import os
import re
import streamlit as st
import folium
from streamlit_folium import st_folium
import openai
from bs4 import BeautifulSoup

# Configuración de la página
st.set_page_config(page_title="Mapa Interactivo de Puerto Rico", layout="wide")
st.title("Mapa Interactivo de Puerto Rico y Chatbot de Recomendaciones")

# =============================================================================
# Funciones para parsear archivos
# =============================================================================

def parse_text_file(filepath):
    """
    Parseo para archivos de texto plano.
    Busca líneas con 'Name:', 'Latitude:' y 'Longitude:'.
    """
    with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
        content = f.read()
    
    name_match = re.search(r'Name:\s*(.*)', content, re.IGNORECASE)
    name = name_match.group(1).strip() if name_match else os.path.splitext(os.path.basename(filepath))[0]
    
    lat_match = re.search(r'Latitude:\s*([-+]?[0-9]*\.?[0-9]+)', content, re.IGNORECASE)
    lon_match = re.search(r'Longitude:\s*([-+]?[0-9]*\.?[0-9]+)', content, re.IGNORECASE)
    if lat_match and lon_match:
        try:
            lat = float(lat_match.group(1))
        except ValueError:
            lat = None
        try:
            lon = float(lon_match.group(1))
        except ValueError:
            lon = None
    else:
        lat, lon = None, None

    return {
        "name": name,
        "lat": lat,
        "lon": lon,
        "content": content
    }

def parse_html_file(filepath):
    """
    Parseo para archivos HTML (por ejemplo, de Wikipedia).
    Extrae el título, las coordenadas desde el bloque "wgCoordinates" y, si es posible,
    la sección histórica (buscando un encabezado que contenga "History" o "Historia").
    """
    with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
        content = f.read()
    
    # Parsear con BeautifulSoup
    soup = BeautifulSoup(content, "html.parser")
    title = soup.title.string.strip() if soup.title else os.path.splitext(os.path.basename(filepath))[0]
    
    # Extraer coordenadas (pueden venir en el bloque "wgCoordinates")
    coord_match = re.search(r'"wgCoordinates":\s*{\s*"lat":\s*([0-9\.-]+),\s*"lon":\s*([0-9\.-]+)', content)
    if coord_match:
        lat_str = coord_match.group(1)
        lon_str = coord_match.group(2)
        try:
            lat = float(lat_str) if lat_str not in ['-', ''] else None
        except ValueError:
            lat = None
        try:
            lon = float(lon_str) if lon_str not in ['-', ''] else None
        except ValueError:
            lon = None
    else:
        lat, lon = None, None

    # Intentar extraer datos históricos: se busca un encabezado que contenga "History" o "Historia"
    history = ""
    history_header = soup.find(lambda tag: tag.name in ["h2", "h3"] and ("History" in tag.get_text() or "Historia" in tag.get_text()))
    if history_header:
        history_parts = []
        # Recorrer los hermanos hasta llegar a otro encabezado del mismo nivel (o superior)
        for sibling in history_header.find_next_siblings():
            if sibling.name and sibling.name.startswith("h"):
                break
            history_parts.append(sibling.get_text(strip=True))
        history = "\n".join(history_parts)
         
    return {
        "name": title,
        "lat": lat,
        "lon": lon,
        "content": content,
        "history": history
    }

def load_data_from_directory(directory, parser_func):
    """
    Carga todos los archivos .txt de un directorio usando la función de parseo indicada.
    """
    data_points = []
    if os.path.exists(directory):
        for filename in os.listdir(directory):
            if filename.endswith(".txt"):
                filepath = os.path.join(directory, filename)
                data_points.append(parser_func(filepath))
    return data_points

# =============================================================================
# Carga de los datos desde las carpetas correspondientes
# =============================================================================

landmarks_dir = os.path.join("data", "landmarks")
municipalities_dir = os.path.join("data", "municipalities")
news_dir = os.path.join("data", "news")

# Para landmarks y news se asume que los archivos son de texto plano.
landmarks = load_data_from_directory(landmarks_dir, parse_text_file)
news_data = load_data_from_directory(news_dir, parse_text_file)

# Para municipalities, se usa el parseo de HTML (que ahora incluye datos históricos)
municipalities = load_data_from_directory(municipalities_dir, parse_html_file)

# =============================================================================
# Creación del mapa interactivo usando Folium
# =============================================================================

# Coordenadas centrales aproximadas de Puerto Rico
map_center = [18.2208, -66.5901]
m = folium.Map(location=map_center, zoom_start=10)

# Agregar marcadores para Landmarks
for landmark in landmarks:
    if landmark["lat"] is not None and landmark["lon"] is not None:
        folium.Marker(
            location=[landmark["lat"], landmark["lon"]],
            popup=folium.Popup(f"<b>{landmark['name']}</b><br>{landmark['content'][:200]}...", max_width=300),
            icon=folium.Icon(color='blue', icon='info-sign')
        ).add_to(m)

# Agregar marcadores para Municipios, incluyendo datos históricos si están disponibles
for municipality in municipalities:
    if municipality["lat"] is not None and municipality["lon"] is not None:
        history_text = municipality.get("history", "")
        history_excerpt = history_text[:300] + "..." if len(history_text) > 300 else history_text
        popup_content = f"<b>{municipality['name']}</b><br><b>Historia:</b><br>{history_excerpt}"
        folium.Marker(
            location=[municipality["lat"], municipality["lon"]],
            popup=folium.Popup(popup_content, max_width=300),
            icon=folium.Icon(color='green', icon='home')
        ).add_to(m)

# Agregar marcadores para Noticias (si se disponen de coordenadas)
for news_item in news_data:
    if news_item["lat"] is not None and news_item["lon"] is not None:
        folium.Marker(
            location=[news_item["lat"], news_item["lon"]],
            popup=folium.Popup(f"<b>{news_item['name']}</b><br>{news_item['content'][:200]}...", max_width=300),
            icon=folium.Icon(color='red', icon='newspaper')
        ).add_to(m)

st.subheader("Mapa Interactivo")
st_data = st_folium(m, width=700, height=500)

# =============================================================================
# Sección del Chatbot con API de OpenAI
# =============================================================================

st.markdown("---")
st.subheader("Chatbot de Recomendaciones")
st.write("Consulta recomendaciones sobre Puerto Rico.")

# Entrada de usuario para la consulta
user_input = st.text_input("Escribe tu consulta:")

if st.button("Enviar consulta"):
    if user_input:
        # Configura tu clave API de OpenAI (defínela en st.secrets)
        openai.api_key = st.secrets[""]
        with st.spinner("Consultando a OpenAI..."):
            try:
                response = openai.ChatCompletion.create(
                    model="gpt-3.5-turbo",
                    messages=[
                        {"role": "system", "content": "Eres un asistente experto en recomendaciones turísticas y culturales de Puerto Rico. Ayudas a los usuarios a descubrir lugares de interés y actividades en la isla."},
                        {"role": "user", "content": user_input}
                    ]
                )
                answer = response.choices[0].message.content.strip()
                st.markdown("**Respuesta:**")
                st.write(answer)
            except Exception as e:
                st.error(f"Error al conectarse con la API de OpenAI: {e}")
    else:
        st.warning("Por favor, ingresa una consulta.")