# ------------------------------------------------------ Imports -------------------------------------------------------------------------------|
# Standard library imports

# Third-party library imports
from fastapi import FastAPI, HTTPException, status
from fastapi.openapi.docs import get_swagger_ui_html
from fastapi.responses import HTMLResponse
from fastapi.staticfiles import StaticFiles
from pydantic import BaseModel, Field
from sqlalchemy import inspect

# Local application imports
from database import check_database_connection, engine
from routers.collections import router as collections_router
from routers.documents import router as documents_router
from routers.prompts import router as prompts_router
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|


# ------------------------------------------------------ Schémas des réponses Swagger ----------------------------------------------------------|
class ApplicationResponse(BaseModel):
    """Informations générales sur l'application."""
    application: str = Field(examples=["Anderson — Semantic Retrieval for RAG"], )
    version: str = Field(examples=["0.2.0"], )
    status: str = Field(examples=["running"], )
    documentation: str = Field(examples=["/docs"], )


class HealthResponse(BaseModel):
    """État général de l'API."""
    status: str = Field(examples=["ok"], )


class DatabaseHealthResponse(BaseModel):
    """État de la connexion PostgreSQL."""
    status: str = Field(examples=["ok"], )
    database: str = Field(examples=["connected"], )
    connection_test: bool = Field(examples=[True], )


class DatabaseColumnResponse(BaseModel):
    """Description d'une colonne PostgreSQL."""
    name: str
    type: str
    nullable: bool
    primary_key: bool
    foreign_key: str | None = None


class DatabaseTableResponse(BaseModel):
    """Description d'une table PostgreSQL."""
    name: str
    columns: list[DatabaseColumnResponse]


class DatabaseSchemaResponse(BaseModel):
    """Description du schéma public de la base de données."""
    database: str = Field(examples=["PostgreSQL"], )
    schema_name: str = Field(examples=["public"], )
    table_count: int = Field(examples=[4], )
    tables: list[DatabaseTableResponse]
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|


# ------------------------------------------------------ Métadonnées Swagger -------------------------------------------------------------------|
swagger_tags = [
    {
        "name": "API Health",
        "description": (
            "Endpoints permettant de vérifier la disponibilité de l'API "
            "et de ses dépendances."
        ),
    },

    {
        "name": "Database",
        "description": (
            "Consultation technique de la base PostgreSQL utilisée "
            "par la démonstration Anderson."
        ),
    },

    {
        "name": "Collections",
        "description": "Création, consultation, modification et suppression des collections documentaires.",
    },

    {
        "name": "Documents",
        "description": "Upload, extraction, vectorisation, consultation et suppression des documents.",
    },

    {
        "name": "Prompts",
        "description": "Recherche vectorielle et génération de prompts enrichis à partir des documents.",
    },
]
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|


# ------------------------------------------------------ Création de l'application FastAPI -----------------------------------------------------|
app = FastAPI(
    title="Anderson — Semantic Retrieval for RAG",
    description=(
        "![Logo Anderson](/static/anderson-logo.png)\n\n"
        "## Démonstration Hugging Face Spaces\n\n"
        "Cette version publique et allégée d'Anderson permet d'organiser des documents en collections, "
        "d'extraire et découper leur contenu, de calculer des embeddings, puis d'effectuer une recherche "
        "vectorielle afin de produire un prompt enrichi.\n\n"
        "Le code de cette démonstration est consultable directement dans le "
        "[dépôt du Space Hugging Face]"
        "(https://huggingface.co/spaces/JeremyMikaleff/Anderson-Semantic_Retrieval_for_RAG/tree/main).\n\n"
        "## Projet Anderson original\n\n"
        "Le [projet complet disponible sur GitHub]"
        "(https://github.com/Projets-finaux-Simplon-2024/API-Anderson-BDD) "
        "présente une architecture plus étendue comprenant :\n\n"
        "- des tests automatisés de l'API et de ses services ;\n"
        "- une authentification avec JWT Bearer Token ;\n"
        "- une gestion des utilisateurs, des rôles et des permissions ;\n"
        "- PostgreSQL avec l'extension pgvector ;\n"
        "- MinIO pour assurer la persistance des documents uploadés ;\n"
        "- MLflow pour le registre, le versionnement et le monitoring du modèle d'embedding ;\n"
        "- le suivi de métriques de similarité cosinus ;\n"
        "- une étude comparative de trois modèles d'embedding : "
        "`OrdalieTech/Solon-embeddings-large-0.1`, `bge-m3-custom-fr` et "
        "`Cohere embed-multilingual-v3.0`.\n\n"
        "L'architecture de la base avait été préparée pour stocker les embeddings des trois modèles. "
        "L'intégration opérationnelle finale s'est concentrée sur Solon, afin de conserver un pipeline "
        "exécutable avec les ressources matérielles disponibles."
    ),
    version="0.2.0",
    docs_url=None,
    redoc_url="/redoc",
    openapi_url="/openapi.json",
    openapi_tags=swagger_tags,
    swagger_ui_parameters={
        "defaultModelsExpandDepth": -1,
        "docExpansion": "none",
        "displayRequestDuration": True,
        "filter": True,
    },
)
app.include_router(collections_router)
app.include_router(documents_router)
app.include_router(prompts_router)

app.mount("/static", StaticFiles(directory="static"), name="static")
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|

# ------------------------------------------------------ Documentation Swagger personnalisée ---------------------------------------------------|
@app.get("/docs", include_in_schema=False)
def custom_swagger_ui():
    swagger_page = get_swagger_ui_html(
        openapi_url=app.openapi_url,
        title=f"{app.title} — Documentation",
        swagger_favicon_url="static/favicon.png",
        swagger_ui_parameters={
            "defaultModelsExpandDepth": -1,
            "docExpansion": "none",
            "displayRequestDuration": True,
            "filter": True,
        },
    )

    html_content = swagger_page.body.decode("utf-8").replace(
        "</head>",
        '<link rel="stylesheet" href="/static/swagger-dark.css"></head>',
    )

    return HTMLResponse(html_content)
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|

# ------------------------------------------------------ Endpoints API Health ------------------------------------------------------------------|
@app.get(
    "/",
    response_model=ApplicationResponse,
    status_code=status.HTTP_200_OK,
    summary="Informations sur l'application",
    description=(
        "Retourne le nom, la version et l'état général de l'application Anderson."
    ),
    tags=["API Health"],
)
def root() -> ApplicationResponse:
    return ApplicationResponse(
        application="Anderson — Semantic Retrieval for RAG",
        version=app.version,
        status="running",
        documentation="/docs",
    )


@app.get(
    "/health",
    response_model=HealthResponse,
    status_code=status.HTTP_200_OK,
    summary="Vérifier la disponibilité de l'API",
    description=(
        "Vérifie que le serveur FastAPI est démarré et capable de répondre "
        "aux requêtes HTTP."
    ),
    tags=["API Health"],
)
def health() -> HealthResponse:
    return HealthResponse(status="ok")


@app.get(
    "/health/database",
    response_model=DatabaseHealthResponse,
    status_code=status.HTTP_200_OK,
    summary="Vérifier la connexion PostgreSQL",
    description=(
        "Exécute une requête minimale sur la base Neon PostgreSQL afin de vérifier "
        "que la connexion configurée avec DATABASE_URL est opérationnelle."
    ),
    responses={
        status.HTTP_503_SERVICE_UNAVAILABLE: {
            "description": "La base PostgreSQL est indisponible.",
        },
    },
    tags=["API Health"],
)
def database_health() -> DatabaseHealthResponse:
    try:
        connection_test = check_database_connection()
    except Exception as exception:
        raise HTTPException(
            status_code=status.HTTP_503_SERVICE_UNAVAILABLE,
            detail="Database unavailable",
        ) from exception

    return DatabaseHealthResponse(
        status="ok",
        database="connected",
        connection_test=connection_test,
    )
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|


# ------------------------------------------------------ Endpoint schéma PostgreSQL ------------------------------------------------------------|
@app.get(
    "/database/schema",
    response_model=DatabaseSchemaResponse,
    status_code=status.HTTP_200_OK,
    summary="Consulter le schéma de la base de données",
    description=(
        "Retourne les tables, colonnes, types, clés primaires et clés étrangères "
        "du schéma public PostgreSQL. Aucune donnée métier ni information de "
        "connexion sensible n'est exposée."
    ),
    responses={
        status.HTTP_503_SERVICE_UNAVAILABLE: {
            "description": "Le schéma PostgreSQL ne peut pas être consulté.",
        },
    },
    tags=["Database"],
)
def get_database_schema() -> DatabaseSchemaResponse:
    try:
        database_inspector = inspect(engine)
        table_names = sorted(
            database_inspector.get_table_names(schema="public"),
        )

        tables: list[DatabaseTableResponse] = []

        for table_name in table_names:
            primary_key = database_inspector.get_pk_constraint(
                table_name,
                schema="public",
            )
            primary_key_columns = set(
                primary_key.get("constrained_columns") or [],
            )

            foreign_keys = database_inspector.get_foreign_keys(
                table_name,
                schema="public",
            )

            foreign_key_mapping: dict[str, str] = {}

            for foreign_key in foreign_keys:
                constrained_columns = foreign_key.get(
                    "constrained_columns",
                    [],
                )
                referred_table = foreign_key.get("referred_table")
                referred_columns = foreign_key.get(
                    "referred_columns",
                    [],
                )

                for column_name, referred_column in zip(
                    constrained_columns,
                    referred_columns,
                ):
                    foreign_key_mapping[column_name] = (
                        f"{referred_table}.{referred_column}"
                    )

            columns: list[DatabaseColumnResponse] = []

            for column in database_inspector.get_columns(
                table_name,
                schema="public",
            ):
                column_name = column["name"]

                columns.append(
                    DatabaseColumnResponse(
                        name=column_name,
                        type=str(column["type"]),
                        nullable=column["nullable"],
                        primary_key=column_name in primary_key_columns,
                        foreign_key=foreign_key_mapping.get(column_name),
                    )
                )

            tables.append(
                DatabaseTableResponse(
                    name=table_name,
                    columns=columns,
                )
            )

    except Exception as exception:
        raise HTTPException(
            status_code=status.HTTP_503_SERVICE_UNAVAILABLE,
            detail="Database schema unavailable",
        ) from exception

    return DatabaseSchemaResponse(
        database="PostgreSQL",
        schema_name="public",
        table_count=len(tables),
        tables=tables,
    )
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|