grouped_df.iterrows():
            response = row['response']
            split_response = re.split(r'\[([^\]]+)\]\s*', response)
            ids_texts = list(zip(split_response[1::2], split_response[2::2]))

            for id_text in ids_texts:
                problem_id, correction_result = id_text
                # フィルタリングされたDataFrameを安全に取得
                filtered_df = df[df['id'] == problem_id]
                original_content = filtered_df['原稿'].iloc[0] if not filtered_df.empty else "原稿が見つかりません"
                rows.append({
                    'id': problem_id,
                    'contents': original_content,
                    '校正結果': correction_result.strip()
                })

        return pd.DataFrame(rows)
    
    final_results = split_responses(prompts)
    
    # ファイル出力
    with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix='.csv') as tmp:
        final_results.to_csv(tmp.name, index=False, encoding='cp932', errors='ignore')
        output_path = tmp.name
    
    # ファイル名を変更
    new_path = os.path.join(os.path.dirname(output_path), "output.csv")
    os.rename(output_path, new_path)
    return new_path
    
title = "英語生成ツール"

with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
    gr.Markdown(
        f"""
         # {title}
        """
    )
    with gr.Tab("問題生成（選択肢）"):
        with gr.Column():
            gr.Markdown("""
        ## 利用手順
        1. こちらの[マスタ](https://drive.google.com/uc?export=download&id=1VyDBtVrnDUlddmITiXg7ybqyB0CTCPeu)を手元に置く
        2. シート「input」に、生成したい問題パターンを書いてください（赤字の要素は固定。選択肢は可変。適宜行追加OK）
        3. 完成したら、「ファイル＞名前を付けて保存」から「CSV UTF-8（コンマ区切り）(*.csv)」形式で保存
        4. 3のCSVを本サイトにアップロード
        """)

            with gr.Row():
                inputs=gr.File(label="CSVファイルをアップロード")
                outputs=gr.File(label="ダウンロード", file_count="singular")
            gr.Button("問題生成").click(
                create_choice_question,
                inputs=[inputs],
                outputs=[outputs]
            )
    with gr.Tab("原稿変換"):
        with gr.Column():
            with gr.Row():
                inputs=gr.File(label="CSVファイルをアップロード")
                outputs=gr.File(label="ダウンロード", file_count="singular")
            gr.Button("変換").click(
                manuscript_conversion,
                inputs=[inputs],
                outputs=[outputs]
            )
    with gr.Tab("校正"):
        with gr.Column():
            input_text_kousei = gr.Textbox(label="校正観点を入力してください。",value="英単語習得を目的として、以下2種類の問題を用意しています。\n１．英語の正しい日本語訳を選択する4択問題\n２．日本語の正しい英語訳を選択する4択問題\n「#リスト」の誤答選択肢の中に、正解選択肢の別解になってしまっているもの、または別解とは言えないが紛らわしすぎるものがないか、探して指摘してください。")
            with gr.Row():
                inputs=gr.File(label="CSVファイルをアップロード")
                outputs=gr.File(label="ダウンロード", file_count="singular")
            gr.Button("校正スタート").click(
                kousei,
                inputs=[inputs,input_text_kousei],
                outputs=[outputs]
            )
    with gr.Tab("校正2"):
        with gr.Column():
            radio_options = ["英語", "日本語"]
            radio_button = gr.Radio(choices=radio_options, label="選択してください",value="英語")
            input_text_kousei = gr.Textbox(label="校正観点を入力してください。",value="If there are any typographical errors, omissions, missing or extra spaces and periods, or grammatical mistakes in the English text, please point them out.")
            with gr.Row():
                inputs=gr.File(label="CSVファイルをアップロード")
                outputs=gr.File(label="ダウンロード", file_count="singular")
            gr.Button("校正スタート").click(
                kousei2,
                inputs=[inputs,input_text_kousei,radio_button],
                outputs=[outputs]
            )
    with gr.Tab("音声生成"):
         with gr.Column():
             # GradioのUIコンポーネントを定義
             radio_options = ["ブレイクタイム有", "ブレイクタイム無"]
             radio_button = gr.Radio(choices=radio_options, label="選択してください",value="ブレイクタイム有")
             with gr.Row():
                 file_input = gr.File(label="CSVファイルをアップロード")
                 submit_button = gr.Button("音声ファイルを生成")
             file_output = gr.File(label="ダウンロード")
             submit_button.click(fn=text_to_speech, inputs=[file_input,radio_button], outputs=[file_output])
    with gr.Tab("中間マスタ生成（意味理解）"):
        with gr.Column():
            with gr.Row():
                file_input = gr.File(label="CSVアップロード")
                submit_button = gr.Button("ファイルコンバート")
            file_output = gr.File(label="ファイルをダウンロード")
            submit_button.click(fn=convert_chukan_fmt_1, inputs=[file_input], outputs=[file_output])
    with gr.Tab("カテゴリ分類"):
        with gr.Column():
            input_text_kousei = gr.Textbox(label="分類観点を入力してください。",value="xxxxxxxに関する内容の場合は「該当あり」と書いてください。")
            with gr.Row():
                inputs=gr.File(label="CSVファイルをアップロード")
                outputs=gr.File(label="ダウンロード", file_count="singular")
            gr.Button("分類スタート").click(
                check,
                inputs=[inputs,input_text_kousei],
                outputs=[outputs]
            )
        
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