import os
import json
import logging
from pathlib import Path
import chromadb
from supabase import create_client, Client

logger = logging.getLogger(__name__)

CURRENT_DIR = Path(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
DB_PATH = CURRENT_DIR / "travel_db"

# ===========================================================================
# CẤU HÌNH KẾT NỐI SUPABASE
# ===========================================================================
# Lấy từ Environment Variables (Secrets trên Hugging Face)
SUPABASE_URL = os.getenv("SUPABASE_URL")
SUPABASE_KEY = os.getenv("SUPABASE_KEY")

if not SUPABASE_URL or not SUPABASE_KEY:
    logger.warning("⚠️ SUPABASE_URL hoặc SUPABASE_KEY chưa được thiết lập. Hãy kiểm tra Secrets trên Hugging Face.")

try:
    if SUPABASE_URL and SUPABASE_KEY:
        supabase_client: Client = create_client(SUPABASE_URL, SUPABASE_KEY)
        logger.info("🌐 Đã kết nối tới Supabase Cloud thành công!")
except Exception as e:
    logger.error(f"❌ Không thể khởi tạo kết nối Supabase: {e}")

# ---------------------------------------------------------------------------
# 1. Khởi tạo ChromaDB Client (Singleton - Giữ nguyên bộ nhớ Vector)
# ---------------------------------------------------------------------------
chroma_client = None
saigon_collection = None
try:
    chroma_client = chromadb.PersistentClient(path=str(DB_PATH))
    saigon_collection = chroma_client.get_collection(name="saigon_places")
except Exception as e:
    logger.error(f"Lỗi ChromaDB: {e}. Vui lòng đảm bảo đã tạo Vector DB thành công!")

# ---------------------------------------------------------------------------
# 2. Bộ nạp dữ liệu từ Supabase thay thế hoàn toàn cho JSONL cũ
# ---------------------------------------------------------------------------
_food_db, _act_db, _drink_db = None, None, None

def _load_supabase_table_to_dict(table_name: str) -> dict:
    """ Tải toàn bộ dữ liệu từ một bảng trên Supabase và chuẩn hóa thuộc tính """
    db = {}
    logger.info(f"📥 Đang tải dữ liệu thời gian thực từ bảng Supabase: '{table_name}'...")
    
    page_size = 1000
    offset = 0
    all_records = []
    
    # Thực hiện phân trang (Pagination) để kéo trọn vẹn dữ liệu từ Cloud về
    while True:
        try:
            response = supabase_client.table(table_name).select("*").range(offset, offset + page_size - 1).execute()
            data = response.data
            if not data:
                break
            all_records.extend(data)
            if len(data) < page_size:
                break
            offset += page_size
        except Exception as e:
            logger.error(f"⚠️ Không thể đọc bảng '{table_name}' từ Supabase: {e}")
            break

    # Chuẩn hóa dữ liệu sang cấu trúc Dictionary để các Agent gọi .get() tìm kiếm nhanh
    for record in all_records:
        # Cơ chế Fallback thông minh: Chấp nhận cả viết hoa (Name) lẫn viết thường (name) từ giao diện
        name = record.get("Name") or record.get("name")
        if not name:
            continue
            
        address = record.get("Address") or record.get("address") or "N/A"
        rating = record.get("Rating") or record.get("rating")
        avg_price = record.get("avg_price")
        district = record.get("district") or "N/A"
        place_id = record.get("id") # <--- LẤY ID TỪ SUPABASE ĐỂ LÀM external_place_id
        
        # Tạo cấu trúc đồng bộ tuyệt đối cho tất cả Agent
        normalized = {
            "id": place_id,
            "Name": name,
            "name": name,
            "Address": address,
            "address": address,
            "Rating": float(rating) if rating is not None else 0.0,
            "rating": float(rating) if rating is not None else 0.0,
            "district": district,
            "avg_price": int(avg_price) if avg_price is not None else 100000,
            "category": record.get("category", ""),
            "Latitude": record.get("Latitude") or record.get("latitude"),
            "Longitude": record.get("Longitude") or record.get("longitude"),
        }
        
        # Chuẩn hóa trường URL ảnh (Xử lý cả dạng mảng lẫn chuỗi đơn)
        url_val = record.get("URL") or record.get("url") or record.get("image_url")
        if isinstance(url_val, list):
            normalized["URL"] = url_val
        elif isinstance(url_val, str):
            normalized["URL"] = [url_val]
        else:
            normalized["URL"] = [None]
            
        # Chuẩn hóa trường tags JsonB phức tạp
        tags = record.get("tags", {})
        if isinstance(tags, str):
            try: tags = json.loads(tags)
            except: tags = {}
        normalized["tags"] = tags if isinstance(tags, dict) else {}
        
        # Lưu vào dict bộ nhớ tạm với key là tên địa điểm
        db[name] = normalized

    logger.info(f"   ↳ Kết nối thành công! Đã đồng bộ {len(db)} địa điểm từ '{table_name}'.")
    return db

# ---------------------------------------------------------------------------
# Các cổng xuất dữ liệu công khai (API Interface cho các Agent sử dụng)
# ---------------------------------------------------------------------------
def get_food_db() -> dict:
    global _food_db
    if _food_db is None:
        # Cập nhật tên bảng thức ăn chính xác
        _food_db = _load_supabase_table_to_dict("places_food")
    return _food_db

def get_act_db() -> dict:
    global _act_db
    if _act_db is None:
        # Cập nhật tên bảng vui chơi chính xác
        _act_db = _load_supabase_table_to_dict("places_activity")
    return _act_db

def get_drink_db() -> dict:
    global _drink_db
    if _drink_db is None:
        # Cập nhật tên bảng đồ uống chính xác
        _drink_db = _load_supabase_table_to_dict("places_drink")
    return _drink_db