"""
خدمة استخراج البنود من المستندات
"""

import re
import pandas as pd
import numpy as np
import nltk
from nltk.tokenize import sent_tokenize
from pathlib import Path
import config

class ItemExtractor:
    """استخراج البنود من المستندات"""
    
    def __init__(self):
        # تحميل موارد NLTK إذا لم تكن موجودة
        try:
            nltk.data.find('tokenizers/punkt')
        except LookupError:
            nltk.download('punkt')
        
        # قائمة الكلمات المفتاحية التي تشير إلى بداية البنود
        self.item_indicators = [
            'توريد', 'تركيب', 'تنفيذ', 'تصنيع', 'أعمال', 'تأمين',
            'تقديم', 'إنشاء', 'صيانة', 'إزالة', 'نقل', 'تجهيز',
            'فك', 'تسليم', 'تطبيق', 'تثبيت', 'تشطيب', 'تجهيز'
        ]
        
        # قائمة فئات البنود
        self.categories = {
            'أعمال الأساسات': ['أساس', 'قاعدة', 'حفر', 'ردم', 'خرسانة', 'اسمنت', 'قواعد'],
            'أعمال الهيكل الإنشائي': ['عمود', 'سقف', 'كمرة', 'خرسانة', 'حديد تسليح', 'بلاطة', 'هيكل'],
            'أعمال التشطيبات': ['دهان', 'بلاط', 'سيراميك', 'رخام', 'جبس', 'زجاج', 'باب', 'نافذة', 'أرضية'],
            'أعمال الكهرباء': ['كهرباء', 'إضاءة', 'مفتاح', 'سلك', 'لوحة', 'كابل', 'تمديد'],
            'أعمال السباكة': ['ماء', 'صرف', 'مواسير', 'حمام', 'مغسلة', 'خزان', 'مضخة'],
            'أعمال التكييف': ['تكييف', 'تبريد', 'تهوية', 'مكيف', 'مجرى هواء', 'فلتر'],
            'أعمال الموقع': ['تسوية', 'تخطيط', 'أسوار', 'بوابات', 'طرق', 'رصف', 'تشجير'],
            'المستندات': ['مخططات', 'رسومات', 'تقارير', 'شهادات', 'اختبارات']
        }
    
    def extract_items(self, text):
        """استخراج البنود من النص"""
        if not text:
            return pd.DataFrame()
        
        # تقسيم النص إلى جمل
        sentences = sent_tokenize(text)
        
        # البحث عن البنود المحتملة
        items = []
        item_id = 1
        
        for sentence in sentences:
            # تحقق مما إذا كانت الجملة تحتوي على مؤشر بند
            if any(indicator in sentence for indicator in self.item_indicators):
                # تحديد الفئة
                category = self._determine_category(sentence)
                
                # تحديد الأهمية
                importance = self._determine_importance(sentence)
                
                # إضافة البند إلى القائمة
                items.append({
                    'رقم البند': f"I{item_id:03d}",
                    'وصف البند': sentence.strip(),
                    'الفئة': category,
                    'الأهمية': importance,
                    'الثقة': round(np.random.uniform(0.75, 0.95), 2)  # محاكاة ثقة التعرف
                })
                
                item_id += 1
        
        # تحويل القائمة إلى DataFrame
        items_df = pd.DataFrame(items)
        
        # التأكد من وجود بيانات
        if items_df.empty:
            # إنشاء DataFrame فارغ بالأعمدة المطلوبة
            items_df = pd.DataFrame(columns=[
                'رقم البند', 'وصف البند', 'الفئة', 'الأهمية', 'الثقة'
            ])
        
        return items_df
    
    def _determine_category(self, text):
        """تحديد فئة البند بناءً على محتواه"""
        # البحث عن الكلمات المفتاحية في النص
        scores = {}
        
        for category, keywords in self.categories.items():
            score = sum(1 for keyword in keywords if keyword in text.lower())
            scores[category] = score
        
        # اختيار الفئة ذات الدرجة الأعلى
        if max(scores.values()) > 0:
            return max(scores.items(), key=lambda x: x[1])[0]
        else:
            return "أخرى"
    
    def _determine_importance(self, text):
        """تحديد أهمية البند بناءً على محتواه"""
        # كلمات تشير إلى أهمية عالية
        high_importance_words = [
            'ضروري', 'هام', 'أساسي', 'رئيسي', 'كبير', 'مهم',
            'حرج', 'أمان', 'سلامة', 'صحة', 'بيئة'
        ]
        
        # كلمات تشير إلى أهمية منخفضة
        low_importance_words = [
            'ثانوي', 'إضافي', 'تجميلي', 'مكمل', 'اختياري'
        ]
        
        # حساب درجة الأهمية
        high_score = sum(1 for word in high_importance_words if word in text.lower())
        low_score = sum(1 for word in low_importance_words if word in text.lower())
        
        # تحديد الأهمية بناءً على الدرجات
        if high_score > low_score:
            return "عالية"
        elif low_score > high_score:
            return "منخفضة"
        else:
            return "متوسطة"