from functools import lru_cache
from pathlib import Path
import logging
import time

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from fastapi.responses import FileResponse
from fastapi.staticfiles import StaticFiles
from pydantic import BaseModel, Field
from transformers import AutoTokenizer

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger("turkish-token-lab")

BASE_DIR = Path(__file__).resolve().parent

MODEL_A = "Qwen/Qwen2.5-0.5B"
MODEL_B = "google-bert/bert-base-multilingual-cased"

app = FastAPI(title="Turkish Token Lab API")


class AnalyzeRequest(BaseModel):
    text: str = Field(min_length=1, max_length=12000)


@lru_cache(maxsize=2)
def get_tokenizer(model_name: str):
    logger.info("Tokenizer yükleniyor: %s", model_name)

    return AutoTokenizer.from_pretrained(
        model_name,
        use_fast=True,
    )


def analyze_one(model_name: str, text: str):
    started = time.perf_counter()

    tokenizer = get_tokenizer(model_name)

    # Özel başlangıç/bitiş tokenlarını sayımdan çıkarıyoruz.
    ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=False)
    tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(ids)

    elapsed_ms = (time.perf_counter() - started) * 1000

    return {
        "model": model_name,
        "token_count": len(ids),
        "tokens": tokens,
        "elapsed_ms": round(elapsed_ms, 2),
    }


@app.get("/api/health")
def health():
    return {"status": "ok"}


@app.post("/api/analyze")
def analyze(request: AnalyzeRequest):
    text = request.text.strip()

    if not text:
        raise HTTPException(
            status_code=400,
            detail="Metin boş olamaz.",
        )

    try:
        result_a = analyze_one(MODEL_A, text)
        result_b = analyze_one(MODEL_B, text)

        return {
            "a": result_a,
            "b": result_b,
            "characters": len(text),
            "method": "pretrained_tokenizer_comparison",
            "scientific_note": (
                "Bu test iki hazır tokenizer'ı karşılaştırır. "
                "Sözlük boyutları ve eğitim verileri farklıdır. "
                "Sonuçlar morfoloji farkındalıklı yöntemin "
                "üstünlüğünü tek başına kanıtlamaz."
            ),
        }

    except Exception as exc:
        logger.exception("Tokenizer analizi başarısız")

        raise HTTPException(
            status_code=503,
            detail=(
                "Tokenizer yüklenemedi veya analiz başarısız oldu. "
                "İnternet bağlantısını, model erişimini ve sunucu "
                "loglarını kontrol et."
            ),
        ) from exc


@app.get("/")
def index():
    return FileResponse(BASE_DIR / "index.html")


# Yalnızca bilinen statik dosyaları sun.
app.mount(
    "/static",
    StaticFiles(directory=BASE_DIR),
    name="static",
)