"""
سكربت تجهيز بيانات المعجم: يحوّل ملف خام (raw_lexicon.csv) إلى الصيغة الموحَّدة
data/lexicon_source.json التي يستخدمها scripts/build_embeddings.py.

المدخل المتوقع: data/raw_lexicon.csv
    أعمدة الملف: _id, sense_id, lemma, stem, definition, example, translation, pos_label
        lemma       -> الكلمة العربية (مُشكَّلة)
        definition  -> نص التعريف (مُشكَّل)
        stem        -> نص JSON لمصفوفة بعنصر واحد أو لا شيء، مثل '["ش ر ب"]' أو '[null]'

المخرج: data/lexicon_source.json
    [
        {"word": "...", "definition": "...", "stem": "..." | null},
        ...
    ]
    word وdefinition يُحفظان بتشكيلهما الكامل كما في المصدر؛ إزالة التشكيل
    تتم فقط عند حساب متجهات الـembedding في build_embeddings.py، وليس هنا.

ملاحظات التنظيف المطبَّقة:
    - إزالة المسافات الزائدة من بداية/نهاية النصوص
    - تجاهل الصفوف الفارغة (lemma أو definition خاليان)
    - إزالة التكرارات المتطابقة تماماً (نفس الكلمة + نفس التعريف)

الاستخدام:
    python -m scripts.prepare_data
"""

import csv
import json
import sys
from pathlib import Path

sys.path.append(str(Path(__file__).resolve().parent.parent))

from app import config  # noqa: E402


def get_pos_group(pos_label: str) -> str:
    if not pos_label or str(pos_label).strip() in ("", "nan", "غير معروف"):
        return "غير معروف"

    pos = str(pos_label).strip()

    NOUN = {
        "اسم", "أداة", "اسم آلة", "اسم جنس", "اسم ذات",
        "اسم زمان", "اسم مبهم", "اسم مرة", "اسم معنى",
        "اسم مكان", "اسم هيئة",
    }
    VERB = {
        "فعل", "فعل لازم", "فعل متعدي",
        "أفعل تفضيل", "انفعال تعجب", "انفعال ذم",
        "انفعال صوتي", "انفعال فعلي", "انفعال مدح",
    }
    ADJ = {
        "صفة", "صفة فاعل", "صفة مشبهة",
        "صفة مفعول", "صيغة مبالغة", "منسوب",
    }
    PRON = {"ضمير إشارة", "ضمير شخصي", "ضمير موصول"}
    ADV  = {"ظرف", "ظرف زمان", "ظرف مكان"}

    if pos in NOUN: return "اسم"
    if pos in VERB: return "فعل"
    if pos in ADJ:  return "صفة"
    if pos in PRON: return "ضمير"
    if pos in ADV:  return "ظرف"
    return "غير معروف"


def parse_stem(raw_stem: str) -> str | None:
    try:
        items = json.loads(raw_stem)
    except (json.JSONDecodeError, TypeError):
        return None
    return items[0] if items else None


def main() -> None:
    raw_path = config.DATA_DIR / "raw_lexicon.csv"
    if not raw_path.exists():
        raise FileNotFoundError(
            f"الملف الخام غير موجود: {raw_path}\n"
            "ضعي ملف raw_lexicon.csv بأعمدة: lemma, stem, definition"
        )

    seen: set[tuple[str, str]] = set()
    lexicon: list[dict] = []

    with open(raw_path, "r", encoding="utf-8") as f:
        reader = csv.DictReader(f)

        required = {"lemma", "stem", "definition"}
        if not required.issubset(reader.fieldnames or []):
            raise ValueError(
                f"أعمدة الملف غير صحيحة: {reader.fieldnames}\n"
                f"يجب أن يحتوي الملف على الأعمدة: {required}"
            )

        for row in reader:
            word = (row.get("lemma") or "").strip()
            definition = (row.get("definition") or "").strip()

            if not word or not definition:
                continue

            key = (word, definition)
            if key in seen:
                continue
            seen.add(key)

            lexicon.append({
                "word": word,
                "definition": definition,
                "stem": parse_stem(row.get("stem") or ""),
                "sense_id": (row.get("sense_id") or "").strip(),
                "pos_label": (row.get("pos_label") or "").strip(),
                "pos_group": get_pos_group(row.get("pos_label") or ""),
            })

    if not lexicon:
        raise ValueError("لم يتم العثور على أي صفوف صالحة في الملف الخام")

    output_path = config.DATA_DIR / "lexicon_source.json"
    with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(lexicon, f, ensure_ascii=False, indent=2)

    print(f"تم حفظ {len(lexicon)} عنصر في: {output_path}")
    print("اكتمل التجهيز بنجاح ✅")


if __name__ == "__main__":
    main()