# modules/database/discourse_mongo_db.py
# Importaciones estándar
import io
import base64
from datetime import datetime, timezone
import logging

# Importaciones de terceros
import matplotlib.pyplot as plt

from .mongo_db import (
    get_collection,
    insert_document, 
    find_documents, 
    update_document, 
    delete_document
)

# Configuración del logger
logger = logging.getLogger(__name__)
COLLECTION_NAME = 'student_discourse_analysis'

########################################################################

def store_student_discourse_result(username, text1, text2, analysis_result):
    """
    Guarda el resultado del análisis de discurso en MongoDB.
    """
    try:
        # Verificar que el resultado contenga bytes de gráficos
        if not analysis_result.get('success', False):
            logger.error("No se puede guardar un análisis fallido")
            return False
            
        # Preparar el documento para MongoDB
        document = {
            'username': username,
            'timestamp': datetime.now(timezone.utc).isoformat(),
            'text1': text1,
            'text2': text2,
            'key_concepts1': analysis_result.get('key_concepts1', []),
            'key_concepts2': analysis_result.get('key_concepts2', [])
        }
        
        # Codificar gráficos a base64
        if 'graph1' in analysis_result and isinstance(analysis_result['graph1'], bytes):
            document['graph1'] = base64.b64encode(analysis_result['graph1']).decode('utf-8')
            
        if 'graph2' in analysis_result and isinstance(analysis_result['graph2'], bytes):
            document['graph2'] = base64.b64encode(analysis_result['graph2']).decode('utf-8')
            
        # Crear un gráfico combinado si se desea (opcional)
        if 'graph1' in document and 'graph2' in document:
            document['combined_graph'] = document['graph1']  # O alguna combinación
            
        # Guardar en MongoDB
        collection = get_collection('student_discourse_analysis')
        if not collection:
            logger.error("No se pudo obtener la colección")
            return False
            
        result = collection.insert_one(document)
        logger.info(f"Análisis de discurso guardado con ID: {result.inserted_id}")
        return True
        
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error guardando análisis de discurso: {str(e)}")
        return False

#################################################################################

# Corrección 1: Actualizar get_student_discourse_analysis para recuperar todos los campos necesarios

def get_student_discourse_analysis(username, limit=10):
    """
    Recupera los análisis del discurso de un estudiante.
    """
    try:
        collection = get_collection('student_discourse_analysis')
        if not collection:
            logger.error("No se pudo obtener la colección")
            return []
            
        query = {"username": username}
        documents = list(collection.find(query).sort("timestamp", -1).limit(limit))
        
        # Decodificar gráficos de base64 a bytes
        for doc in documents:
            try:
                if 'graph1' in doc and doc['graph1']:
                    doc['graph1'] = base64.b64decode(doc['graph1'])
                if 'graph2' in doc and doc['graph2']:
                    doc['graph2'] = base64.b64decode(doc['graph2'])
                if 'combined_graph' in doc and doc['combined_graph']:
                    doc['combined_graph'] = base64.b64decode(doc['combined_graph'])
            except Exception as decode_error:
                logger.error(f"Error decodificando gráficos: {str(decode_error)}")
                
        return documents
        
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error recuperando análisis de discurso: {str(e)}")
        return []
        
#####################################################################################
        
def get_student_discourse_data(username):
    """
    Obtiene un resumen de los análisis del discurso de un estudiante.
    """
    try:
        analyses = get_student_discourse_analysis(username, limit=None)
        formatted_analyses = []
        
        for analysis in analyses:
            formatted_analysis = {
                'timestamp': analysis['timestamp'],
                'text1': analysis.get('text1', ''),
                'text2': analysis.get('text2', ''),
                'key_concepts1': analysis.get('key_concepts1', []),
                'key_concepts2': analysis.get('key_concepts2', [])
            }
            formatted_analyses.append(formatted_analysis)
            
        return {'entries': formatted_analyses}
        
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error al obtener datos del discurso: {str(e)}")
        return {'entries': []}

###########################################################################
def update_student_discourse_analysis(analysis_id, update_data):
    """
    Actualiza un análisis del discurso existente.
    """
    try:
        query = {"_id": analysis_id}
        update = {"$set": update_data}
        return update_document(COLLECTION_NAME, query, update)
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error al actualizar análisis del discurso: {str(e)}")
        return False

###########################################################################
def delete_student_discourse_analysis(analysis_id):
    """
    Elimina un análisis del discurso.
    """
    try:
        query = {"_id": analysis_id}
        return delete_document(COLLECTION_NAME, query)
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error al eliminar análisis del discurso: {str(e)}")
        return False