# Fichier : core_logic.py
import sqlite3
import datetime
import re
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import uuid  # <-- AJOUT NÉCESSAIRE pour générer des IDs uniques

# --- CONFIGURATION GLOBALE ---
DB_NAME = "charlotte_apy.db"
MODEL_NAME = "Clemylia/Tiny-charlotte"
MAX_QUOTA = 1200
MAX_TOKENS_PER_RESPONSE = 100

# ----------------------------------------------------
# A. LOGIQUE DE BASE DE DONNÉES SQLite (Fonctions réutilisables)
# ----------------------------------------------------

def init_db():
    conn = sqlite3.connect(DB_NAME)
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("""
        CREATE TABLE IF NOT EXISTS api_keys (
            key_id TEXT PRIMARY KEY,
            quota_remaining INTEGER,
            max_quota INTEGER,
            date_last_use TEXT
        )
    """)
    conn.commit()
    conn.close()

def get_all_keys():
    conn = sqlite3.connect(DB_NAME)
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT key_id, quota_remaining, max_quota, date_last_use FROM api_keys")
    rows = cursor.fetchall()
    conn.close()
    keys = {}
    for row in rows:
        keys[row[0]] = {'quota_remaining': row[1], 'max_quota': row[2], 'date_last_use': row[3]}
    return keys

def get_key_data(key_id):
    conn = sqlite3.connect(DB_NAME)
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT quota_remaining, max_quota, date_last_use FROM api_keys WHERE key_id = ?", (key_id,))
    row = cursor.fetchone()
    conn.close()
    if row:
        return {'quota_remaining': row[0], 'max_quota': row[1], 'date_last_use': row[2]}
    return None

def add_key_to_db(key_id, max_quota=MAX_QUOTA):
    conn = sqlite3.connect(DB_NAME)
    cursor = conn.cursor()
    today = datetime.date.today().isoformat()
    try:
        cursor.execute("INSERT INTO api_keys (key_id, quota_remaining, max_quota, date_last_use) VALUES (?, ?, ?, ?)", (key_id, max_quota, max_quota, today))
        conn.commit()
        conn.close()
        return True
    except sqlite3.IntegrityError:
        conn.close()
        return False

# 🔑 NOUVELLE FONCTION AJOUTÉE POUR CRÉER ET ENREGISTRER UNE CLÉ UNIQUE
def create_api_key(max_quota=MAX_QUOTA):
    """
    Génère une clé d'API unique (Tn-charlotte-...) et l'enregistre immédiatement 
    dans la base de données via add_key_to_db.
    """
    # Générer une clé unique au format souhaité
    unique_id = uuid.uuid4().hex[:20].upper()
    api_key = f"Tn-charlotte-{unique_id}"
    
    # Validation minimale (vérification du format)
    is_valid, _ = validate_key(api_key)
    
    # Enregistrement dans la DB
    if is_valid and add_key_to_db(api_key, max_quota):
        return api_key
    
    return None # Retourne None en cas d'échec d'insertion ou de validation


def delete_key_from_db(key_id):
    conn = sqlite3.connect(DB_NAME)
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("DELETE FROM api_keys WHERE key_id = ?", (key_id,))
    conn.commit()
    conn.close()

def update_key_quota_in_db(key_id, new_remaining_quota, new_date_last_use):
    conn = sqlite3.connect(DB_NAME)
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("UPDATE api_keys SET quota_remaining = ?, date_last_use = ? WHERE key_id = ?", (new_remaining_quota, new_date_last_use, key_id))
    conn.commit()
    conn.close()

def reset_key_quota_in_db(key_id):
    conn = sqlite3.connect(DB_NAME)
    cursor = conn.cursor()
    today = datetime.date.today().isoformat()
    cursor.execute("UPDATE api_keys SET quota_remaining = max_quota, date_last_use = ? WHERE key_id = ?", (today, key_id))
    conn.commit()
    conn.close()
    
def validate_key(key_str):
    # (Logique de validation inchangée)
    if not key_str.startswith("Tn-charlotte"):
        return False, "La clé doit commencer par Tn-charlotte."
    num_digits = len(re.findall(r'\d', key_str))
    if num_digits < 5:
        return False, f"La clé doit contenir au moins 5 chiffres (actuel : {num_digits})."
    num_letters = len(re.findall(r'[a-zA-Z]', key_str))
    if num_letters < 7:
        return False, f"La clé doit contenir au moins 7 lettres (actuel : {num_letters})."
    return True, "Clé valide !"

# Appel initial
init_db()

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# B. CHARGEMENT DU MODÈLE (Chargement unique pour le serveur)
# ----------------------------------------------------

# Ces variables seront utilisées par le serveur FastAPI
MODEL, TOKENIZER, DEVICE = None, None, None

def load_tiny_charlotte_server():
    """Charge le modèle une seule fois pour le serveur API."""
    global MODEL, TOKENIZER, DEVICE
    if MODEL is None:
        try:
            print("INFO: Chargement du modèle Tiny-Charlotte...")
            DEVICE = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
            TOKENIZER = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
            MODEL = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_NAME).to(DEVICE)
            print(f"INFO: Modèle chargé avec succès sur {DEVICE}.")
        except Exception as e:
            print(f"ERREUR: Échec du chargement du modèle: {e}")

# Le serveur FastAPI appellera cette fonction au démarrage.

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# C. LOGIQUE D'INFÉRENCE POUR L'API (Retourne données et code statut)
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def run_inference_api(api_key, prompt):
    """
    Exécute l'inférence et gère le quota.
    Retourne (données JSON, code statut HTTP).
    """
    if MODEL is None or TOKENIZER is None:
        return {"error": "Internal Server Error: Model not loaded."}, 500

    today = datetime.date.today().isoformat()
    key_data = get_key_data(api_key)
    
    if key_data is None:
        # 401 Unauthorized: Clé invalide
        return {"error": "Unauthorized: Invalid API Key."}, 401

    # Réinitialisation automatique du Quota
    if key_data['date_last_use'] != today:
        key_data['quota_remaining'] = key_data['max_quota']
        key_data['date_last_use'] = today
        update_key_quota_in_db(api_key, key_data['quota_remaining'], today)

    # Vérification du Quota
    if key_data['quota_remaining'] < MAX_TOKENS_PER_RESPONSE:
        # 429 Too Many Requests: Quota atteint
        return {
            "error": "Quota Exceeded: Daily token limit reached.",
            "usage": {"tokens_remaining": key_data['quota_remaining'], "limit": MAX_QUOTA}
        }, 429
        
    try:
        # Encodage et Génération
        input_ids = TOKENIZER.encode(prompt, return_tensors='pt').to(DEVICE)
        
        output = MODEL.generate(
            input_ids,
            max_length=input_ids.shape[1] + MAX_TOKENS_PER_RESPONSE, 
            do_sample=True, top_k=50, top_p=0.95, num_return_sequences=1,
            pad_token_id=TOKENIZER.eos_token_id
        )
        
        response_text = TOKENIZER.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
        tokens_generated = output.shape[1] - input_ids.shape[1]
        
    except Exception as e:
        print(f"ERREUR d'inférence: {e}")
        return {"error": "Internal Server Error: Inference failed."}, 500

    # Mise à Jour du Quota DANS LA BASE DE DONNÉES
    new_remaining = key_data['quota_remaining'] - tokens_generated
    update_key_quota_in_db(api_key, new_remaining, today)

    # Retour de la réponse (200 OK)
    return {
        "generated_text": response_text,
        "model": MODEL_NAME,
        "usage": {
            "tokens_used": tokens_generated,
            "tokens_remaining": new_remaining,
            "limit": MAX_QUOTA
        }
    }, 200

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# D. LOGIQUE D'INFÉRENCE POUR STREAMLIT (Nécessite les outils Streamlit)
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# (Ceci est un placeholder, la logique Streamlit sera dans charlotte_apy.py)