import json
import time
from typing import Dict, List, Any, Optional
from datetime import datetime

from agents.base_agent import Agent
from core.factory import LLMFactory

class AgentAnalyseJSON(Agent):
    """
    Agent pour analyser des données JSON
    """
    def __init__(self, nom: str = "AgentAnalyseJSON", modele: str = "mistral7b"):
        """
        Initialisation de l'agent d'analyse JSON
        
        Args:
            nom: Nom de l'agent
            modele: Identifiant du modèle LLM à utiliser (par défaut: mistral7b)
        """
        super().__init__(nom)
        
        # Création du modèle via la factory
        self.llm = LLMFactory.create(modele)
        
        # Configuration du modèle
        self.llm.set_role("formateur", {
            "system_prompt": "Tu es un expert en analyse de données JSON. Tu dois extraire des informations pertinentes, identifier des tendances et répondre à des questions sur les données.",
            "params": {
                "temperature": 0.4,
                "top_p": 0.9
            }
        })
    
    def executer(self, json_data: Dict[str, Any], 
                question: str = "Analyse ces données et extrait les informations principales.") -> Dict[str, Any]:
        """
        Analyse des données JSON
        
        Args:
            json_data: Données JSON à analyser
            question: Question à poser au modèle
            
        Returns:
            Résultats de l'analyse sous forme de dictionnaire
        """
        # Conversion du JSON en chaîne formatée
        json_str = json.dumps(json_data, ensure_ascii=False, indent=2)
        
        # Construction du prompt avec le JSON et la question
        prompt = f"{question}\n\nDonnées JSON à analyser:\n```json\n{json_str}\n```"
        
        # Interrogation du modèle
        reponse = self.llm.generate(prompt)
        
        # Construction du résultat
        resultats = {
            "question": question,
            "reponse": reponse,
            "timestamp": datetime.now().isoformat(),
            "taille_json": len(json_str)
        }
        
        # Ajout à l'historique
        self.ajouter_historique("analyse_json", prompt[:200] + "...", reponse[:200] + "...")
        
        return resultats
    
    def extraire_structure(self, json_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """
        Extrait la structure d'un JSON (clés, types, profondeur)
        
        Args:
            json_data: Données JSON à analyser
            
        Returns:
            Dictionnaire contenant la structure et des statistiques
        """
        resultat = {
            "structure": {},
            "statistiques": {
                "nb_cles": 0,
                "profondeur_max": 0,
                "types": {}
            }
        }
        
        def explorer_structure(data, chemin="", profondeur=0):
            nonlocal resultat
            
            # Mise à jour de la profondeur max
            resultat["statistiques"]["profondeur_max"] = max(resultat["statistiques"]["profondeur_max"], profondeur)
            
            if isinstance(data, dict):
                structure = {}
                for cle, valeur in data.items():
                    nouveau_chemin = f"{chemin}.{cle}" if chemin else cle
                    resultat["statistiques"]["nb_cles"] += 1
                    
                    type_valeur = type(valeur).__name__
                    if type_valeur not in resultat["statistiques"]["types"]:
                        resultat["statistiques"]["types"][type_valeur] = 0
                    resultat["statistiques"]["types"][type_valeur] += 1
                    
                    if isinstance(valeur, (dict, list)):
                        structure[cle] = explorer_structure(valeur, nouveau_chemin, profondeur + 1)
                    else:
                        structure[cle] = type_valeur
                return structure
                
            elif isinstance(data, list):
                if data and isinstance(data[0], (dict, list)):
                    # Pour les listes de structures complexes, on analyse le premier élément
                    return [explorer_structure(data[0], f"{chemin}[0]", profondeur + 1)]
                else:
                    # Pour les listes de valeurs simples
                    type_elements = "vide" if not data else type(data[0]).__name__
                    resultat["statistiques"]["nb_cles"] += 1
                    
                    if "list" not in resultat["statistiques"]["types"]:
                        resultat["statistiques"]["types"]["list"] = 0
                    resultat["statistiques"]["types"]["list"] += 1
                    
                    return f"list[{type_elements}]"
            else:
                return type(data).__name__
        
        resultat["structure"] = explorer_structure(json_data)
        
        self.ajouter_historique("extraire_structure", "JSON", resultat)
        return resultat
    
    def fusionner_jsons(self, json1: Dict[str, Any], json2: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """
        Fusionne deux structures JSON en conservant les informations des deux
        
        Args:
            json1: Premier dictionnaire JSON
            json2: Second dictionnaire JSON
            
        Returns:
            Dictionnaire fusionné
        """
        if not json1:
            return json2
        
        if not json2:
            return json1
        
        resultat = json1.copy()
        
        # Fonction récursive pour fusionner
        def fusionner(dict1, dict2):
            for cle, valeur in dict2.items():
                if cle in dict1:
                    # Si les deux sont des dictionnaires, fusion récursive
                    if isinstance(dict1[cle], dict) and isinstance(valeur, dict):
                        fusionner(dict1[cle], valeur)
                    # Si les deux sont des listes, concaténation
                    elif isinstance(dict1[cle], list) and isinstance(valeur, list):
                        dict1[cle].extend(valeur)
                    # Sinon, on garde les deux valeurs dans une liste
                    else:
                        if not isinstance(dict1[cle], list):
                            dict1[cle] = [dict1[cle]]
                        if isinstance(valeur, list):
                            dict1[cle].extend(valeur)
                        else:
                            dict1[cle].append(valeur)
                else:
                    # Si la clé n'existe pas dans dict1, on l'ajoute simplement
                    dict1[cle] = valeur
        
        fusionner(resultat, json2)
        self.ajouter_historique("fusionner_jsons", "Fusion de deux JSON", "Fusion réussie")
        
        return resultat