"""真实数据契约与量化工具（时间对齐 / 提示词规则，供集成测试共用，不 mock 模型）。

本模块是"用真实数据复现问题"测试框架的公共底座。两类集成测试（时间对齐 /
幻觉词与专名提示词）都只读取**用户提供的真实数据文件**，绝不构造假音频、
假模型、假翻译输出来凑覆盖率；数据缺失时测试整体跳过。

数据契约（用户按下述约定提供真实文件即可，无需改动测试代码）：

1. 时间对齐数据（跨模块共享，默认目录：`tests/shared/data/alignment/`）
   - 音频/视频素材：`<name>.wav|.mp4|...`（真实语音）
   - 参考字幕：`<name>.reference.srt`（人工校对的时间轴）
   - 说明：对同一素材跑 whisper 节点（vad_filter 开/关两种配置），把产出
     的 transcript.srt 与 reference.srt 做时间对齐评估，量化"过早/过晚"程度。
2. 幻觉词与专有名词提示词规则数据（默认目录：`tests/shared/data/prompt_rules/`）
   - 日文字幕样本：`<name>.ja.srt`（真实视频的日文 ASR 输出）
   - 期望处理：`<name>.expected.txt`（每行一个语料关键词断言）
   - 说明：用真实数据调用 llm-translate 节点（真实 LLM API，不 mock），
     断言动态规则让译文不再输出寒暄幻觉、专名不被直译。

数据目录可通过环境变量 `WOV_TESTDATA_DIR` 覆盖（例如把素材放在外部盘），
也可由测试显式传入目录参数；两种方式都不依赖全局 conftest。
"""

from __future__ import annotations

import os
from dataclasses import dataclass, field
from pathlib import Path

# 测试代码根目录（tests/）：本文件位于 tests/shared/realdata_contract.py。
TESTS_DIR = Path(__file__).resolve().parent.parent

# 仓库根目录（tests/ 的上一级），用于定位迁移期仍在旧位置的素材。
WORKSPACE = TESTS_DIR.parent

# 真实数据根目录（新的模块化位置）：跨模块共享素材放 tests/shared/data/。
# 可通过环境变量 WOV_TESTDATA_DIR 覆盖（例如把大体积素材放外部盘）。
SHARED_DATA_DIR = Path(
    os.getenv("WOV_TESTDATA_DIR", str(TESTS_DIR / "shared" / "data"))
)

def data_roots() -> list[Path]:
    """返回要扫描的数据根目录（跨模块共享素材位置）。"""
    return [SHARED_DATA_DIR] if SHARED_DATA_DIR.is_dir() else []


def _subdir(name: str) -> list[Path]:
    """在全部数据根目录下找同名子目录（存在才返回）。"""
    return [root / name for root in data_roots() if (root / name).is_dir()]

# 时间对齐数据子目录、幻觉词/专名数据子目录（迁移期指向新位置的默认值，
# 实际探查由 alignment_candidates / prompt_rule_candidates 扫描全部根目录）。
ALIGNMENT_DIR = SHARED_DATA_DIR / "alignment"
PROMPT_RULES_DIR = SHARED_DATA_DIR / "prompt_rules"

# 时间对齐的量化指标：与参考时间轴的允许偏差（秒）。真实转写存在固有抖动，
# 用较大容差区分"正常误差"与"系统性地过早/过晚"两类问题。
TIER1_TOLERANCE_SECONDS = 0.5  # 第一档：单条字幕与参考的偏差阈值
TIER2_EARLY_SECONDS = 0.7     # 第二档：系统性偏早阈值（超过即判定"过早"）
TIER2_LATE_SECONDS = 0.7      # 第二档：系统性偏晚阈值（超过即判定"过晚"）


# ---------------------------------------------------------------------------
# 数据探查：真实数据文件是否存在
# ---------------------------------------------------------------------------


def alignment_candidates(directory: Path | None = None) -> list[Path]:
    """返回时间对齐测试可用的真实素材文件列表（存在才列出）。

    识别规则：目录下任意 `<name>.<ext>`（音频/视频），且必须存在同名
    `<name>.reference.srt` 参考字幕。两者齐备才是可用样本。
    不传 directory 时扫描全部数据根目录（新位置优先，旧位置兼容）。
    """
    bases = [directory] if directory else _subdir("alignment")
    candidates: list[Path] = []
    for base in bases:
        if not base.is_dir():
            continue
        for path in sorted(base.iterdir()):
            if path.suffix.lower() in {
                ".wav", ".mp3", ".flac", ".m4a", ".aac", ".ogg",
                ".mp4", ".mkv", ".mov", ".webm", ".ts",
            }:
                ref = path.with_suffix(".reference.srt")
                if ref.is_file() and path not in candidates:
                    candidates.append(path)
    return candidates


def prompt_rule_candidates(directory: Path | None = None) -> list[Path]:
    """返回提示词规则测试可用的真实样本列表（存在才列出）。

    识别规则：目录下任意 `<name>.ja.srt`，且必须存在同名
    `<name>.expected.txt` 期望清单。不传 directory 时扫描全部数据根目录。
    """
    bases = [directory] if directory else _subdir("prompt_rules")
    candidates: list[Path] = []
    for base in bases:
        if not base.is_dir():
            continue
        for path in sorted(base.glob("*.ja.srt")):
            expected = path.with_suffix("").with_suffix(".expected.txt")
            if expected.is_file() and path not in candidates:
                candidates.append(path)
    return candidates


# ---------------------------------------------------------------------------
# 时间对齐指标
# ---------------------------------------------------------------------------


@dataclass
class AlignmentReport:
    """一次转写产物 vs 参考字幕的时间对齐量化报告。"""

    name: str                       # 素材名
    vad_filter: bool                # 本次评测用的 vad_filter 配置
    produced: list[dict] = field(default_factory=list)   # 产物条目
    reference: list[dict] = field(default_factory=list)  # 参考条目
    deltas: list[float] = field(default_factory=list)    # 每条最近的偏差（秒）
    early_seconds: float = 0.0      # 系统性偏早总量（秒）累加
    late_seconds: float = 0.0       # 系统性偏晚总量（秒）累加
    mean_abs_error: float = 0.0     # 平均绝对偏差（秒），越小越准

    @property
    def bias(self) -> float:
        """整体偏差倾向：>0 偏晚，<0 偏早（中位数）。"""
        if not self.deltas:
            return 0.0
        ordered = sorted(self.deltas)
        return ordered[len(ordered) // 2]

    @property
    def consistently_early(self) -> bool:
        """是否系统性地偏早（中位偏差低于 -TIER2_EARLY_SECONDS）。"""
        return self.bias < -TIER2_EARLY_SECONDS

    @property
    def consistently_late(self) -> bool:
        """是否系统性地偏晚（中位偏差高于 +TIER2_LATE_SECONDS）。"""
        return self.bias > TIER2_LATE_SECONDS

    def format_summary(self) -> str:
        """生成可读的摘要文本，供失败/日志信息展示。"""
        return (
            f"[{self.name} vad={self.vad_filter}] 条目 {len(self.produced)} 条"
            f" vs 参考 {len(self.reference)} 条 | 平均绝对偏差 "
            f"{self.mean_abs_error:.2f}s | 偏差中位数 {self.bias:+.2f}s"
            f" | 偏早累计 {self.early_seconds:.1f}s 偏晚累计 {self.late_seconds:.1f}s"
        )


def align_report(
    name: str,
    vad_filter: bool,
    produced: list[dict],
    reference: list[dict],
) -> AlignmentReport:
    """构建对齐报告：逐条求最近参考时间差并汇总偏差倾向。

    对齐是"最近邻"匹配：对产物每条字幕，在参考时间轴中找其起始时刻最近的
    参考起始时刻；偏差 delta = 产物起始 - 参考起始。正 delta 表示字幕晚于
    真实说话、负 delta 表示字幕早于真实说话。偏差绝对值的均值反映整体
    同步精度；中位数符号反映系统性偏早/偏晚方向。
    """
    report = AlignmentReport(
        name=name,
        vad_filter=vad_filter,
        produced=produced,
        reference=reference,
    )
    ref_starts = [entry["start"] for entry in reference]
    if not ref_starts:
        return report
    import bisect

    deltas: list[float] = []
    early_sum = 0.0
    late_sum = 0.0
    for entry in produced:
        start = entry["start"]
        # 在有序参考起点序列中二分查找最近邻居。
        pos = bisect.bisect_left(ref_starts, start)
        candidates = []
        if pos > 0:
            candidates.append(ref_starts[pos - 1])
        if pos < len(ref_starts):
            candidates.append(ref_starts[pos])
        nearest = min(candidates, key=lambda ref: abs(start - ref))
        delta = start - nearest
        deltas.append(delta)
        if delta < 0:
            early_sum += -delta
        else:
            late_sum += delta
    report.deltas = deltas
    report.early_seconds = early_sum
    report.late_seconds = late_sum
    report.mean_abs_error = sum(abs(d) for d in deltas) / len(deltas) if deltas else 0.0
    return report


# ---------------------------------------------------------------------------
# 参考字幕净化
# ---------------------------------------------------------------------------

# 参考字幕净化正则：纯装饰/符号/垃圾行（如 OCR 栅栏 '---'、'==='、下划线等）
# 不参与时间对齐——它们不是真实的说话内容，混入会让指标失真。
_JUNK_RE = __import__("re").compile(r"^[\s\-—_=~•・。．.、*+]+$")


def clean_reference(entries: list[dict]) -> list[dict]:
    """从参考条目中剔除纯符号/装饰性垃圾行（无真实内容），返回保留条目。

    参考 SRT 由烧录字幕提取得到（见 scripts/extract_reference_srt.py），OCR
    可能把画面上的装饰/栅栏误收为字幕（如 '---'、'==='）。这类条目没有
    时间语义，若参与最近邻对齐会拉偏偏差统计，必须先剔除。
    """
    return [
        e for e in entries
        if e["text"].strip() and not _JUNK_RE.match(e["text"])
    ]


# ---------------------------------------------------------------------------
# 幻觉词 / 专有名词判定
# ---------------------------------------------------------------------------

# 上下文无关的收尾/开场寒暄幻觉词（可经环境变量/params 覆盖）：
# 这类内容在训练数据中出现频率极高，模型常凭空生成，与视频内容无关。
HALLUCINATION_TOKENS = [
    "谢谢观看", "感谢观看", "感谢收看", "谢谢收看", "感谢您的观看", "感谢您的收看",
    "观看视频", "谢谢观看本视频", "晚安", "下次再见", "再会", "敬请期待",
]

# 不应直译的专有名词（日文原文 → 应保留原文或使用约定译名）：
# "芒果" 是固定角色/品牌名（マンゴー），并非水果直译；此处给出不允许
# 被直译为"芒果"的日文原文，翻译时应保留或使用约定写法。
PROPER_NOUNS_NO_TRANSLATE = {
    "マンゴー": "芒果",   # 角色名/品牌名：避免被当水果直译（允许约定译名但禁止当普通词翻译）
    # 新增专名在此扩展，例如 {"ドラマチック": "ドラマチック"}（人名/品牌/虚拟名）。
}


def assert_no_halucination(translated_srt: str) -> list[str]:
    """校验译文 SRT 不含任何寒暄幻觉词，返回命中的词列表（空表示通过）。"""
    hits = []
    for token in HALLUCINATION_TOKENS:
        if token in translated_srt:
            hits.append(token)
    return hits


def assert_proper_noun_preserved(translated_srt: str, source_srt: str) -> list[str]:
    """校验专有名词未被直译。

    策略：源 SRT 中出现日文专名（如 ``マンゴー``）时，译文不应把该词的
    习惯译名（如"芒果"）当作普通词汇直译出来（"芒果"是水果词，出现在
    字幕里通常意味着专名被错误翻译）。返回违规项列表（空表示通过）。
    """
    violations = []
    for source_word, forbidden_translation in PROPER_NOUNS_NO_TRANSLATE.items():
        if source_word not in source_srt:
            continue  # 源字幕没出现该专名，无需校验
        if forbidden_translation in translated_srt:
            violations.append(f"{source_word} -> {forbidden_translation}")
    return violations


# ---------------------------------------------------------------------------
# 提示词规则拼接（与 nodes/llm.py 的 system_prompt 组装逻辑配套）
# ---------------------------------------------------------------------------


def build_translation_system_prompt(
    target_language: str,
    hallucination_tokens: list[str] | None = None,
    proper_nouns: dict[str, str] | None = None,
) -> str:
    """组装 llm-translate 系统提示词。

    在基础翻译指令上动态追加两段规则：
    1. 寒暄幻觉移除：当源数据含相关关键词（收尾/开场寒暄）时，提示词要求
       不翻译、不输出与具体内容无关的收尾寒暄（谢谢观看/晚安等）；
    2. 专有名词保留：提示词提供"不直译名单"，要求人名/品牌/虚拟名按原文
       保留或使用约定译名，禁止按字面直译。

    该函数是提示词规则的**数据契约**：nodes/llm.py 未来按此拼接实现，
    测试只在此验证"规则存在且生效"，不改任何 mock。
    """
    # 显式传入空表可禁用对应规则段（None 才回退默认表）。
    if hallucination_tokens is None:
        hallucination_tokens = HALLUCINATION_TOKENS
    if proper_nouns is None:
        proper_nouns = PROPER_NOUNS_NO_TRANSLATE
    prompt = (
        "你是专业字幕翻译。将用户提供的日文字幕翻译为"
        f"{target_language}。只返回译文，保持行数和顺序，不要添加解释。\n"
    )
    if hallucination_tokens:
        token_text = "、".join(hallucination_tokens)
        prompt += (
            "规则：字幕中若出现与上下文无关的收尾/开场寒暄（如"
            f"{token_text} 等），不翻译、不输出，保持输出行数为 0 或以空行占位。\n"
        )
    if proper_nouns:
        noun_lines = "；".join(
            f"{jp}（保留原文或使用约定译名 {zh}）" for jp, zh in proper_nouns.items()
        )
        prompt += (
            f"规则：专有名词（人名/品牌/SNS账号/虚拟角色名）不按字面直译，{noun_lines}。"
        )
    return prompt

# ---------------------------------------------------------------------------
# 兼容导出
# ---------------------------------------------------------------------------

# SRT 条目解析实现放在同包的 srt_entries.py；这里再导出一次，方便调用方
# 只导入一个模块即可获得"数据契约 + 解析工具"。
from tests.shared.srt_entries import parse_srt_entries  # noqa: E402

__all__ = [
    "ALIGNMENT_DIR",
    "PROMPT_RULES_DIR",
    "SHARED_DATA_DIR",
    "WORKSPACE",
    "data_roots",
    "alignment_candidates",
    "prompt_rule_candidates",
    "AlignmentReport",
    "align_report",
    "clean_reference",
    "parse_srt_entries",
    "HALLUCINATION_TOKENS",
    "PROPER_NOUNS_NO_TRANSLATE",
    "assert_no_halucination",
    "assert_proper_noun_preserved",
    "build_translation_system_prompt",
]