import gradio as gr
from google import genai
import time
import os

# 外部ファイルの読み込み（news_collector.py と ai_analyst.py が同じ場所にある前提）
from news_collector import fetch_rss_news
from ai_analyst import select_and_analyze_batch
from datetime import datetime
import pytz

def run_insight_process(api_key):
    """
    ニュース取得から解析までを順次実行し、ログをリアルタイムで画面に返す関数
    """
    if not api_key or len(api_key) < 10:
        yield "❌ エラー: 有効なGemini APIキーをサイドバーに入力してください。"
        return

    # 新しいSDKではClientを渡す形が望ましい
    # 新しいSDKではClientを渡す形が望ましいが、既存の構成を尊重して環境変数経由にする

    log_output = "🚀 投資インサイト解析を開始します...\n"
    yield log_output

    try:
        # 1. ニュース収集
        log_output += "📡 ニュースサイトから最新記事を収集中...\n"
        yield log_output
        articles = fetch_rss_news()
        
        if not articles:
            yield log_output + "❌ ニュースの取得に失敗したか、記事が見つかりませんでした。"
            return

        log_output += f"✅ {len(articles)}件のニュースを取得しました。AIが「最も意外性の高い」5件を厳選し、一括で解析します...\n"
        yield log_output

        # 2. AIによる選別・一括解析
        analyzed_articles = select_and_analyze_batch(articles, api_key, limit=5)
        
        if not analyzed_articles:
            yield log_output + "❌ 解析結果の取得に失敗しました。"
            return

        log_output += f"✨ AIが厳選した{len(analyzed_articles)}件のレポートを生成します。\n\n"
        yield log_output

        # 3. レポート表示
        for article in analyzed_articles:
            res = article.get("analysis", {})
            try:
                score = int(res.get('market_impact_score', 0))
            except:
                score = 0
            
            # スコアに応じたアイコン
            if score > 0:
                icon = "📈"
                score_display = f"+{score}"
            elif score < 0:
                icon = "📉"
                score_display = f"{score}"
            else:
                icon = "➖"
                score_display = "0"

            now = datetime.now(pytz.timezone('Asia/Tokyo')).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
            report = f"===== 【分析結果】 {icon} スコア: {score_display} / 10 =====\n"
            report += f"■ タイトル: {article['title']}\n"
            report += f"■ 情報元: {article['source']} (取得: {now})\n"
            report += f"■ 歴史的類似性:\n{res.get('historical_precedent', '情報なし')}\n\n"
            
            report += f"■ 警戒すべきリスク/弱気視点:\n"
            bearish = res.get('bearish_view', [])
            if isinstance(bearish, list):
                for r in bearish:
                    report += f" ・{str(r)}\n"
            else:
                report += f" ・{str(bearish)}\n"

            report += f"\n■ 影響セクター:\n"
            sectors = res.get('sector_impact', [])
            if isinstance(sectors, list):
                report += f"{', '.join([str(s) for s in sectors])}\n"
            else:
                report += f"{str(sectors)}\n"
            
            report += "==========================================\n\n"
            
            log_output += report
            yield log_output

        log_output += "🎉 すべての解析作業が完了しました（一括実行）"
        yield log_output

    except Exception as e:
        yield log_output + f"\n❌ システムエラーが発生しました: {str(e)}"

# --- Gradio UIのデザイン ---
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("""
    # 📈 AI投資インサイト・アナライザー
    最新の経済ニュースを取得し、Gemini 2.5 Flashが投資判断を21段階でスコアリングします。
    """)
    
    with gr.Sidebar():
        gr.Markdown("### 設定")
        api_input = gr.Textbox(
            label="1. Gemini API Key", 
            type="password", 
            placeholder="AI Studioのキーを貼り付け"
        )
        start_btn = gr.Button("解析実行", variant="primary")
        gr.Markdown("---")
        gr.Markdown("[APIキーの取得はこちら(無料)](https://aistudio.google.com/app/apikey)")
    
    # 実行ログ兼レポート表示エリア
    status_log = gr.Textbox(
        label="実行ログおよび詳細レポート", 
        lines=30, 
        interactive=False
    )

    # ボタンクリック時の動作
    start_btn.click(
        fn=run_insight_process, 
        inputs=[api_input], 
        outputs=status_log
    )

# アプリの起動
if __name__ == "__main__":
    demo.launch(theme=gr.themes.Soft())