"""
🔄 نرمال‌سازی موجودیت‌ها
Entity Normalization for better matching
"""

import re
import logging

logger = logging.getLogger(__name__)


class EntityNormalizer:
    """
    کلاس برای نرمال‌سازی موجودیت‌های مختلف
    
    این کلاس موجودیت‌ها را به فرمت استاندارد تبدیل می‌کند تا:
    - تطابق دقیق بهتر انجام شود
    - fuzzy matching موثرتر باشد
    - از تکرار جلوگیری شود
    """
    
    def __init__(self):
        """مقداردهی اولیه normalizer"""
        logger.info("✅ EntityNormalizer initialized")
        
        # نقشه تبدیل اعداد فارسی به انگلیسی
        self.persian_to_english = str.maketrans('۰۱۲۳۴۵۶۷۸۹', '0123456789')
    
    def normalize(self, text: str, entity_type: str) -> str:
        """
        نرمال‌سازی بر اساس نوع موجودیت
        
        Args:
            text: متن اصلی موجودیت
            entity_type: نوع موجودیت (person/company/amount/percent)
            
        Returns:
            متن نرمال‌شده
            
        Examples:
            >>> normalizer = EntityNormalizer()
            >>> normalizer.normalize("آقای علی احمدی", "person")
            'علی احمدی'
            >>> normalizer.normalize("۵۰ میلیارد ریال", "amount")
            '50 میلیارد ریال'
        """
        if not text:
            return ""
        
        # انتخاب متد مناسب بر اساس نوع
        if entity_type == "person":
            return self.normalize_person(text)
        elif entity_type == "company":
            return self.normalize_company(text)
        elif entity_type == "amount":
            return self.normalize_amount(text)
        elif entity_type == "percent":
            return self.normalize_percent(text)
        else:
            logger.warning(f"⚠️ Unknown entity type: {entity_type}, using basic normalization")
            return self._basic_normalize(text)
    
    def _basic_normalize(self, text: str) -> str:
        """نرمال‌سازی پایه برای هر متنی"""
        text = text.strip().lower()
        text = re.sub(r'\s+', ' ', text)
        return text
    
    def normalize_person(self, text: str) -> str:
        """
        نرمال‌سازی اسامی اشخاص
        
        - حذف فضاهای اضافی
        - lowercase
        - حذف عناوین (آقای، خانم، دکتر، ...)
        
        Args:
            text: نام شخص
            
        Returns:
            نام نرمال‌شده
            
        Examples:
            >>> normalizer.normalize_person("آقای  علی  احمدی")
            'علی احمدی'
            >>> normalizer.normalize_person("دکتر مریم کریمی")
            'مریم کریمی'
        """
        text = text.strip().lower()
        
        # حذف فضاهای اضافی
        text = re.sub(r'\s+', ' ', text)
        
        # حذف عناوین رایج
        titles = [
            'آقای', 'خانم', 'خانوم',
            'دکتر', 'دکتور', 'dr.',
            'مهندس', 'استاد', 'اقای',
            'جناب', 'سرکار',
        ]
        
        for title in titles:
            # حذف عنوان از ابتدای متن
            pattern = rf'^{title}\s+'
            text = re.sub(pattern, '', text, flags=re.IGNORECASE)
        
        return text.strip()
    
    def normalize_company(self, text: str) -> str:
        """
        نرمال‌سازی نام شرکت‌ها
        
        - حذف فضاهای اضافی
        - lowercase
        - استانداردسازی اختصارات (ش. → شرکت)
        - حذف کلمات اضافی پایانی
        
        Args:
            text: نام شرکت
            
        Returns:
            نام نرمال‌شده
            
        Examples:
            >>> normalizer.normalize_company("ش. پارس")
            'شرکت پارس'
            >>> normalizer.normalize_company("شرکت ملی نفت ایران")
            'شرکت ملی نفت'
        """
        text = text.strip().lower()
        
        # حذف فضاهای اضافی
        text = re.sub(r'\s+', ' ', text)
        
        # استانداردسازی اختصارات
        replacements = {
            'ش.': 'شرکت',
            'ش ': 'شرکت ',
            'شرکت‌': 'شرکت',
            'بانک‌': 'بانک',
            'سازمان‌': 'سازمان',
            'موسسه‌': 'موسسه',
            'گروه‌': 'گروه',
        }
        
        for old, new in replacements.items():
            text = text.replace(old, new)
        
        # حذف کلمات اضافی پایانی که معمولاً اختیاری هستند
        # مثلاً "شرکت ملی نفت ایران" → "شرکت ملی نفت"
        optional_suffixes = [
            r'\s+ایران$',
            r'\s+تهران$',
            r'\s+خصوصی$',
            r'\s+عام$',
            r'\s+سهامی$',
            r'\s+سهامی\s+عام$',
            r'\s+سهامی\s+خاص$',
        ]
        
        for pattern in optional_suffixes:
            text = re.sub(pattern, '', text)
        
        return text.strip()
    
    def normalize_amount(self, text: str) -> str:
        """
        نرمال‌سازی مبالغ مالی
        
        - تبدیل اعداد فارسی به انگلیسی
        - حذف فضاهای اضافی
        - lowercase
        - استانداردسازی واحدها
        
        Args:
            text: مبلغ مالی
            
        Returns:
            مبلغ نرمال‌شده
            
        Examples:
            >>> normalizer.normalize_amount("۵۰ میلیارد ریال")
            '50 میلیارد ریال'
            >>> normalizer.normalize_amount("30 میلیارد تومن")
            '30 میلیارد تومان'
        """
        # تبدیل اعداد فارسی به انگلیسی
        text = text.translate(self.persian_to_english)
        
        text = text.strip().lower()
        
        # حذف فضاهای اضافی
        text = re.sub(r'\s+', ' ', text)
        
        # استانداردسازی واحدهای پولی
        unit_map = {
            'تومن': 'تومان',
            'ریآل': 'ریال',
            'ريال': 'ریال',
            'دالر': 'دلار',
            'يورو': 'یورو',
        }
        
        for old, new in unit_map.items():
            text = text.replace(old, new)
        
        # استانداردسازی واحدهای مقیاس
        scale_map = {
            'ميليارد': 'میلیارد',
            'ميليون': 'میلیون',
            'هزار': 'هزار',
            'تریلیون': 'تریلیون',
        }
        
        for old, new in scale_map.items():
            text = text.replace(old, new)
        
        # حذف صفات اضافی (مثلاً "ریالی" → "ریال")
        text = text.replace('ریالی', 'ریال')
        text = text.replace('تومانی', 'تومان')
        text = text.replace('دلاری', 'دلار')
        
        return text.strip()
    
    def normalize_percent(self, text: str) -> str:
        """
        نرمال‌سازی درصدها
        
        - تبدیل اعداد فارسی به انگلیسی
        - یکسان‌سازی علامت درصد (%, ٪ → درصد)
        - فرمت استاندارد: "عدد درصد"
        
        Args:
            text: درصد
            
        Returns:
            درصد نرمال‌شده
            
        Examples:
            >>> normalizer.normalize_percent("۱۵٪")
            '15 درصد'
            >>> normalizer.normalize_percent("20%")
            '20 درصد'
            >>> normalizer.normalize_percent("25 درصدی")
            '25 درصد'
        """
        # تبدیل اعداد فارسی به انگلیسی
        text = text.translate(self.persian_to_english)
        
        text = text.strip()
        
        # حذف فضاهای اضافی
        text = re.sub(r'\s+', ' ', text)
        
        # یکسان‌سازی علامت‌های درصد
        text = text.replace('٪', '%')
        
        # تبدیل به فرمت استاندارد: "عدد درصد"
        # مثال: "15%" → "15 درصد"
        text = re.sub(r'(\d+(?:\.\d+)?)\s*[%٪]', r'\1 درصد', text)
        
        # حذف "درصدی" و تبدیل به "درصد"
        text = re.sub(r'(\d+(?:\.\d+)?)\s*درصدی', r'\1 درصد', text)
        
        return text.strip()


# ✅ تست‌های سریع
if __name__ == "__main__":
    print("=" * 60)
    print("🧪 Testing Normalizer Module")
    print("=" * 60)
    
    normalizer = EntityNormalizer()
    
    # تست 1: Person normalization
    print("\n📊 Test 1: Person Normalization")
    person_tests = [
        "آقای علی احمدی",
        "دکتر  مریم  کریمی",
        "خانم سارا رضایی",
        "علی محمدی"
    ]
    
    for person in person_tests:
        normalized = normalizer.normalize_person(person)
        print(f"  '{person}' → '{normalized}'")
    
    # تست 2: Company normalization
    print("\n📊 Test 2: Company Normalization")
    company_tests = [
        "شرکت پارس",
        "ش. ملی نفت ایران",
        "شرکت صبا سهامی خاص",
        "بانک ملی ایران"
    ]
    
    for company in company_tests:
        normalized = normalizer.normalize_company(company)
        print(f"  '{company}' → '{normalized}'")
    
    # تست 3: Amount normalization
    print("\n📊 Test 3: Amount Normalization")
    amount_tests = [
        "۵۰ میلیارد ریال",
        "30 میلیارد تومن",
        "100 میلیارد ریالی",
        "5 ميليون دلار"
    ]
    
    for amount in amount_tests:
        normalized = normalizer.normalize_amount(amount)
        print(f"  '{amount}' → '{normalized}'")
    
    # تست 4: Percent normalization
    print("\n📊 Test 4: Percent Normalization")
    percent_tests = [
        "۱۵٪",
        "20%",
        "25 درصدی",
        "30 درصد"
    ]
    
    for percent in percent_tests:
        normalized = normalizer.normalize_percent(percent)
        print(f"  '{percent}' → '{normalized}'")
    
    print("\n" + "=" * 60)
    print("✅ All tests completed!")
    print("=" * 60)