import re
import pdfplumber
import tabula

def extract_and_preprocess(pdf_path):
    """
    Extrai o texto (via pdfplumber) e as tabelas (via tabula) de um arquivo PDF.
    Realiza pré-processamento do texto, removendo quebras de linha e espaços extras,
    e segmenta o texto em sentenças, atribuindo IDs.
    Retorna uma lista de dicionários com sentenças e uma lista de DataFrames (tabelas).
    """
    text = ""
    with pdfplumber.open(pdf_path) as pdf:
        for page in pdf.pages:
            page_text = page.extract_text() or ""
            text += page_text + "\n"
    
    # Remove quebras de linha e espaços extras
    text = re.sub(r"\s+", " ", text).strip()
    raw_sentences = re.split(r'[.?!;]\s+', text)
    list_of_sentences = []
    char_offset = 0
    for i, sent in enumerate(raw_sentences):
        sent_id = f"S{i+1}"
        current_sentence = sent.strip()
        list_of_sentences.append({
            "sentence_id": sent_id,
            "text": current_sentence,
            "global_start": char_offset,
            "global_end": char_offset + len(current_sentence)
        })
        char_offset += len(current_sentence) + 2
    tables = tabula.read_pdf(pdf_path, pages="all", multiple_tables=True)
    return list_of_sentences, tables

def preprocess_text(text):
    """
    Realiza o pré-processamento do texto:
    - Remove quebras de linha e espaços extras.
    Retorna o texto processado.
    """
    text = text.strip()
    text = re.sub(r"\s+", " ", text)
    return text