"""
Pydantic 요청/응답 스키마 정의.

모든 API 엔드포인트의 입출력 타입을 명시합니다.
"""

from __future__ import annotations

from typing import Any

from pydantic import BaseModel, Field


# ── 공통 ──────────────────────────────────────────────────────────────────

class ErrorResponse(BaseModel):
    """표준 에러 응답."""

    code: str = Field(..., description="에러 코드 (예: NOT_FOUND)")
    message: str = Field(..., description="한국어 에러 메시지")
    detail: str | None = Field(None, description="상세 원인 (선택)")


# ── 학교 기본 정보 ──────────────────────────────────────────────────────────

class SchoolInfoResponse(BaseModel):
    """학교 기본 정보 응답."""

    sd_schul_code: str
    school_name: str
    sido_code: str | None = None
    sido_name: str | None = None
    school_kind: str | None = None
    location_name: str | None = None
    founding_type: str | None = None
    road_address: str | None = None
    coedu_type: str | None = None
    day_night: str | None = None
    school_course: str | None = None
    is_closed: bool | None = None
    homepage_url: str | None = None
    established_date: str | None = None


# ── 예측 ──────────────────────────────────────────────────────────────────

class PredictionRequest(BaseModel):
    """예측 요청 파라미터."""

    horizon_years: int = Field(
        default=5,
        ge=1,
        le=10,
        description="예측 기간 (년, 1~10)",
    )
    target_col: str = Field(
        default="student_count",
        description="예측 대상 컬럼 (예: student_count)",
    )


class ForecastResponse(BaseModel):
    """시계열 예측 응답."""

    schul_code: str
    target_col: str
    forecast_years: list[int]
    point_forecast: list[float]
    lower_bound: list[float]
    upper_bound: list[float]
    model_version: str
    context_years: list[int]
    context_values: list[float]


# ── 진단 ──────────────────────────────────────────────────────────────────

class ShapValueItem(BaseModel):
    """SHAP 기여 요인 단일 항목."""

    feature: str
    feature_kr: str
    shap_value: float
    feature_value: float


class ShapResultResponse(BaseModel):
    """SHAP 분석 응답."""

    schul_code: str
    status_label: str
    status_code: int
    shap_values: dict[str, float]
    top_factors: list[ShapValueItem]
    base_value: float
    model_accuracy: float | None = None


class SustainabilityScoreResponse(BaseModel):
    """지속 가능성 점수 응답."""

    schul_code: str
    total_score: float
    curriculum_score: float
    personnel_score: float
    facility_score: float
    community_score: float
    sub_scores: dict[str, float]
    warnings: list[str]


class SimulationResult(BaseModel):
    """정책 시뮬레이션 단일 결과."""

    label: str
    description: str
    base_total_score: float
    sim_total_score: float
    delta_score: float
    sim_curriculum_score: float | None = None
    sim_personnel_score: float | None = None
    sim_facility_score: float | None = None
    sim_community_score: float | None = None
    error: str | None = None


class DiagnosticsResponse(BaseModel):
    """종합 진단 응답."""

    schul_code: str
    school_name: str
    status_label: str
    status_code: int
    sustainability_score: float
    forecast: ForecastResponse
    shap_result: ShapResultResponse
    score_detail: SustainabilityScoreResponse
    simulations: dict[str, SimulationResult]
    metadata: dict[str, Any]


# ── 시뮬레이션 요청 ────────────────────────────────────────────────────────

class SimulationRequest(BaseModel):
    """
    사용자 정의 정책 시뮬레이션 요청.

    school_data_overrides 에 변경할 지표를 지정하면
    해당 값을 적용한 지속 가능성 점수를 반환합니다.
    """

    school_data_overrides: dict[str, float] = Field(
        ...,
        description="덮어쓸 학교 지표 딕셔너리 (예: {\"teacher_count\": 7})",
    )
    scenario_label: str = Field(
        default="사용자 정의 시나리오",
        description="시나리오 이름",
    )


# ── 지역 위험지도 ──────────────────────────────────────────────────────────

class RegionRiskItem(BaseModel):
    """지역 내 단일 학교 위험 정보."""

    sd_schul_code: str
    school_name: str
    status_label: str
    status_code: int
    sustainability_score: float
    student_count: float | None = None
    lat: float | None = None
    lng: float | None = None


class RegionRiskResponse(BaseModel):
    """지역 위험지도 응답."""

    region_code: str
    region_name: str | None = None
    schools: list[RegionRiskItem]
    summary: dict[str, int] = Field(
        default_factory=dict,
        description="상태별 학교 수 집계 (정상/주의/위험/고위험)",
    )