"""기초 정보(혈압/BMI/허리둘레/TG/TCHL/HDL)를 표 대신 포레스트 플롯 느낌의
점(dot) + 기준선(line) 차트로 그린다. 항목마다 얇은 회색 기준선 위에 "정상"
구간을 파스텔 초록 굵은 선으로 강조하고, 이 사람의 실제 값은 그 구간에 속한
상태에 맞는 파스텔 톤 점으로 표시한다(색만으로 판단하지 않도록 값과 구간
이름을 항상 점 옆에 글자로도 같이 보여준다). 구간 경계값은
utils/clinical_reference.CHART_ZONES(=classify_*()와 같은 경계)를 그대로
쓴다.

리포트는 Gradio의 gr.Markdown 컴포넌트 하나에 문자열로 들어가므로, 새
컴포넌트를 추가하는 대신 PNG를 base64로 인코딩해 마크다운 이미지 문법
(data URI)으로 그 문자열 안에 그대로 박아 넣는다 - app.py/report_writer.py
쪽 구조를 안 바꿔도 된다.
"""
import base64
import colorsys
import io
from pathlib import Path

import matplotlib

matplotlib.use("Agg")  # Gradio 서버 프로세스에 디스플레이가 없음
import matplotlib.font_manager as fm  # noqa: E402 - matplotlib.use()가 먼저 실행돼야 함
import matplotlib.pyplot as plt  # noqa: E402

from .clinical_reference import CHART_ZONES, classify_bmi, classify_hdl, classify_waist

# matplotlib 기본 폰트(DejaVu Sans)엔 한글 글리프가 없어서 라벨이 네모(□)로
# 깨진다. HF Spaces 컨테이너에도 한글 폰트가 깔려있다는 보장이 없어서,
# 이 차트에 실제로 쓰는 글자만 추출해 8.5KB로 서브셋한 폰트를
# assets/fonts/에 같이 커밋해두고 여기서 직접 로드한다(시스템 폰트에
# 의존하지 않음 - 차트 라벨 문구를 바꾸면 이 서브셋도 다시 만들어야 함).
_FONT_PATH = Path(__file__).resolve().parent.parent / "assets" / "fonts" / "ChartFontKR-Subset.otf"
fm.fontManager.addfont(str(_FONT_PATH))
_FONT_FAMILY = fm.FontProperties(fname=str(_FONT_PATH)).get_name()
plt.rcParams["font.family"] = _FONT_FAMILY
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False  # 이 폰트 서브셋엔 유니코드 마이너스 글리프가 없음

TEXT = "#0b0b0b"
MUTED = "#8a8983"
BASELINE = "#dedcd3"
SURFACE = "#fcfcfb"


def _pastel(hex_color: str, white_frac: float = 0.62) -> str:
    """status 팔레트 색을 흰색과 섞어 파스텔 톤으로 낮춘다(같은 색상군을
    유지해 good/warning/serious/critical의 의미 순서는 그대로 두고, 채도만
    눈에 편하게 낮춤 - 임의의 색을 새로 고르지 않고 계산으로 파생시킨다)."""
    r, g, b = (int(hex_color[i : i + 2], 16) / 255 for i in (1, 3, 5))
    r = r + (1 - r) * white_frac
    g = g + (1 - g) * white_frac
    b = b + (1 - b) * white_frac
    return f"#{int(r * 255):02x}{int(g * 255):02x}{int(b * 255):02x}"


def _darker_for_text(hex_color: str) -> str:
    """점 옆 라벨 글자용으로, 파스텔 배경에서도 읽히도록 같은 색조를 눌러
    어둡게 만든다(라벨은 색이 아니라 글자로 상태를 전달하는 게 목적이라
    은근하게만 - 진하게 키워봤자 보조 신호일 뿐)."""
    r, g, b = (int(hex_color[i : i + 2], 16) / 255 for i in (1, 3, 5))
    h, l, s = colorsys.rgb_to_hls(r, g, b)
    r2, g2, b2 = colorsys.hls_to_rgb(h, max(l * 0.55, 0.28), min(s * 1.3, 1.0))
    return f"#{int(r2 * 255):02x}{int(g2 * 255):02x}{int(b2 * 255):02x}"


def _waist_zones(sex: float) -> tuple:
    cutoff = 90 if sex == 1 else 85
    return (max(0, cutoff - 30), cutoff + 30, [
        (max(0, cutoff - 30), cutoff, "#0ca30c", "정상"),
        (cutoff, cutoff + 30, "#d03b3b", "복부비만"),
    ])


def _hdl_zones(sex: float) -> tuple:
    cutoff = 40 if sex == 1 else 50
    return (20, 90, [
        (20, cutoff, "#ec835a", "낮음(위험인자)"),
        (cutoff, 60, "#0ca30c", "정상"),
        (60, 90, "#0ca30c", "높음(보호인자)"),
    ])


def _build_rows(input_values: dict) -> list:
    """반환: [(라벨, 단위, 값, (lo,hi,zones)), ...] - 값이 있는 항목만."""
    rows = []
    sex = input_values.get("SEX")

    sbp = input_values.get("SBP")
    if sbp is not None:
        rows.append(("수축기 혈압", "mmHg", sbp, CHART_ZONES["SBP"]))
    dbp = input_values.get("DBP")
    if dbp is not None:
        rows.append(("이완기 혈압", "mmHg", dbp, CHART_ZONES["DBP"]))

    height, weight = input_values.get("HEIGHT"), input_values.get("WEIGHT")
    if height is not None and weight is not None:
        bmi, _ = classify_bmi(height, weight)
        rows.append(("BMI", "kg/m²", bmi, CHART_ZONES["BMI"]))

    waist = input_values.get("WAIST")
    if waist is not None and sex is not None:
        rows.append(("허리둘레", "cm", waist, _waist_zones(sex)))

    tg = input_values.get("TG")
    if tg is not None:
        rows.append(("중성지방", "mg/dL", tg, CHART_ZONES["TG"]))

    tchl = input_values.get("TCHL")
    if tchl is not None:
        rows.append(("총콜레스테롤", "mg/dL", tchl, CHART_ZONES["TCHL"]))

    hdl = input_values.get("HDL")
    if hdl is not None and sex is not None:
        rows.append(("HDL", "mg/dL", hdl, _hdl_zones(sex)))

    return rows


def _zone_for_value(value: float, zones: list) -> tuple:
    """value가 속한 (color, name)을 찾는다. 못 찾으면(범위 밖) 가장 가까운
    구간으로 대체."""
    for z_lo, z_hi, color, name in zones:
        if z_lo <= value < z_hi:
            return color, name
    return zones[0][2], zones[0][3] if value < zones[0][0] else (zones[-1][2], zones[-1][3])


def render_basic_info_chart_markdown(input_values: dict) -> str:
    """기초 정보 차트를 base64 PNG data URI를 품은 마크다운 이미지 문자열로
    반환한다. 표시할 항목이 하나도 없으면 빈 문자열을 반환한다."""
    rows = _build_rows(input_values)
    if not rows:
        return ""

    fig, axes = plt.subplots(len(rows), 1, figsize=(6.8, 0.72 * len(rows) + 0.3), facecolor=SURFACE)
    if len(rows) == 1:
        axes = [axes]

    for ax, (label, unit, value, (lo, hi, zones)) in zip(axes, rows):
        ax.set_facecolor(SURFACE)

        # 기준선(얇은 회색) - 이 항목이 있을 수 있는 전체 범위
        ax.hlines(0, lo, hi, color=BASELINE, linewidth=2, zorder=1, capstyle="round")

        v = min(max(value, lo), hi)
        zone_color, zone_name = _zone_for_value(value, zones)
        dot_color = _pastel(zone_color, 0.45)
        label_color = _darker_for_text(zone_color)

        ax.plot(
            v, 0, marker="o", markersize=13, color=dot_color, markeredgecolor="white",
            markeredgewidth=1.6, zorder=5, clip_on=False,
        )
        ax.text(
            v, 0.4, f"{value:g}{unit}", ha="center", va="bottom", fontsize=9.5,
            color=TEXT, fontweight="bold", zorder=6,
        )
        ax.text(v, -0.42, zone_name, ha="center", va="top", fontsize=8, color=label_color, zorder=6)

        ax.set_xlim(lo, hi)
        ax.set_ylim(-0.65, 0.65)
        ax.set_yticks([])
        ax.set_xticks([])
        for spine in ax.spines.values():
            spine.set_visible(False)
        ax.text(lo, 0, f"{label}  ", ha="right", va="center", fontsize=9.5, color=TEXT, fontweight="medium")

    fig.tight_layout(h_pad=1.7)

    buf = io.BytesIO()
    fig.savefig(buf, format="png", dpi=160, facecolor=SURFACE, bbox_inches="tight")
    plt.close(fig)
    encoded = base64.b64encode(buf.getvalue()).decode("ascii")
    return f"![기초 정보 차트](data:image/png;base64,{encoded})"