import json
import re
import hashlib
from typing import List, Dict
import os

class KnowledgeBase:
    def __init__(self):
        self.courses = []
        self.programs = {}
        self._load_data()
    
    def _load_data(self):
        try:
            # Загрузка курсов
            with open('data/processed/courses.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
                self.courses = json.load(f)
            
            # Загрузка программ
            with open('data/processed/programs.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
                self.programs = json.load(f)
                
            print(f'Загружено {len(self.courses)} курсов и {len(self.programs)} программ')
            
        except FileNotFoundError:
            print('Файлы данных не найдены, создаем тестовые данные...')
            self._create_test_data()
        except Exception as e:
            print(f'Ошибка загрузки данных: {e}, создаем тестовые данные...')
            self._create_test_data()
    
    def _create_test_data(self):
        # Тестовые программы
        self.programs = {
            'ai': {
                'id': 'ai',
                'title': 'Искусственный интеллект',
                'description': 'Программа подготовки специалистов в области ИИ, машинного обучения и анализа данных',
                'pdf_links': []
            },
            'ai_product': {
                'id': 'ai_product',
                'title': 'AI Product Management',
                'description': 'Программа подготовки продуктовых менеджеров в области ИИ',
                'pdf_links': []
            }
        }
        
        # Тестовые курсы
        self.courses = [
            {
                'id': 'ai_1_1',
                'program_id': 'ai',
                'semester': 1,
                'name': 'Машинное обучение',
                'credits': 6,
                'hours': 108,
                'type': 'required',
                'tags': ['ml', 'math', 'stats'],
                'short_desc': 'Основы машинного обучения, алгоритмы классификации и регрессии'
            },
            {
                'id': 'ai_1_2',
                'program_id': 'ai',
                'semester': 1,
                'name': 'Глубокое обучение',
                'credits': 4,
                'hours': 72,
                'type': 'required',
                'tags': ['dl', 'ml', 'neural'],
                'short_desc': 'Нейронные сети, CNN, RNN, трансформеры'
            },
            {
                'id': 'ai_2_1',
                'program_id': 'ai',
                'semester': 2,
                'name': 'Обработка естественного языка',
                'credits': 5,
                'hours': 90,
                'type': 'required',
                'tags': ['nlp', 'dl', 'text'],
                'short_desc': 'Методы обработки текста, токенизация, эмбеддинги'
            },
            {
                'id': 'ai_2_2',
                'program_id': 'ai',
                'semester': 2,
                'name': 'Компьютерное зрение',
                'credits': 5,
                'hours': 90,
                'type': 'required',
                'tags': ['cv', 'dl', 'image'],
                'short_desc': 'Обработка изображений, детекция объектов, сегментация'
            },
            {
                'id': 'ai_3_1',
                'program_id': 'ai',
                'semester': 3,
                'name': 'Продвинутые методы машинного обучения',
                'credits': 6,
                'hours': 108,
                'type': 'required',
                'tags': ['ml', 'advanced', 'math'],
                'short_desc': 'Ансамблевые методы, байесовские подходы, оптимизация'
            },
            {
                'id': 'ai_4_1',
                'program_id': 'ai',
                'semester': 4,
                'name': 'Магистерская диссертация',
                'credits': 12,
                'hours': 216,
                'type': 'required',
                'tags': ['research', 'thesis'],
                'short_desc': 'Научно-исследовательская работа по выбранной теме'
            },
            {
                'id': 'ai_product_1_1',
                'program_id': 'ai_product',
                'semester': 1,
                'name': 'Продуктовая аналитика',
                'credits': 6,
                'hours': 108,
                'type': 'required',
                'tags': ['product', 'business', 'data'],
                'short_desc': 'Анализ продуктовых метрик, A/B тестирование'
            },
            {
                'id': 'ai_product_1_2',
                'program_id': 'ai_product',
                'semester': 1,
                'name': 'Управление проектами',
                'credits': 4,
                'hours': 72,
                'type': 'required',
                'tags': ['pm', 'business', 'management'],
                'short_desc': 'Методологии управления проектами, Agile, Scrum'
            },
            {
                'id': 'ai_product_2_1',
                'program_id': 'ai_product',
                'semester': 2,
                'name': 'AI в продуктах',
                'credits': 5,
                'hours': 90,
                'type': 'required',
                'tags': ['ai', 'product', 'ml'],
                'short_desc': 'Интеграция ИИ в продуктовые решения'
            },
            {
                'id': 'ai_product_3_1',
                'program_id': 'ai_product',
                'semester': 3,
                'name': 'Стратегия продукта',
                'credits': 6,
                'hours': 108,
                'type': 'required',
                'tags': ['strategy', 'business', 'product'],
                'short_desc': 'Стратегическое планирование и развитие продуктов'
            },
            {
                'id': 'ai_product_4_1',
                'program_id': 'ai_product',
                'semester': 4,
                'name': 'Магистерская диссертация',
                'credits': 12,
                'hours': 216,
                'type': 'required',
                'tags': ['research', 'thesis'],
                'short_desc': 'Научно-исследовательская работа по продуктовой тематике'
            }
        ]
        
        # Сохранение тестовых данных
        self._save_data()
    
    def _save_data(self):
        os.makedirs('data/processed', exist_ok=True)
        
        with open('data/processed/courses.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
            json.dump(self.courses, f, ensure_ascii=False, indent=2)
        
        with open('data/processed/programs.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
            json.dump(self.programs, f, ensure_ascii=False, indent=2)
    
    def is_itmo_query(self, message: str) -> bool:
        itmo_keywords = [
            'итмо', 'магистратура', 'учебный план', 'дисциплина', 'курс',
            'ии', 'ai', 'ai product', 'институт ии', 'программа',
            'машинное обучение', 'глубокое обучение', 'nlp', 'компьютерное зрение',
            'продукт', 'аналитика', 'управление', 'обучение', 'учеба'
        ]
        
        message_lower = message.lower()
        return any(keyword in message_lower for keyword in itmo_keywords)
    
    def get_courses_by_semester(self, semester) -> List[Dict]:
        """Получает курсы для указанного семестра"""
        try:
            semester = int(semester)
        except (ValueError, TypeError):
            semester = 1
        
        return [course for course in self.courses if course.get('semester') == semester]
    
    def get_course_by_id(self, course_id: str) -> Dict:
        for course in self.courses:
            if course.get('id') == course_id:
                return course
        return {}
    
    def get_courses_by_program(self, program_id: str) -> List[Dict]:
        return [course for course in self.courses if course.get('program_id') == program_id]
    
    def get_courses_by_tag(self, tag: str) -> List[Dict]:
        return [course for course in self.courses if tag in course.get('tags', [])]
    
    def search_courses(self, query: str) -> List[Dict]:
        query_lower = query.lower()
        results = []
        
        for course in self.courses:
            course_text = f"{course['name']} {course['short_desc']}".lower()
            if any(word in course_text for word in query_lower.split()):
                results.append(course)
        
        return results
    
    def recommend(self, profile: Dict) -> List[Dict]:
        semester = profile.get('semester')
        if not semester:
            return []
        
        # Получаем курсы для семестра
        semester_courses = self.get_courses_by_semester(semester)
        
        if not semester_courses:
            return []
        
        # Сортируем по релевантности
        scored_courses = []
        for course in semester_courses:
            score = self._calculate_recommendation_score(course, profile)
            scored_courses.append((course, score))
        
        # Сортируем по убыванию скора
        scored_courses.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
        
        # Возвращаем топ курсы
        return [course for course, score in scored_courses[:7]]
    
    def _calculate_recommendation_score(self, course: Dict, profile: Dict) -> float:
        score = 0.0
        
        # Базовый скор
        score += 0.1
        
        # Совпадение интересов
        interests = profile.get('interests', [])
        course_tags = course.get('tags', [])
        
        matching_tags = [tag for tag in interests if tag in course_tags]
        if matching_tags:
            score += 0.6 * (len(matching_tags) / len(interests))
        
        # Учет опыта программирования
        programming_exp = profile.get('programming_experience', 2)
        if programming_exp >= 3 and any(tag in course_tags for tag in ['ml', 'dl', 'systems']):
            score += 0.3
        
        # Учет уровня математики
        math_level = profile.get('math_level', 2)
        if math_level >= 3 and any(tag in course_tags for tag in ['math', 'stats', 'dl']):
            score += 0.3
        
        return score
    
    def get_statistics(self) -> Dict:
        stats = {
            'total_courses': len(self.courses),
            'by_program': {},
            'by_semester': {},
            'by_type': {},
            'by_tags': {}
        }
        
        for course in self.courses:
            program_id = course.get('program_id', 'unknown')
            semester = course.get('semester', 1)
            course_type = course.get('type', 'required')
            tags = course.get('tags', [])
            
            stats['by_program'][program_id] = stats['by_program'].get(program_id, 0) + 1
            stats['by_semester'][semester] = stats['by_semester'].get(semester, 0) + 1
            stats['by_type'][course_type] = stats['by_type'].get(course_type, 0) + 1
            
            for tag in tags:
                stats['by_tags'][tag] = stats['by_tags'].get(tag, 0) + 1
        
        return stats