import unittest
import numpy as np
import tensorflow as tf
from unittest.mock import patch, MagicMock
from src.quantum_trajectory import QuantumTrajectoryModel

class TestQuantumTrajectory(unittest.TestCase):
    """Pruebas unitarias para el modelo de trayectoria cuántica."""
    
    def setUp(self):
        """Configuración inicial para las pruebas."""
        # Inicializar el modelo de trayectoria cuántica
        self.model = QuantumTrajectoryModel()
        
        # Crear datos de prueba
        # Simulamos un tensor de entrada con datos TLE
        # Forma: [batch_size, sequence_length, features]
        self.batch_size = 2
        self.seq_len = 5
        self.features = 6  # Elementos típicos de un TLE
        
        # Crear tensor de prueba
        self.test_input = tf.constant(
            np.random.random((self.batch_size, self.seq_len, self.features)),
            dtype=tf.float32
        )
    
    def test_initialization(self):
        """Prueba la inicialización del modelo."""
        # Verificar que los atributos se inicializan correctamente
        self.assertIsNotNone(self.model.quantum_simulator_type)
        self.assertIsNotNone(self.model.quantum_shots)
        self.assertIsNotNone(self.model.quantum_noise_model)
        self.assertIsNone(self.model.weights)
    
    def test_load_weights(self):
        """Prueba la carga de pesos del modelo."""
        # Probar carga de pesos con ruta ficticia
        result = self.model.load_weights("test_model_path")
        
        # Verificar que la carga fue exitosa
        self.assertTrue(result)
        self.assertIsNotNone(self.model.weights)
        self.assertIn("orbital_params", self.model.weights)
        self.assertIn("quantum_circuit_params", self.model.weights)
    
    def test_call_basic(self):
        """Prueba la predicción básica del modelo."""
        # Configurar el modelo para usar el algoritmo básico
        self.model.quantum_simulator_type = "basic"
        
        # Realizar predicción
        output = self.model(self.test_input)
        
        # Verificar la forma del tensor de salida
        self.assertEqual(output.shape, (self.batch_size, self.seq_len, 3))  # x, y, z
        
        # Verificar que los valores están en un rango razonable
        # Las coordenadas deberían estar en el rango de órbitas típicas
        self.assertTrue(tf.reduce_all(tf.abs(output) < 10000))
    
    def test_call_vqe(self):
        """Prueba la predicción con algoritmo VQE."""
        # Configurar el modelo para usar VQE
        self.model.quantum_simulator_type = "vqe"
        self.model.quantum_shots = 100  # Reducir para la prueba
        
        # Realizar predicción
        output = self.model(self.test_input)
        
        # Verificar la forma del tensor de salida
        self.assertEqual(output.shape, (self.batch_size, self.seq_len, 3))  # x, y, z
        
        # Verificar que los valores están en un rango razonable
        self.assertTrue(tf.reduce_all(tf.abs(output) < 10000))
    
    def test_call_grover(self):
        """Prueba la predicción con algoritmo de Grover."""
        # Configurar el modelo para usar Grover
        self.model.quantum_simulator_type = "grover"
        
        # Realizar predicción
        output = self.model(self.test_input)
        
        # Verificar la forma del tensor de salida
        self.assertEqual(output.shape, (self.batch_size, self.seq_len, 3))  # x, y, z
        
        # Verificar que los valores están en un rango razonable
        self.assertTrue(tf.reduce_all(tf.abs(output) < 10000))
    
    def test_apply_quantum_algorithm(self):
        """Prueba la aplicación del algoritmo cuántico interno."""
        # Crear secuencia de prueba
        test_sequence = np.random.random((self.seq_len, self.features))
        
        # Probar con diferentes algoritmos
        for algo in ["basic", "vqe", "grover"]:
            self.model.quantum_simulator_type = algo
            
            # Aplicar algoritmo
            result = self.model._apply_quantum_algorithm(test_sequence)
            
            # Verificar la forma del resultado
            self.assertEqual(result.shape, (self.seq_len, 3))  # x, y, z
            
            # Verificar que los valores están en un rango razonable
            self.assertTrue(np.all(np.abs(result) < 10000))
    
    def test_empty_input(self):
        """Prueba el comportamiento con entrada vacía."""
        # Crear tensor vacío
        empty_input = tf.constant(np.array([[[]]]), dtype=tf.float32)
        
        # Verificar que no se produce error
        try:
            output = self.model(empty_input)
            # La implementación actual debería manejar esto sin error
            self.assertIsNotNone(output)
        except Exception as e:
            self.fail(f"El modelo falló con entrada vacía: {str(e)}")
    
    def test_training_mode(self):
        """Prueba el comportamiento en modo entrenamiento."""
        # Realizar predicción en modo entrenamiento
        output = self.model(self.test_input, training=True)
        
        # Verificar la forma del tensor de salida
        self.assertEqual(output.shape, (self.batch_size, self.seq_len, 3))  # x, y, z
        
        # En una implementación real, el comportamiento podría ser diferente en modo entrenamiento
        # pero en esta simulación debería ser similar al modo de inferencia

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()