from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
from keybert import KeyBERT
import os
import sys
import urllib.request  # 1. requests 대신 urllib 임포트
import json            # 2. JSON 파싱을 위해 임포트

# --- 1. 모델 로드 ---
try:
    sbert_model = SentenceTransformer("jhgan/ko-sbert-nli")
    kw_model = KeyBERT()
except Exception as e:
    print(f"모델 로딩 중 오류 발생: {e}")
    sbert_model = None
    kw_model = None

# --- 2. 하위 함수 정의 ---

def extract_keywords(text: str) -> list:
    """(TM 1) KeyBERT로 텍스트에서 키워드를 추출합니다."""
    if not kw_model or not text:
        return []
    
    keywords = kw_model.extract_keywords(text, keyphrase_ngram_range=(1, 1), top_n=5, stop_words=['기자', '특파원', '오전', '오후', '입니다', '위해'])
    return [kw[0] for kw in keywords]

import ssl

def search_naver_api(keywords: list) -> list:
    """(API) Naver 검색 API로 Snippet,Link 수집 (urllib.request + SSL 우회)"""

    NAVER_ID =os.environ.get("NAVER_ID")
    NAVER_SECRET =os.environ.get("NAVER_SECRET")      

    # --- Check : 키워드 확인 ---
    if not keywords:
        print("[DEBUG] 'keywords' 리스트가 비어있습니다.")
        return []
    
    query = " ".join(keywords)
    encText = urllib.parse.quote(query)
    url = f"https://openapi.naver.com/v1/search/news.json?query={encText}&display=10&sort=sim"
        
    request = urllib.request.Request(url)
    request.add_header("X-Naver-Client-Id", NAVER_ID)
    request.add_header("X-Naver-Client-Secret", NAVER_SECRET)

    context = ssl._create_unverified_context()

    try:
        response = urllib.request.urlopen(request, context=context) 
        rescode = response.getcode()
        
        print(f"[DEBUG] Naver API 응답 상태 코드: {rescode}")
            
        if rescode == 200:
            response_body = response.read()
            response_text = response_body.decode('utf-8')
            
            results = json.loads(response_text).get('items', [])
            outputs = []
            for item in results:
                if 'description' in item and 'link' in item:
                    outputs.append({
                        "snippet": item['description'].replace('<b>', '').replace('</b>', ''),
                        "url": item['link']
                    })
            return outputs
            #snippets = [item['description'].replace('<b>', '').replace('</b>', '') for item in results if 'description' in item]
            #return snippets
        else:
            print(f"[DEBUG] 🚨 Naver API가 오류 코드를 반환: {rescode}")
            return []
            
    except urllib.error.HTTPError as http_err: # HTTP 에러
         print(f"[DEBUG] 🚨 Naver API HTTP 오류 발생: {http_err.code} - {http_err.reason}")
         try:
             print(f"[DEBUG] 🚨 응답 내용: {http_err.read().decode('utf-8')}")
         except: pass
    except urllib.error.URLError as url_err: # 네트워크 에러 (SSL 포함)
        print(f"[DEBUG] 🚨 Naver API URL/네트워크 오류 발생: {url_err.reason}")
    except Exception as e:
        print(f"[DEBUG] 🚨 Naver API (urllib) 호출 중 알 수 없는 오류 발생: {type(e).__name__} - {e}")
        
    return []

def get_similarity_score(original_text: str, snippets: list): # -> 반환 타입이 tensor로 바뀜!
    """(TM 2) SBERT로 원본과 Snippet 간의 코사인 유사도 '텐서'를 계산합니다."""
    if not snippets or not sbert_model:
        return None # <-- 실패 시 None 반환

    try:
        original_embedding = sbert_model.encode(original_text)
        snippet_embeddings = sbert_model.encode(snippets)
        
        cosine_scores = util.cos_sim(original_embedding, snippet_embeddings)
        return cosine_scores 
    
    except Exception as e:
        return None

# --- 3. 최종 메인 함수 ---
def get_crossref_score_and_reason(article_body: str) -> dict:
    """'내용 비신뢰성' 모듈의 최종 결과물을 반환합니다."""
    
    keywords = extract_keywords(article_body)
    
    if not keywords:
        return {
            "score": 1.0, 
            "reason": "본문에서 핵심 키워드를 추출할 수 없습니다.",
            "recommendation": "본문이 너무 짧거나 분석할 수 없는 내용입니다.",
            "found_urls": []
        }

    print(f"[DEBUG] 추출된 키워드: {keywords}")

    search_results = search_naver_api(keywords)
    
    if not search_results:
        return {
            "score": 1.0, 
            "reason": "관련 주제를 다룬 교차 검증 기사가 없습니다.",
            "recommendation": "주요 키워드가 타 언론사에서도 다루어지는지 확인이 필요합니다.",
            "paired_results": []
        }

    snippets = [item['snippet'] for item in search_results]
    found_urls = [item['url'] for item in search_results]
    
    cosine_scores = get_similarity_score(article_body, snippets) 
    
    if cosine_scores is None:
        return {
            "score": 1.0, 
            "reason": "SBERT 유사도 계산 중 오류가 발생했습니다.",
            "recommendation": "모델 서버를 확인하세요.",
            "paired_results": []
        }

    avg_similarity = cosine_scores.mean().item()
    # URL + 개별 점수' 쌍(pair) 리스트
    paired_results = []
    for i in range(len(snippets)):
        paired_results.append({
            "url": found_urls[i],
            "similarity": cosine_scores[0][i].item() # 0~1 사이의 SBERT 점수
        })

    final_score = 1.0 - avg_similarity
    
    reason = f"교차 검증된 기사 {len(snippets)}건과의 평균 내용 일치도는 {avg_similarity*100:.0f}%입니다."
    recommendation = "양호합니다."
    
    if avg_similarity < 0.55: 
        reason = f"관련 기사 {len(snippets)}건과 내용 일치도가 매우 낮습니다. (평균 {avg_similarity*100:.0f}%)"
        recommendation = "기사의 핵심 사실관계가 타 언론사에서도 다루어지는지 확인이 필요합니다."
    
    return {
        "score": max(0, min(1, round(final_score,4))),
        "reason": reason,
        "recommendation": recommendation,
        "paired_results": paired_results
    }