"""
Export Utilities - 통합 내보내기 컴포넌트

공통 내보내기 기능을 제공합니다:
- CSV/Excel 변환
- 필터링 옵션
- 전체 답변 포함 옵션
"""

import pandas as pd
import streamlit as st
from io import BytesIO
from typing import Callable

from .supabase_client import get_sentiment_data_for_export
from .athena_client import fetch_full_answers_batch

# openpyxl 설치 여부 확인 (Excel export용)
try:
    import openpyxl
    EXCEL_AVAILABLE = True
except ImportError:
    EXCEL_AVAILABLE = False


# LLM 검증 상태 라벨 (용어 통일)
LLM_STATUS_LABELS = {
    "all": "전체",
    "verified": "검증완료",
    "false_positive": "오탐 (부정→비부정)",  # 부정 아님
    "true_negative": "정탐 (부정 확정)",      # 부정 확정
    "unverified": "미검증",
}

POLARITY_LABELS = {
    "all": "전체",
    "negative": "부정",
    "positive": "긍정",
    "neutral": "중립",
}


def prepare_dataframe_for_export(
    data: list[dict],
    include_full_answers: bool = False,
) -> pd.DataFrame:
    """데이터를 DataFrame으로 변환하고 내보내기용으로 정리합니다.

    Args:
        data: 내보낼 데이터 리스트
        include_full_answers: 전체 답변 포함 여부

    Returns:
        정리된 DataFrame
    """
    if not data:
        return pd.DataFrame()

    df = pd.DataFrame(data)

    # 리스트 컬럼을 문자열로 변환
    list_columns = ['in_house_brands', 'mentioned_brands', 'llm_evidence_spans']
    for col in list_columns:
        if col in df.columns:
            df[col] = df[col].apply(
                lambda x: ', '.join(x) if isinstance(x, list) else str(x) if x else ''
            )

    # 컬럼 순서 정리 - answer_full을 answer_preview 다음에 배치
    if 'answer_full' in df.columns and 'answer_preview' in df.columns:
        cols = list(df.columns)
        cols.remove('answer_full')
        idx = cols.index('answer_preview') + 1
        cols.insert(idx, 'answer_full')
        df = df[cols]

    return df


def export_to_csv(df: pd.DataFrame) -> bytes:
    """DataFrame을 CSV 바이트로 변환합니다."""
    return df.to_csv(index=False).encode('utf-8-sig')


def export_to_excel(df: pd.DataFrame) -> bytes | None:
    """DataFrame을 Excel 바이트로 변환합니다.

    Returns:
        Excel 바이트 데이터, 또는 openpyxl이 없으면 None
    """
    if not EXCEL_AVAILABLE:
        return None
    output = BytesIO()
    with pd.ExcelWriter(output, engine='openpyxl') as writer:
        df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Data')
    return output.getvalue()


def render_export_component(
    campaign_id: int,
    key_prefix: str,
    title: str = "📥 데이터 내보내기",
    show_polarity_filter: bool = True,
    show_llm_filter: bool = True,
    default_polarity: str = "negative",
    default_llm_status: str = "all",
    in_house_only: bool = True,
):
    """통합 내보내기 컴포넌트를 렌더링합니다.

    Args:
        campaign_id: 캠페인 ID
        key_prefix: Streamlit 위젯 키 접두사 (중복 방지)
        title: 섹션 제목
        show_polarity_filter: 감정 필터 표시 여부
        show_llm_filter: LLM 상태 필터 표시 여부
        default_polarity: 기본 감정 필터 값
        default_llm_status: 기본 LLM 상태 필터 값
        in_house_only: 자사 브랜드만 필터링
    """
    with st.expander(title, expanded=False):
        # 필터 옵션
        filter_col1, filter_col2 = st.columns(2)

        with filter_col1:
            if show_polarity_filter:
                polarity_options = list(POLARITY_LABELS.keys())
                polarity_labels = list(POLARITY_LABELS.values())
                default_idx = polarity_options.index(default_polarity) if default_polarity in polarity_options else 0
                selected_polarity = st.selectbox(
                    "감정 필터",
                    options=polarity_options,
                    format_func=lambda x: POLARITY_LABELS[x],
                    index=default_idx,
                    key=f"{key_prefix}_polarity"
                )
            else:
                selected_polarity = default_polarity

        with filter_col2:
            if show_llm_filter:
                llm_options = list(LLM_STATUS_LABELS.keys())
                default_idx = llm_options.index(default_llm_status) if default_llm_status in llm_options else 0
                selected_llm_status = st.selectbox(
                    "LLM 검증 상태",
                    options=llm_options,
                    format_func=lambda x: LLM_STATUS_LABELS[x],
                    index=default_idx,
                    key=f"{key_prefix}_llm_status"
                )
            else:
                selected_llm_status = default_llm_status

        # 내보내기 옵션
        opt_col1, opt_col2 = st.columns(2)
        with opt_col1:
            include_full_answers = st.checkbox(
                "전체 답변 포함",
                value=False,
                help="Athena에서 전체 답변을 가져옵니다 (파일 크기 증가)",
                key=f"{key_prefix}_full_answers"
            )
        with opt_col2:
            include_evidence = st.checkbox(
                "LLM 근거 포함",
                value=False,
                help="LLM 판단 근거(reasoning, evidence_spans)를 포함합니다",
                key=f"{key_prefix}_evidence"
            )

        st.markdown("---")

        # 다운로드 버튼
        btn_col1, btn_col2, btn_col3 = st.columns([1, 1, 2])

        # 데이터 가져오기
        data = get_sentiment_data_for_export(
            campaign_id=campaign_id,
            polarity=selected_polarity if selected_polarity != "all" else None,
            llm_status=selected_llm_status if selected_llm_status != "all" else None,
            in_house_only=in_house_only,
            include_full_answers=include_full_answers,
            include_evidence=include_evidence,
        )

        if data:
            df = prepare_dataframe_for_export(data, include_full_answers)
            count = len(df)

            with btn_col1:
                csv_data = export_to_csv(df)
                st.download_button(
                    label=f"📥 CSV ({count}건)",
                    data=csv_data,
                    file_name=f"campaign_{campaign_id}_export_{count}건.csv",
                    mime="text/csv",
                    key=f"{key_prefix}_csv_download"
                )

            with btn_col2:
                if EXCEL_AVAILABLE:
                    excel_data = export_to_excel(df)
                    st.download_button(
                        label=f"📥 Excel ({count}건)",
                        data=excel_data,
                        file_name=f"campaign_{campaign_id}_export_{count}건.xlsx",
                        mime="application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet",
                        key=f"{key_prefix}_excel_download"
                    )
                else:
                    st.caption("Excel: openpyxl 필요")

            with btn_col3:
                st.caption(f"총 {count}건 | 필터: {POLARITY_LABELS.get(selected_polarity, '전체')} / {LLM_STATUS_LABELS.get(selected_llm_status, '전체')}")
        else:
            st.info("내보낼 데이터가 없습니다.")