import pandas as pd
import os
import sys
from extraccion import agentes_entidades
from extraccion.schemas_entidades import (
    Acciones,
    Temas,
    Estrategias,
    Factores,
    Entidades,
    Competencias,
    Herramientas,
    Mecanismos,
    Opiniones,
    Expectativas,
)


module_path = os.path.abspath(os.path.join(".."))

# Add to sys.path if not already present
if module_path not in sys.path:
    sys.path.append(module_path)
    print(module_path)


INPUT_FOLDER = "input/Preguntas Categoricas"
OUTPUT_FOLDER = "output/fase1"
FILES_TO_PROCESS = os.listdir(INPUT_FOLDER)
DELIMITER = "|^"
DIC_QUESTIONS = {
    "Encuesta_MediaG01Q02.csv": agentes_entidades.extractor_pre_1,
    "Encuesta_MediaG01Q04.csv": agentes_entidades.extractor_pre_2,
    "Encuesta_MediaG01Q10.csv": agentes_entidades.extractor_pre_3,
    "Encuesta_MediaG03Q17.csv": agentes_entidades.extractor_pre_4,
    "Encuesta_MediaG03Q18.csv": agentes_entidades.extractor_pre_5,
    # "Encuesta_MediaG03Q19.csv": agentes_entidades.extractor_pre_6,
    "Encuesta_MediaG04Q22.csv": agentes_entidades.extractor_pre_7,
    "Encuesta_MediaG04Q23.csv": agentes_entidades.extractor_pre_8,
    "Encuesta_MediaG04Q25.csv": agentes_entidades.extractor_pre_9,
    "Encuesta_MediaG05Q30.csv": agentes_entidades.extractor_pre_10,
    "Encuesta_MediaG05Q34.csv": agentes_entidades.extractor_pre_11,
    "Encuesta_MediaG05Q28.csv": agentes_entidades.extractor_pre_12,
    "Encuesta_MediaG06Q35.csv": agentes_entidades.extractor_pre_13,
    "Encuesta_MediaG06Q38.csv": agentes_entidades.extractor_pre_14,
    "Encuesta_MediaG06Q40.csv": agentes_entidades.extractor_pre_15,
}


# 2. Refactorizar 'extract_answers' para manejar todos los tipos de esquemas
def extract_answers(answers_obj):
    """
    Toma el objeto Pydantic devuelto por un extractor y lo formatea
    en un único string delimitado por |^.
    """
    answer_formated = ""
    list_items = []  # Lista genérica de items (ej. [Accion, Accion])
    item_attr_name = ""  # Atributo a extraer de cada item (ej. "accion")

    # --- Manejo de todos los esquemas que son listas de objetos ---

    if isinstance(answers_obj, Acciones):
        list_items = answers_obj.acciones
        item_attr_name = "accion"
    elif isinstance(answers_obj, Temas):
        list_items = answers_obj.temas
        item_attr_name = "tema"
    elif isinstance(answers_obj, Estrategias):
        list_items = answers_obj.estrategias
        item_attr_name = "estrategia"
    elif isinstance(answers_obj, Factores):
        list_items = answers_obj.factores
        item_attr_name = "factor"
    elif isinstance(answers_obj, Entidades):
        list_items = answers_obj.entidades
        item_attr_name = "entidad"
    elif isinstance(answers_obj, Herramientas):
        list_items = answers_obj.herramientas
        item_attr_name = "herramienta"
    elif isinstance(answers_obj, Mecanismos):
        list_items = answers_obj.mecanismos
        item_attr_name = "mecanismo"
    elif isinstance(answers_obj, Opiniones):
        list_items = answers_obj.opiniones
        item_attr_name = "opinion"
    elif isinstance(answers_obj, Expectativas):
        list_items = answers_obj.expectativas
        item_attr_name = "expectativa"

    # Si se encontró un tipo de lista estándar, procesarla
    if list_items and item_attr_name:
        for item in list_items:
            # Obtener el texto (ej. item.accion, item.tema) de forma segura
            item_text = getattr(item, item_attr_name, "")
            if item_text:
                answer_formated += f"{item_text}{DELIMITER}"
        return answer_formated

    # --- Manejo del caso especial: Competencias ---

    if isinstance(answers_obj, Competencias):
        comp_texts = []
        # El esquema de Competencias usa listas de strings, no listas de objetos
        if answers_obj.basicas:
            comp_texts.extend([f"Básica: {c}" for c in answers_obj.basicas])
        if answers_obj.socioemocionales:
            comp_texts.extend(
                [f"Socioemocional: {c}" for c in answers_obj.socioemocionales]
            )
        if answers_obj.ciudadanas:
            comp_texts.extend([f"Ciudadana: {c}" for c in answers_obj.ciudadanas])
        if answers_obj.siglo_xxi:
            comp_texts.extend([f"Siglo XXI: {c}" for c in answers_obj.siglo_xxi])

        if not comp_texts:
            return ""  # Devuelve vacío si el objeto Competencias está vacío

        # Unir todos los textos de competencias
        answer_formated = DELIMITER.join(comp_texts) + DELIMITER
        return answer_formated

    # Si el tipo no coincide con nada (o era una lista vacía), devuelve un string vacío
    return answer_formated


def format_answer(dataframe, function):
    dataframe["respuestas_formato"] = None
    for index, row in dataframe.iterrows():
        answers = function(row["respuesta"])
        answer_to_insert = extract_answers(answers)
        dataframe.loc[index, "respuestas_formato"] = answer_to_insert


def format_all_answers(Dic_questions):
    for key, value in Dic_questions.items():
        question_dataframe = pd.read_csv(INPUT_FOLDER + "/" + key)
        format_answer(question_dataframe, value)
        question_dataframe.to_csv(OUTPUT_FOLDER + "/" + key)


format_all_answers(DIC_QUESTIONS)