import streamlit as st
import pandas as pd
from streamlit_lottie import st_lottie
import json

# Cập nhật import
from src.model_utils import (
    load_sentiment_pipeline,
    predict_sentiment,
    MODEL_NAME,
)
from src.database import init_db, add_entry, get_history, append_to_csv


def load_lottiefile(filepath: str):
    try:
        with open(filepath, "r") as f:
            return json.load(f)
    except FileNotFoundError:
        return None
    except json.JSONDecodeError:
        st.error(f"File Lottie bị lỗi: {filepath}")
        return None

def setup_ui():
    st.set_page_config(
        page_title="Trợ lý Cảm xúc",
        page_icon="🤖",
        layout="centered"
    )

    lottie_animation = load_lottiefile("robot.json")
    if lottie_animation:
        st_lottie(lottie_animation, speed=1, height=150, key="initial_animation")
    
    init_db()

    with st.spinner("Đang khởi động bộ não AI... 🧠"):
        sentiment_pipeline = load_sentiment_pipeline()

    # --- 3. GIAO DIỆN CHÍNH ---
    st.title("🤖 Trợ lý Phân loại Cảm xúc Tiếng Việt")
    st.caption(f"Model: {MODEL_NAME}")

    if sentiment_pipeline is not None:
        
        # Tạo form
        with st.form(key="sentiment_form"):
            user_input = st.text_area(
                "Nhập văn bản của bạn (từ 5 đến 50 ký tự):",
                "",
                height=150,
                max_chars=50
            )
            
            submit_button = st.form_submit_button(
                label="Phân loại ngay!",
                use_container_width=True
            )

        if submit_button:
            raw_input = user_input.strip()
            
            if len(raw_input) < 5:
                st.error("Câu không hợp lệ (phải $\geq 5$ ký tự), thử lại.")
            else:
                with st.spinner("Trợ lý đang phân tích... 🤔"):
                    label, score = predict_sentiment(raw_input, sentiment_pipeline)
                
                st.subheader("Kết quả:")
                
                col1, col2 = st.columns(2)
                
                with col1:
                    if "POSITIVE" in label:
                        st.success(f"**Cảm xúc: {label}**")
                    elif "NEGATIVE" in label:
                        st.error(f"**Cảm xúc: {label}**")
                    else:
                        st.info(f"**Cảm xúc: {label}**")
                
                with col2:
                    st.metric(label="Độ tin cậy", value=f"{score:.2%}")

                st.markdown(f"> **Văn bản:** *{raw_input}*")
                
                try:
                    add_entry(raw_input, label)
                    append_to_csv(raw_input, label)
                except Exception as e:
                    st.warning(f"Lỗi khi lưu CSDL hoặc csv: {e}")

        st.divider()
        with st.expander("Xem lịch sử phân loại (từ SQLite) 📖"):
            history = get_history()
            if history:
                df = pd.DataFrame(history, columns=["Thời gian", "Văn bản", "Nhãn"])
                st.dataframe(df, use_container_width=True, hide_index=True)
            else:
                st.info("Chưa có lịch sử nào.")
    else:
        st.error("Không thể khởi chạy ứng dụng do lỗi tải pipeline mô hình.")