src/textutils.py

import pandas as pd
import re
import PyPDF2
from dizionario_acronimi import acronimi
import unicodedata

class DocumentProcessor:
    """
    Classe per elaborare il testo dei documenti:
    - Rimuove righe inutili basandosi su ESCLUDI_RE.
    - Unisce righe spezzate in paragrafi coerenti, mantenendo gli elenchi puntati al paragrafo precedente.
    - Suddivide il testo in paragrafi ben formattati.
    """

    # 🔹 Lista di espressioni regolari per rimuovere righe indesiderate
    ESCLUDI_RE = [
        r'Pagina\s+\d+\s+di\s+\d+',  # "Pagina x di y"
        r'^Foglio\s+\d+',             # "Foglio 3"
        r'^\s*$',                     # Righe vuote
        r'^Codice\s+Documento:\s+\w+', # "Codice Documento: ABC123"
        r'^Firma\s+Digitale',          # "Firma Digitale"
    ]
    @staticmethod
    def normalizza_testo_avanzato(testo):
        if pd.isna(testo):
            return ""
        testo = str(testo).strip()
        testo = testo.replace("’", "'").replace("‘", "'")  # Sostituire tipi diversi di apostrofi
        testo = unicodedata.normalize("NFKD", testo)  # Normalizza Unicode (es: accenti, simboli)
        return " ".join(testo.split())  # Rimuove spazi multipli

    @staticmethod
    def spezza_in_frammenti(testo: str, numero_frammenti : int = 1)  ->list :
        if numero_frammenti <= 0:
            raise ValueError("Il numero di frammenti deve essere un intero positivo.")

        lunghezza_testo = len(testo)
        if numero_frammenti > lunghezza_testo:
            return []  # Restituisce una lista vuota se non è possibile dividere

        lunghezza_frammento = lunghezza_testo // numero_frammenti  # Divisione intera
        resto = lunghezza_testo % numero_frammenti  # Calcola il resto
        frammenti = []
        inizio = 0
        for i in range(numero_frammenti):
            fine = inizio + lunghezza_frammento + (1 if i < resto else 0)  # Gestisce il resto
            frammenti.append(testo[inizio:fine])
            inizio = fine

        return frammenti
    
    def estrai_da_pdf(self, pdf_file_path) :  
       with open(pdf_file_path, "rb") as f:
            reader = PyPDF2.PdfReader(f)
            full_text = ""
            for page in reader.pages:
                page_text = page.extract_text() or ""
                full_text += page_text 
            for acr, espansione in acronimi.items():
                full_text = full_text.replace(acr,espansione)
       return full_text

    def chunk_text_by_paragraph(self,text: str):
        """
        Suddivide il testo in paragrafi basandosi su newline.
        Mantiene uniti gli elenchi puntati e numerati con il paragrafo precedente.
        """
        paragraphs = text.split("\n")
        docs = []
        for i, para in enumerate(paragraphs):
            para = para.strip()
            if para:
                docs.append({"id": str(i), "text": para})
        return docs

    
    
    def scomponi_in_frammenti(self, testo:str, numero_frammenti: int = 1):
        raise NotImplementedError("Questo metodo deve essere implementato nelle sottoclassi.")
    
    def unify_lines(self, text):
        """
        Metodo da implementare nelle sottoclassi per suddividere il testo in paragrafi.
        """
        return  "\n".join(self.dividi_in_paragrafi(text))
    
    def dividi_in_paragrafi(self,pdf_text: str) :

        """
        Unisce righe spezzate in paragrafi coerenti, evitando di separare gli elenchi puntati dal paragrafo precedente.
        Filtra le righe che corrispondono a qualsiasi espressione regolare contenuta in ESCLUDI_RE.
        """
        lines = pdf_text.splitlines()
        paragraphs = []
        current_line = ""
        end_punctuations = (".", "?", "!", ":", ";")
        inside_list = False  # 🟢 Indica se stiamo dentro un elenco puntato

        for line in lines:
            line = line.strip()

            # 🛑 Rimuove le righe che corrispondono a una delle regex in ESCLUDI_RE
            if any(re.search(pattern, line, re.IGNORECASE) for pattern in DocumentProcessor.ESCLUDI_RE):
                continue  # ❌ Salta la riga


            # 🟢 Riconosce un elemento di un elenco puntato (es. "- testo", "• testo", "1. testo")
            is_list_item = re.match(r"^(\d+\.\s+|[-•*]\s+).+", line)

            # 🟢 Se la riga è vuota e abbiamo testo nel buffer, chiudiamo il paragrafo
            if not line:
                if current_line:
                    paragraphs.append(current_line.strip())
                    current_line = ""
                    inside_list = False  # 🛑 Reset della modalità elenco
                continue

            # 🟢 Se è un elemento di elenco, lo aggiungiamo direttamente al paragrafo precedente
            if is_list_item:
                inside_list = True  # 🟢 Indichiamo che siamo dentro un elenco
                current_line += " " + line  # 🔄 Aggiunge la riga all'elenco senza creare un nuovo paragrafo
            elif inside_list:
                # 🛑 Se eravamo dentro un elenco e ora la riga NON fa parte dell'elenco
                current_line += " " + line  # ✅ Manteniamo tutto unito
                inside_list = False  # 🔄 Reset della modalità elenco
            elif line.endswith(end_punctuations):
                current_line += " " + line
                paragraphs.append(current_line.strip())
                current_line = ""
            else:
                current_line += " " + line  # ✅ Unisce righe normali

        if current_line.strip():
            paragraphs.append(current_line.strip())
        #i = 0
        #for par in paragraphs:
        #    print(f"Paragrafo {i} - {par}")
        #    i = i+1
        return paragraphs
    
class ParagraphDocumentProcessor(DocumentProcessor):

    def scomponi_in_frammenti(self, testo:str, numero_frammenti: int = 1):
        return self.dividi_in_paragrafi(testo)
    
class WholeTextDocumentProcessor(DocumentProcessor) :
        def scomponi_in_frammenti(self, testo:str, numero_frammenti: int = 1):
            print("WholeTextDocumeptProcessor !!!")
            return [testo]