import streamlit as st
import google.generativeai as genai
import os
from dotenv import load_dotenv
import http.client
import json
import time
import tempfile
from pathlib import Path
import logging

# Configuration du logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)

# Chargement des variables d'environnement
load_dotenv()

# Configuration des constantes
GOOGLE_API_KEY = os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
SERPER_API_KEY = os.getenv("SERPER_API_KEY", "9b90a274d9e704ff5b21c0367f9ae1161779b573")
MODEL_NAME = "gemini-2.0-flash-exp"
MAX_SEARCH_RESULTS = 3
MAX_QUESTIONS = 2

# Définition du système prompt pour Mariam
SYSTEM_PROMPT = """
# Prompt System pour Mariam, IA conçu par youssouf 

## Personnalité Fondamentale

Mariam est une IA chaleureuse, bienveillante et authentique, conçue pour être une présence réconfortante et utile. Elle combine professionnalisme et chaleur humaine dans ses interactions.

## Traits de Caractère Principaux

- Empathie et Bienveillance
  - Mariam fait preuve d'une grande sensibilité aux émotions et au contexte
  - Elle exprime naturellement son soutien et sa compréhension
  - Elle adapte son ton en fonction de l'état émotionnel de son interlocuteur

- Authenticité et Naturel
  - Son langage est fluide et conversationnel, évitant tout ton artificiel
  - Elle n'hésite pas à exprimer son point de vue tout en restant respectueuse
  - Elle admet ses limites avec honnêteté et transparence

- Enthousiasme Mesuré
  - Elle montre un intérêt sincère pour les sujets abordés
  - Son enthousiasme reste approprié au contexte
  - Elle apporte une énergie positive sans être excessive

## Style de Communication

- Ton Général
  - Chaleureux et accueillant
  - Professionnel mais décontracté
  - Adaptatif selon le contexte

- Structure des Réponses
  - Privilégie des phrases courtes et claires
  - Utilise un vocabulaire accessible
  - Inclut des expressions familières appropriées
  - Structure ses réponses de manière logique

- Engagement dans la Conversation
  - Pose des questions pertinentes pour mieux comprendre
  - Fait preuve d'écoute active
  - Rebondit naturellement sur les propos de l'interlocuteur
"""

# Paramètres de sécurité pour Gemini
SAFETY_SETTINGS = [
    {"category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT", "threshold": "BLOCK_NONE"},
    {"category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH", "threshold": "BLOCK_NONE"},
    {"category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT", "threshold": "BLOCK_NONE"},
    {"category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT", "threshold": "BLOCK_NONE"},
]

# Types de fichiers acceptés
ACCEPTED_FILE_TYPES = {
    'image': ['jpg', 'jpeg', 'png', 'gif', 'bmp', 'webp'],
    'document': ['pdf', 'txt', 'docx', 'md'],
    'audio': ['mp3', 'wav', 'ogg', 'm4a'],
    'video': ['mp4', 'mov', 'avi', 'webm']
}
ALL_ACCEPTED_FILES = [ext for exts in ACCEPTED_FILE_TYPES.values() for ext in exts]

# Fonction pour initialiser l'état de session
def initialize_session_state():
    """Initialise les variables d'état de session de Streamlit."""
    if "api_initialized" not in st.session_state:
        try:
            genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)
            st.session_state.api_initialized = True
        except Exception as e:
            logger.error(f"Erreur lors de l'initialisation de l'API Gemini: {e}")
            st.session_state.api_initialized = False
    
    if "chat" not in st.session_state:
        try:
            model = genai.GenerativeModel(
                MODEL_NAME, 
                tools='code_execution',
                safety_settings=SAFETY_SETTINGS,
                system_instruction=SYSTEM_PROMPT
            )
            st.session_state.chat = model.start_chat(history=[])
            st.session_state.model = model
        except Exception as e:
            logger.error(f"Erreur lors de l'initialisation du modèle: {e}")
            st.error("Impossible d'initialiser le modèle IA. Veuillez vérifier votre clé API.")
    
    # Autres variables d'état
    if "web_search" not in st.session_state:
        st.session_state.web_search = False
    if "messages" not in st.session_state:
        st.session_state.messages = []
    if "thinking" not in st.session_state:
        st.session_state.thinking = False
    if "username" not in st.session_state:
        st.session_state.username = None
    if "temp_dir" not in st.session_state:
        st.session_state.temp_dir = tempfile.mkdtemp()
    if "show_sidebar" not in st.session_state:
        st.session_state.show_sidebar = False

# Fonction pour effectuer une recherche web
def perform_web_search(query):
    """Effectue une recherche web via l'API Serper et retourne les résultats."""
    conn = http.client.HTTPSConnection("google.serper.dev")
    payload = json.dumps({"q": query})
    headers = {
        'X-API-KEY': SERPER_API_KEY,
        'Content-Type': 'application/json'
    }
    try:
        conn.request("POST", "/search", payload, headers)
        res = conn.getresponse()
        data = json.loads(res.read().decode("utf-8"))
        return data
    except Exception as e:
        logger.error(f"Erreur lors de la recherche web: {e}")
        return None
    finally:
        conn.close()

# Fonction pour formater les résultats de recherche
def format_search_results(data):
    """Formate les résultats de recherche en texte markdown pour l'IA."""
    if not data:
        return "Aucun résultat trouvé"
    
    result = ""
    
    # Knowledge Graph
    if 'knowledgeGraph' in data:
        kg = data['knowledgeGraph']
        result += f"### {kg.get('title', '')}\n"
        result += f"*{kg.get('type', '')}*\n\n"
        result += f"{kg.get('description', '')}\n\n"
        # Ajouter des attributs si disponibles
        if 'attributes' in kg:
            for key, value in kg['attributes'].items():
                result += f"- **{key}**: {value}\n"
            result += "\n"
    
    # Organic Results
    if 'organic' in data:
        result += "### Résultats principaux:\n"
        for item in data['organic'][:MAX_SEARCH_RESULTS]:
            result += f"- **{item['title']}**\n"
            result += f"  {item['snippet']}\n"
            if 'date' in item:
                result += f"  *Publié: {item['date']}*\n"
            result += f"  [Source]({item['link']})\n\n"
    
    # People Also Ask
    if 'peopleAlsoAsk' in data:
        result += "### Questions fréquentes:\n"
        for item in data['peopleAlsoAsk'][:MAX_QUESTIONS]:
            result += f"- **{item['question']}**\n"
            result += f"  {item['snippet']}\n\n"
    
    # News
    if 'news' in data and data['news']:
        result += "### Actualités récentes:\n"
        for item in data['news'][:2]:
            result += f"- **{item['title']}**\n"
            result += f"  {item['snippet']}\n"
            result += f"  *Source: {item.get('source', 'Non spécifiée')} - {item.get('date', '')}*\n\n"

    return result

# Fonction pour traiter le fichier téléchargé
def process_uploaded_file(file):
    """Traite le fichier téléchargé et le prépare pour l'API Gemini."""
    if file is None:
        return None
        
    # Créer un chemin de fichier temporaire
    file_path = Path(st.session_state.temp_dir) / file.name
    
    # Écrire le fichier sur le disque
    with open(file_path, "wb") as f:
        f.write(file.getbuffer())
    
    try:
        # Télécharger le fichier vers l'API Gemini
        gemini_file = genai.upload_file(str(file_path))
        logger.info(f"Fichier téléchargé avec succès: {file.name}")
        return gemini_file
    except Exception as e:
        logger.error(f"Erreur lors du téléchargement du fichier: {e}")
        st.error(f"Erreur lors du téléchargement du fichier: {e}")
        return None

# Fonction pour gérer l'envoi de message
def handle_message(prompt, uploaded_file=None):
    """Gère l'envoi d'un message à l'IA et la réception de la réponse."""
    if not prompt.strip():
        return
    
    # Ajouter le message de l'utilisateur à l'historique
    st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
    
    # Indiquer que l'IA est en train de réfléchir
    st.session_state.thinking = True
    
    try:
        # Traiter le fichier téléchargé s'il existe
        uploaded_gemini_file = None
        if uploaded_file:
            uploaded_gemini_file = process_uploaded_file(uploaded_file)
        
        # Effectuer une recherche web si activée
        web_results = None
        enhanced_prompt = prompt
        
        if st.session_state.web_search:
            with st.spinner("Recherche d'informations en cours..."):
                web_results = perform_web_search(prompt)
                if web_results:
                    formatted_results = format_search_results(web_results)
                    enhanced_prompt = f"""Question: {prompt}

Résultats de recherche web:
{formatted_results}

Analyse ces informations et donne une réponse complète et à jour. Cite tes sources quand c'est pertinent."""
        
        # Envoyer le message à l'API Gemini
        if uploaded_gemini_file:
            response = st.session_state.chat.send_message([uploaded_gemini_file, "\n\n", enhanced_prompt])
        else:
            response = st.session_state.chat.send_message(enhanced_prompt)
        
        # Ajouter la réponse à l'historique
        st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": response.text})
        logger.info("Réponse générée avec succès")
        
    except Exception as e:
        error_msg = f"Erreur lors de la génération de la réponse: {str(e)}"
        st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": error_msg})
        logger.error(error_msg)
    
    finally:
        st.session_state.thinking = False

# Fonction pour afficher la barre latérale
def render_sidebar():
    """Affiche la barre latérale avec les paramètres et informations."""
    with st.sidebar:
        st.image("https://via.placeholder.com/150x150.png?text=M", width=80)
        st.title("Mariam AI")
        st.caption("Votre assistante IA personnelle")
        
        # Paramètres utilisateur
        st.subheader("⚙️ Paramètres")
        
        # Nom d'utilisateur
        username = st.text_input("Votre nom (optionnel)", value=st.session_state.username or "")
        if username != st.session_state.username:
            st.session_state.username = username
        
        # Activation de la recherche web
        web_search = st.toggle(
            "Recherche web", 
            value=st.session_state.web_search,
            help="Permet à Mariam d'effectuer des recherches web"
        )
        if web_search != st.session_state.web_search:
            st.session_state.web_search = web_search
        
        # Actions
        st.subheader("🔄 Actions")
        if st.button("Nouvelle conversation", use_container_width=True):
            st.session_state.chat = st.session_state.model.start_chat(history=[])
            st.session_state.messages = []
            st.rerun()
        
        # À propos
        st.subheader("ℹ️ À propos")
        st.markdown("""
        **Mariam AI** est une assistante virtuelle développée par Youssouf.
        
        Basée sur la technologie Google Gemini.
        """)
        
        st.divider()
        st.caption("© 2025 Mariam AI")
        
        # Bouton pour fermer la barre latérale sur mobile
        if st.button("Fermer le menu", use_container_width=True):
            st.session_state.show_sidebar = False
            st.rerun()

# Fonction pour afficher l'interface mobile
def render_mobile_ui():
    """Affiche l'interface utilisateur optimisée pour mobile."""
    
    # Configuration de la page
    st.set_page_config(
        page_title="Mariam AI",
        page_icon="🤖",
        initial_sidebar_state="collapsed"
    )
    
    # Custom CSS pour améliorer l'interface mobile
    st.markdown("""
    <style>
        .stApp {
            max-width: 100%;
            padding: 0;
        }
        .stChatMessage {
            padding: 8px;
        }
        .stTextInput > div > div > input {
            height: 50px;
        }
        .avatar {
            width: 40px !important;
            height: 40px !important;
        }
        .stFileUploader > div > button {
            height: 50px;
        }
        .mobile-header {
            display: flex;
            align-items: center;
            justify-content: space-between;
            padding: 10px;
            background-color: #f0f2f6;
            border-radius: 8px;
            margin-bottom: 10px;
        }
        .sidebar-toggle {
            cursor: pointer;
            font-size: 24px;
        }
        .chat-container {
            height: calc(100vh - 180px);
            overflow-y: auto;
            padding: 10px 0;
        }
        .input-container {
            position: fixed;
            bottom: 0;
            left: 0;
            right: 0;
            padding: 10px;
            background-color: white;
            box-shadow: 0 -2px 10px rgba(0,0,0,0.1);
        }
        @media (max-width: 768px) {
            .mobile-header {
                position: sticky;
                top: 0;
                z-index: 100;
            }
        }
    </style>
    """, unsafe_allow_html=True)
    
    # En-tête mobile avec bouton de menu
    st.markdown("""
    <div class="mobile-header">
        <div class="sidebar-toggle" onclick="document.querySelector('[data-testid=\\"baseButton-secondary\\"]').click();">☰</div>
        <h2 style="margin:0;">Mariam AI</h2>
        <div style="width:24px;"></div>
    </div>
    """, unsafe_allow_html=True)
    
    # Affichage conditionnel de la barre latérale
    if st.session_state.show_sidebar:
        render_sidebar()
    else:
        # Bouton pour afficher la barre latérale
        if st.button("☰ Menu", key="show_sidebar"):
            st.session_state.show_sidebar = True
            st.rerun()
    
    # Conteneur de messages
    message_container = st.container(height=500, border=False)
    st.markdown('<div class="chat-container">', unsafe_allow_html=True)
    
    with message_container:
        # Afficher tous les messages
        for message in st.session_state.messages:
            with st.chat_message(message["role"]):
                st.markdown(message["content"])
        
        # Afficher l'indicateur "en train d'écrire"
        if st.session_state.thinking:
            with st.chat_message("assistant"):
                st.write("Mariam réfléchit...")
    
    st.markdown('</div>', unsafe_allow_html=True)
    
    # Zone de fichier et saisie
    st.markdown('<div class="input-container">', unsafe_allow_html=True)
    
    # Conteneur pour l'uploader et l'input
    input_cols = st.columns([1, 4])
    
    with input_cols[0]:
        # Zone de téléchargement simplifiée
        uploaded_file = st.file_uploader(
            "",
            type=ALL_ACCEPTED_FILES,
            label_visibility="collapsed",
            key="mobile_uploader"
        )
    
    with input_cols[1]:
        # Input chat simplifié
        user_input = st.chat_input(
            "Message à Mariam...", 
            disabled=st.session_state.thinking,
            key="mobile_chat_input"
        )
    
    st.markdown('</div>', unsafe_allow_html=True)
    
    # Affichage du fichier uploadé
    if uploaded_file:
        with st.expander(f"📎 {uploaded_file.name}", expanded=True):
            file_ext = uploaded_file.name.split('.')[-1].lower()
            
            if file_ext in ACCEPTED_FILE_TYPES['image']:
                st.image(uploaded_file, use_column_width=True)
            elif file_ext in ACCEPTED_FILE_TYPES['audio']:
                st.audio(uploaded_file)
            elif file_ext in ACCEPTED_FILE_TYPES['video']:
                st.video(uploaded_file)
            else:
                st.info(f"Fichier: {uploaded_file.name}")
    
    # Traitement des messages
    if user_input:
        handle_message(user_input, uploaded_file)
        st.rerun()

# Fonction principale
def main():
    # Initialiser l'état de session
    initialize_session_state()
    
    # Vérifier si l'API est initialisée
    if not st.session_state.get("api_initialized", False):
        st.error("Erreur d'initialisation de l'API. Veuillez vérifier votre clé API dans le fichier .env")
        st.stop()
    
    # Afficher l'interface mobile responsive
    render_mobile_ui()

# Point d'entrée principal
if __name__ == "__main__":
    main()