import json
import os
import re
import requests

import gradio as gr
from bs4 import BeautifulSoup
from spiralfilm import FilmCore, FilmConfig

from logging import getLogger, DEBUG, StreamHandler

logger = getLogger()
logger.setLevel(DEBUG)
handler = StreamHandler()
handler.setLevel(DEBUG)
logger.addHandler(handler)


def greet(name):
    return "こんにちは " + name + "さん!! \n僕はパスカルくんだよ。よろしくね"


def extract_texts(input_str):
    pattern = r"msg='([^']*)'"
    matches = re.findall(pattern, input_str)
    return list(map(lambda x: ''.join(x.split('\\n')), matches))


async def summarize(input_text: str, input_url: str):
    config = FilmConfig(
        "gpt-4-32k",
        api_type="azure",
        azure_deployment_id="gpt-4-32k",
        azure_api_version="2023-05-15",
        timeout=60.0,  # これを入れないとtimeoutが頻繁に発生する
    )
    config.get_apikey()

    if input_text:
        _prompt = f"""
            以下の文章を要約してください。
            {input_text}
        """
        return await FilmCore(
            prompt=_prompt,
            system_prompt="あなたは優秀なライターです。",
            config=config
        ).run_async()
    if input_url:
        try:
            res = requests.get(input_url)
            soup = BeautifulSoup(res.text)
            url_content = soup.find('title').text + '\n' + soup.find('body').text
            _prompt = f"""
            以下の文章を要約してください。
            {url_content}
            """
        except Exception as e:
            logger.error(e)
            raise gr.Error("WEBページの取得に失敗しました。")

        return await FilmCore(
            prompt=_prompt,
            system_prompt="あなたは優秀なライターです。",
            config=config
        ).run_async()
    else:
        raise gr.Error("LLM APIの呼び出しに失敗しました。")


def validate_input_form(input_text, input_url):
    input_value = input_text + input_url
    # Check if the text is not blank
    if len(input_value) < 1:
        raise gr.Error("テキストかURLを入力してください。")
    else:
        return


async def chat(input_text, input_url, additional_order):
    validate_input_form(input_text, input_url)
    summary = await summarize(input_text, input_url)
    additional_prompt = f"【追加指示】: {additional_order}"
    logger.info(f"summary: {summary}")
    endpoint = os.environ.get("TWINROOM_API_BASE")
    payload = {
        "content": summary + additional_prompt
    }
    headers = {'API-Key': os.environ.get("TWINROOM_API_KEY")}
    json_payload = json.dumps(payload)
    response = requests.post(endpoint, headers=headers, data=json_payload)
    response_msgs = extract_texts(response.text)
    result = '\n'.join(response_msgs)
    if input_url:
        result += f'\n{input_url}'
    return result


with gr.Blocks() as iface:
    # UI
    gr.Markdown("# パスカルくん  \n## 使い方  \nテキスト、もしくはURLにパスカルくんに分析させたい記事の内容やURLを入力して「回答生成」ボタンを押すと回答が出力されます。  \n※テキスト、URLの両方に入力して実行した場合は、**URLが優先されます。**  \n※テキスト、URLの両方が**空の場合は実行できません。** 必ずいずれかを入力してから実行してください。  \n※追加指示から、パスカルくんに追加で指示を与えることができます。  \n例)敬語で話してください")
    with gr.Row():
        with gr.Column():
            input_text = gr.Textbox(label="テキスト")
            input_url = gr.Textbox(label="URL")

            additional_order = gr.Textbox(label="追加指示")

            chat_btn = gr.Button("回答生成")
        with gr.Column():
            output_text = gr.Textbox(label="回答")

    # Event handler
    chat_btn.click(fn=chat, inputs=[input_text, input_url, additional_order], outputs=output_text)

    gr.Markdown("## トラブルシューティング")
    with gr.Accordion(label="「LLM APIの呼び出しに失敗しました。」というエラーが表示された場合", open=False):
        gr.Markdown("### OpenAIサービス側で何らかのエラーが発生しています。1~2分ほど時間を置いてから再度お試しください。  \nそれでもエラーが解消されない場合は、入力しているテキスト量が大きすぎることが考えられます。  \n- テキストを入力して実行している場合は、入力文字数を減らしてからお試しください。  \n- URLを入力して実行している場合は、そのURLリンク先の内容を抜粋してテキスト入力欄にコピー&ペーストしてお試しください。")
    with gr.Accordion(label="「WEBページの取得に失敗しました。」というエラーが表示された場合", open=False):
        gr.Markdown("### 入力されたURLが対応しておりません。  \n大変お手数をおかけしますが別のURLを入力してお試しください。")

if __name__ == "__main__":
    iface.launch(auth=(os.environ.get("GRADIO_USER_NAME"), os.environ.get("GRADIO_PASSWORD")), share=True, server_name="0.0.0.0")