import csv
import io
import json
import os
import uuid

from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
from rest_framework.authentication import SessionAuthentication
from rest_framework.decorators import api_view, authentication_classes, permission_classes
from rest_framework.permissions import IsAdminUser
from rest_framework_simplejwt.authentication import JWTAuthentication

from namecreate.models import TrainingJob
from namecreate.tasks import train_model_task


def _parse_json_data(request):
    """
    JSON body'den veriyi çeker.
    Beklenen format:
        {
            "features": [[1.2, 3.4, 5.6, 7.8], [2.1, 4.3, 6.5, 8.7], ...],
            "labels":   [0, 1, 2, ...]
        }
    """
    body = json.loads(request.body)
    features = body.get('features')
    labels = body.get('labels')

    if not features or not labels:
        raise ValueError("'features' ve 'labels' alanları zorunludur.")
    if len(features) != len(labels):
        raise ValueError("'features' ve 'labels' eleman sayısı eşit olmalıdır.")
    if len(features) < 10:
        raise ValueError("En az 10 eğitim örneği gönderiniz.")

    # Tip güvenliği: tüm değerler sayısal olmalı
    for i, row in enumerate(features):
        if not all(isinstance(v, (int, float)) for v in row):
            raise ValueError(f"features[{i}] içinde sayısal olmayan değer var.")
    if not all(isinstance(v, (int, float)) for v in labels):
        raise ValueError("labels listesi sadece sayısal değer içermelidir.")

    return features, [int(v) for v in labels]


def _parse_csv_data(file):
    """
    CSV dosyasından veriyi çeker.
    Beklenen format — son sütun label, geri kalanlar feature:
        1.2,3.4,5.6,7.8,0
        2.1,4.3,6.5,8.7,1
        ...
    Header satırı varsa otomatik atlanır.
    """
    content = file.read().decode('utf-8')
    reader = csv.reader(io.StringIO(content))

    features, labels = [], []
    for lineno, row in enumerate(reader, start=1):
        if not row:
            continue
        # Header satırını atla
        try:
            values = [float(v) for v in row]
        except ValueError:
            if lineno == 1:
                continue  # Başlık satırı
            raise ValueError(f"CSV satır {lineno}: sayısal olmayan değer.")

        if len(values) < 2:
            raise ValueError(f"CSV satır {lineno}: en az 2 sütun (özellik + etiket) gerekli.")

        features.append(values[:-1])
        labels.append(int(values[-1]))

    if len(features) < 10:
        raise ValueError("En az 10 eğitim örneği gönderiniz.")

    return features, labels


@csrf_exempt
def train_and_export_model(request):
    """
    Modeli arka planda eğitmek için Celery task'ı başlatır.

    Veri gönderme yöntemleri:

    1) JSON body:
       POST /api/v1/ml/train-model/
       Content-Type: application/json
       {
           "features": [[1.2, 3.4, 5.6, 7.8], ...],
           "labels":   [0, 1, 2, ...]
       }

    2) CSV dosyası:
       POST /api/v1/ml/train-model/
       Content-Type: multipart/form-data
       Form alanı: data=<csv_dosyası>
       (Son sütun label, geri kalanlar feature)

    3) Veri göndermezseniz yerleşik Iris demo verisi kullanılır.
    """
    if request.method != 'POST':
        return JsonResponse({'error': 'Sadece POST destekleniyor.'}, status=405)

    try:
        features, labels = None, None
        source = 'demo'

        # --- Yöntem 1: JSON body ---
        ct = request.content_type or ''
        if 'application/json' in ct and request.body:
            features, labels = _parse_json_data(request)
            source = 'json'

        # --- Yöntem 2: CSV dosyası ---
        elif 'data' in request.FILES:
            features, labels = _parse_csv_data(request.FILES['data'])
            source = 'csv'

        # --- Yöntem 3: Demo (Iris) ---
        # features ve labels None kalır, task default veriyi kullanır

        feature_count = len(features[0]) if features else None
        sample_count  = len(features)    if features else None

        task_id = str(uuid.uuid4())
        TrainingJob.objects.create(
            task_id=task_id,
            status='pending',
            features=features,
            labels=labels,
            feature_count=feature_count,
            sample_count=sample_count,
        )

        celery_task = train_model_task.delay(task_id)

        return JsonResponse({
            'status': 'queued',
            'message': 'Model eğitim görevi başlatıldı.',
            'task_id': task_id,
            'celery_task_id': celery_task.id,
            'data_source': source,
            'sample_count': sample_count,
            'feature_count': feature_count,
        })

    except (ValueError, KeyError) as e:
        return JsonResponse({'status': 'error', 'message': str(e)}, status=400)
    except Exception as e:
        return JsonResponse({'status': 'error', 'message': str(e)}, status=500)


def get_training_status(request):
    """Task'ın durumunu sorgular."""
    task_id = request.GET.get('task_id')
    
    if not task_id:
        return JsonResponse({
            "error": "task_id gerekli"
        }, status=400)
    
    try:
        job = TrainingJob.objects.get(task_id=task_id)
        
        response = {
            "task_id": job.task_id,
            "status": job.status,
            "created_at": job.created_at.isoformat() if job.created_at else None,
            "started_at": job.started_at.isoformat() if job.started_at else None,
            "completed_at": job.completed_at.isoformat() if job.completed_at else None,
        }
        
        # Task tamamlandığında metrikleri ekle
        if job.status == 'completed':
            response.update({
                "model_version": job.model_version.isoformat(),
                "metrics": {
                    "accuracy": job.accuracy,
                    "precision": job.precision,
                    "recall": job.recall,
                    "f1_score": job.f1_score,
                }
            })
        
        # Task başarısız olmuşsa hata mesajı ekle
        if job.status == 'failed':
            response["error_message"] = job.error_message
        
        return JsonResponse(response)
    
    except TrainingJob.DoesNotExist:
        return JsonResponse({
            "error": "Task bulunamadı"
        }, status=404)


@api_view(['GET'])
@authentication_classes([SessionAuthentication, JWTAuthentication])
@permission_classes([IsAdminUser])
def list_training_jobs(request):
    """TrainingJob kayıtlarını listeler."""
    status_filter = request.GET.get('status')
    limit = request.GET.get('limit', '50')

    try:
        limit = max(1, min(int(limit), 200))
    except ValueError:
        return JsonResponse({"error": "limit sayısal olmalıdır"}, status=400)

    jobs = TrainingJob.objects.all().order_by('-created_at')
    if status_filter:
        jobs = jobs.filter(status=status_filter)

    items = []
    for job in jobs[:limit]:
        model_exists = bool(job.model_path and os.path.exists(job.model_path))
        items.append({
            'id': job.pk,
            'task_id': job.task_id,
            'status': job.status,
            'model_type': job.model_type,
            'created_at': job.created_at.isoformat() if job.created_at else None,
            'started_at': job.started_at.isoformat() if job.started_at else None,
            'completed_at': job.completed_at.isoformat() if job.completed_at else None,
            'sample_count': job.sample_count,
            'feature_count': job.feature_count,
            'model_path': job.model_path,
            'model_exists': model_exists,
            'error_message': job.error_message,
        })

    return JsonResponse({
        'count': len(items),
        'results': items,
    })