# ============================================================
# 📄 الملف: app/assets.py
# 🎯 الغرض: تنزيل الملفات الكبيرة تلقائيًا عند النشر (Streamlit Cloud).
#
# الملفات الكبيرة (النماذج المُكمَّمة + الـ embeddings + البيانات) لا تُرفع
# على GitHub (تتجاوز حد 1GB). نخزّنها في مستودع Hugging Face Hub عام،
# والتطبيق ينزّلها أول تشغيل فقط إن لم تكن موجودة محليًا.
#
# اسم مستودع Hugging Face يُقرأ من الأسرار: st.secrets["HF_DATA_REPO"]
# (مثال: "username/reverse-dictionary-assets"). المستودع عام فلا يحتاج توكن.
#
# محليًا (الملفات موجودة) لا يحدث أي تنزيل — الدالة ترجع فورًا.
# ============================================================

import os
from pathlib import Path

import streamlit as st

import config

# ما الذي نُنزّله (أنماط المسارات داخل مستودع HF):
#   - data/embeddings/   : المتجهات المحفوظة (.npy)
#   - data/processed/    : البيانات المنظّفة (data.csv)
#   - models/**          : كل النماذج المحلية (الثالث وأي نموذج محلي إضافي).
#                          النماذج من HuggingFace (الأول/الثاني) تُنزَّل تلقائيًا.
DOWNLOAD_PATTERNS = [
    "data/embeddings/**",
    "data/processed/data.csv",
    "models/**",
]


def _setting(key: str) -> str | None:
    """يقرأ إعدادًا من متغيّرات البيئة أولًا (HF Spaces)، ثم من st.secrets
    فقط إن وُجد ملف secrets.toml فعلًا — لتفادي تحذير «No secrets found»."""
    val = os.getenv(key)
    if val:
        return val
    secret_paths = (
        "/root/.streamlit/secrets.toml",
        "/app/.streamlit/secrets.toml",
        os.path.expanduser("~/.streamlit/secrets.toml"),
        ".streamlit/secrets.toml",
    )
    if any(os.path.exists(p) for p in secret_paths):
        try:
            return st.secrets[key]
        except Exception:
            return None
    return None


def _repo_id() -> str | None:
    """اسم مستودع HF الذي يحوي الملفات الكبيرة."""
    return _setting("HF_DATA_REPO")


def assets_ready() -> bool:
    """هل كل الملفات الكبيرة موجودة محليًا؟"""
    if not config.PROCESSED_DATA_PATH.exists():
        return False
    for m in config.MODELS:
        # ملف الـ embeddings مطلوب لكل نموذج
        if not config.embedding_path(m["key"]).exists():
            return False
        # النماذج المحلية (مسار مطلق) لازم يكون مجلدها موجودًا.
        # نماذج HuggingFace (مثل "org/name") تُنزَّل تلقائيًا فلا نفحصها.
        if os.path.isabs(m["hf_id"]) and not Path(m["hf_id"]).exists():
            return False
    return True


def ensure_assets() -> None:
    """يُنزّل الملفات الكبيرة من Hugging Face Hub إن لم تكن موجودة."""
    if assets_ready():
        return

    repo = _repo_id()
    if not repo:
        raise RuntimeError(
            "الملفات الكبيرة (النماذج/الـ embeddings) غير موجودة، و HF_DATA_REPO "
            "غير مضبوط في الأسرار. راجع DEPLOY.md."
        )

    from huggingface_hub import snapshot_download

    # تُنزَّل مباشرة إلى جذر المشروع بنفس البنية (data/، models/...)
    snapshot_download(
        repo_id=repo,
        repo_type="model",
        local_dir=str(config.BASE_DIR),
        allow_patterns=DOWNLOAD_PATTERNS,
    )