"""
Doc-Anchor-Locator — fuer ein Finding den passendsten Einfuege-Ort im
existierenden Dokument finden.

Primary strategy: BGE-M3 Embedding-Match zwischen einer pro-Finding
Anchor-Query und allen Absaetzen des Docs. Echtes semantisches Matching
(BMW schreibt "Verarbeiter" statt "Auftragsverarbeiter" → Keyword waere
out, Embedding catches it).

Fallback: Keyword-Match (wenn kein Embedding-Service erreichbar).

Output pro Anchor:
  - anchor_phrase     : Originaltext-Auszug
  - position_hint     : "Nach Absatz X von Y: '...'"
  - confidence        : 'high' | 'medium' | 'low'
  - score             : float (cosine similarity oder keyword-rank)
  - method            : 'embedding' | 'keyword' | 'fallback'
"""

from __future__ import annotations

import logging
import math
import os
import re
import threading
from typing import Iterable

import httpx

logger = logging.getLogger(__name__)

EMBEDDING_URL = os.getenv("EMBEDDING_URL", "http://embedding-service:8087")

# Pro Finding-Typ eine semantisch reiche Anchor-Query, die der Embedding-
# Matcher gegen den Doc-Text wirft. Reicher als die kurze MC-check_question.
# Sucht NICHT den Pflichttext selbst (der fehlt ja) sondern den Absatz wo
# der Fix HINEIN-soll — also den thematisch verwandten Kontext.
_ANCHOR_QUERIES: list[tuple[str, str, str]] = [
    # (finding_label_partial, anchor_query, fallback_hint)
    (
        "Auftragsverarbeiter erwaehnt",
        "Empfaenger der Daten Verarbeiter Dienstleister Cloud Hosting CRM "
        "Auftragsverarbeitung Weitergabe Datenuebermittlung an Dritte",
        "Im Abschnitt 'Empfaenger' oder 'Datenuebermittlung'",
    ),
    (
        "Automatisierte Entscheidungen",
        "Betroffenenrechte automatisierte Entscheidung Profiling Logik "
        "Tragweite Auswirkung Art. 22 DSGVO",
        "Am Ende des Abschnitts 'Betroffenenrechte'",
    ),
    (
        "Konkrete Aufsichtsbehoerde",
        "Beschwerderecht Datenschutzaufsicht Aufsichtsbehoerde Beschwerde "
        "bei der Behoerde einreichen Recht auf Beschwerde",
        "Im Abschnitt 'Beschwerderecht'",
    ),
    (
        "Angemessenheitsbeschluss",
        "Drittlandtransfer USA Standardvertragsklauseln SCC DPF Data Privacy "
        "Framework Angemessenheitsbeschluss internationale Datenuebermittlung",
        "Im Abschnitt 'Drittlandtransfer'",
    ),
    (
        "Anschrift des Verantwortlichen",
        "Verantwortlicher Verantwortliche Stelle Datenschutz Betreiber dieser "
        "Website Firma Anschrift Kontakt",
        "Am Anfang der Datenschutzerklaerung / Cookie-Richtlinie",
    ),
    (
        "Konkrete Cookie-Namen",
        "Welche Cookies verwenden wir Cookie-Tabelle Liste der Cookies "
        "Cookie-Kategorien Auflistung der Cookies Name Anbieter Zweck",
        "Im Abschnitt 'Welche Cookies verwenden wir?'",
    ),
    (
        "Konkrete Anbieter/Dienste",
        "Drittanbieter Dienste Anbieter wir nutzen folgende Dienste "
        "Empfaenger der Cookie-Daten Liste der Dienstleister",
        "In der Drittanbieter-Liste der Cookie-Richtlinie",
    ),
    (
        "Analytics-/Statistik-Tools konkret benannt",
        "Statistik Analytics Reichweitenmessung Webanalyse Tracking "
        "Google Analytics Matomo Adobe Analytics",
        "Im Abschnitt 'Statistik / Analyse-Cookies'",
    ),
    (
        "Konkrete Speicherdauer",
        "Speicherdauer Lebensdauer wie lange Ablauf Cookie-Tabelle Spalte "
        "Speicherdauer pro Cookie",
        "In der Cookie-Tabelle pro Eintrag",
    ),
    (
        "Opt-Out-Links",
        "Widerruf widersprechen deaktivieren Cookie-Einstellungen aendern "
        "Opt-Out Einstellungen anpassen",
        "Im Abschnitt 'Wie kann ich widersprechen?'",
    ),
    (
        "Privacy-Policy-Links",
        "Datenschutzerklaerung des Drittanbieters Privacy Policy Link auf "
        "Datenschutzhinweise der Drittanbieter",
        "Im Drittanbieter-Listing der Cookie-Richtlinie",
    ),
    (
        "Verbraucherstreitbeilegung",
        "Online-Streitbeilegung OS-Plattform Verbraucherschlichtungsstelle "
        "Streitbeilegung Verbraucher",
        "Am Ende des Impressums (eigener Abschnitt 'Streitbeilegung')",
    ),
    (
        "Rechtswidriger Haftungsausschluss",
        "Haftung Disclaimer wir distanzieren uns Links zu externen Webseiten "
        "Haftungsausschluss Drittinhalte",
        "Am Ende des Impressums (Disclaimer-Absatz)",
    ),
    (
        "Name der vertretungsberechtigten",
        "Vertreten durch Vorstand Geschaeftsfuehrung Geschaeftsfuehrer "
        "vertretungsberechtigt Repraesentant",
        "Im Impressum nach Firmenname + Anschrift",
    ),
    (
        "Zustaendige Kammer",
        "Berufsrecht Kammer Aufsichtsbehoerde berufsrechtliche Angaben "
        "zustaendige Kammer",
        "Im Impressum im Abschnitt 'Berufsrechtliche Angaben'",
    ),
    (
        "Drittlaender",
        "Drittland Drittlaender USA Indien China internationale Datenuebermittlung "
        "Datenexport in Nicht-EU-Staaten",
        "Im Abschnitt 'Drittlandtransfer'",
    ),
    (
        "Schutzgarantien",
        "Schutzgarantien Schutzvorkehrungen Schutzmassnahmen SCC "
        "Standardvertragsklauseln einsehen Anforderung",
        "Im Abschnitt 'Drittlandtransfer / Schutzgarantien'",
    ),
]


# ─── Thread-local Cache fuer Doc-Chunks + Embeddings ───────────────
# Pro Compliance-Check-Run werden die Doc-Texte einmal embedded und im
# Thread-Local-Storage gehalten, damit mehrere Findings im selben Run
# nicht jeweils neu embedded werden.

_tls = threading.local()


def _get_cache() -> dict:
    if not hasattr(_tls, "cache"):
        _tls.cache = {}
    return _tls.cache


def reset_cache() -> None:
    """Per-request-cache leeren (sollte am Start jedes Doc-Check-Runs aufgerufen
    werden, damit Vorgaenger-Daten kein Leak verursachen)."""
    if hasattr(_tls, "cache"):
        _tls.cache = {}


# ─── Helfer ────────────────────────────────────────────────────────

def _normalize(text: str) -> str:
    return (text or "").lower().replace("\xad", "").replace("ß", "ss")


def _split_paragraphs(text: str) -> list[str]:
    """Split a doc into paragraphs (by double newline, fallback single)."""
    if not text:
        return []
    paras = re.split(r"\n\s*\n", text)
    if len(paras) < 3:
        paras = re.split(r"(?<=[\.\?\!])\s+(?=[A-ZÄÖÜ])", text)
    return [p.strip() for p in paras if p.strip()]


def _embed_sync(texts: list[str], timeout: float = 60.0,
                batch_size: int = 32) -> list[list[float]]:
    """Synchroner Batch-Embed-Call (Anchor-Lokalisierung laeuft in
    Sync-HTML-Render, nicht in async context)."""
    if not texts:
        return []
    out: list[list[float]] = []
    with httpx.Client(timeout=timeout) as client:
        for i in range(0, len(texts), batch_size):
            batch = texts[i:i + batch_size]
            try:
                r = client.post(f"{EMBEDDING_URL}/embed", json={"texts": batch})
                r.raise_for_status()
                out.extend(r.json().get("embeddings") or [])
            except Exception as e:
                logger.warning("Anchor embed sub-batch [%d-%d] failed: %s",
                               i, i + len(batch), e)
                out.extend([[] for _ in batch])
    return out


def _cosine(a: list[float], b: list[float]) -> float:
    if not a or not b or len(a) != len(b):
        return 0.0
    dot = sum(x * y for x, y in zip(a, b))
    na = math.sqrt(sum(x * x for x in a))
    nb = math.sqrt(sum(y * y for y in b))
    if na == 0 or nb == 0:
        return 0.0
    return dot / (na * nb)


def _doc_paragraphs_and_vectors(
    doc_id: str, doc_text: str,
) -> tuple[list[str], list[list[float]]]:
    """Lazy-cache: Absaetze + Vektoren pro Doc-ID. Wird genau einmal pro
    Doc und Run berechnet."""
    cache = _get_cache()
    if doc_id in cache:
        return cache[doc_id]

    paras = _split_paragraphs(doc_text)
    if not paras:
        cache[doc_id] = ([], [])
        return cache[doc_id]

    vecs = _embed_sync(paras)
    cache[doc_id] = (paras, vecs)
    return cache[doc_id]


def _keyword_fallback(fl: str, doc_text: str) -> dict | None:
    """Fallback wenn Embedding-Service ausfaellt oder zu wenig Trefferqualitaet."""
    # Use the old _ANCHOR_QUERIES list — extract just the fallback hint
    for label_partial, _query, fallback_hint in _ANCHOR_QUERIES:
        if _normalize(label_partial) in fl:
            return {
                "anchor_phrase": None,
                "position_hint": fallback_hint,
                "confidence": "low",
                "method": "fallback",
            }
    return None


def locate_anchor(
    finding_label: str,
    doc_text: str,
    doc_id: str | None = None,
) -> dict | None:
    """Fuer ein Finding den passendsten Anker-Absatz im Doc-Text finden.

    Primary: Embedding-Match. Sekundaer: Keyword-Hits als Bonus. Fallback:
    rein keyword-basiert wenn Embedding-Service nicht erreichbar ist.

    `doc_id` ist ein cache-key (z.B. doc_type oder url). Wenn None, wird
    aus dem doc_text-Hash abgeleitet.
    """
    if not doc_text or not finding_label:
        return None

    fl = _normalize(finding_label)

    # Welche Anchor-Query matched dieses Finding?
    query = None
    fallback_hint = None
    matched_label = None
    for label_partial, q, fb in _ANCHOR_QUERIES:
        if _normalize(label_partial) in fl:
            query, fallback_hint, matched_label = q, fb, label_partial
            break
    if not query:
        return None

    doc_id = doc_id or f"doc-{hash(doc_text) & 0xffffffff:08x}"

    # 1) Embedding-Match
    paras, doc_vecs = _doc_paragraphs_and_vectors(doc_id, doc_text)
    if not paras:
        return None

    embeddings_available = any(v for v in doc_vecs)
    if not embeddings_available:
        return _keyword_fallback(fl, doc_text)

    try:
        q_vec = _embed_sync([query])[0] if query else None
    except Exception:
        q_vec = None

    if not q_vec:
        return _keyword_fallback(fl, doc_text)

    # Per-Absatz Score = cosine + Heading-Bonus
    best_idx = -1
    best_score = 0.0
    for i, (p, dv) in enumerate(zip(paras, doc_vecs)):
        if not dv:
            continue
        sim = _cosine(q_vec, dv)
        # Heading-Bonus: kurze Absaetze + Markdown-Heading-Marker
        if len(p.split()) <= 8 or p.strip().startswith("#"):
            sim += 0.05
        if sim > best_score:
            best_score = sim
            best_idx = i

    # Konfidenz-Schwellen — kalibriert anhand BMW-Run
    if best_idx < 0 or best_score < 0.40:
        # Zu schwacher Match — Fallback verwenden
        return {
            "anchor_phrase": None,
            "position_hint": fallback_hint,
            "confidence": "low",
            "score": round(best_score, 3) if best_idx >= 0 else 0,
            "method": "embedding-no-match",
        }

    if best_score >= 0.62:
        confidence = "high"
    elif best_score >= 0.50:
        confidence = "medium"
    else:
        confidence = "low"

    anchor = paras[best_idx]
    words = anchor.split()
    snippet = " ".join(words[:30]) + ("…" if len(words) > 30 else "")
    return {
        "anchor_phrase": snippet,
        "anchor_index": best_idx,
        "total_paragraphs": len(paras),
        "position_hint": f"Nach Absatz {best_idx + 1} von {len(paras)}: '{snippet}'",
        "confidence": confidence,
        "score": round(best_score, 3),
        "method": "embedding",
    }


def annotate_findings_with_anchors(
    findings: Iterable[dict], doc_text: str, doc_id: str | None = None,
) -> list[dict]:
    """Pro Finding den Anchor suchen und das Dict um 'anchor' erweitern."""
    out = []
    for f in findings:
        a = locate_anchor(f.get("label") or f.get("title") or "", doc_text, doc_id)
        out.append({**f, "anchor": a})
    return out
