# -*- encoding:utf-8 -*-
import json
import logging
import os
import time

from flask_app.main.format_change import docx2pdf, pdf2docx
from flask_app.main.json_utils import clean_json_string
from flask_app.main.判断是否分包等 import merge_json_to_list, read_questions_from_judge
from flask_app.main.基础信息整合 import judge_consortium_bidding
from flask_app.main.多线程提问 import read_questions_from_file, multi_threading
from flask_app.main.通义千问long import upload_file
from flask_app.货物标.基础信息解析main import aggregate_basic_info_goods
from flask_app.货物标.货物标截取pdf import truncate_pdf_specific_goods
from flask_app.main.截取pdf import truncate_pdf_specific_engineering
from flask_app.main.post_processing import inner_post_processing
from flask_app.main.基础信息整合 import aggregate_basic_info_engineering

def get_global_logger(unique_id):
    if unique_id is None:
        return logging.getLogger()  # 获取默认的日志器
    logger = logging.getLogger(unique_id)
    return logger


logger = None

#货物标
def little_parse_goods(output_folder, file_path):
    """
    解析货物相关的基础信息。

    参数:
        output_folder (str): 输出文件夹路径。
        file_path (str): 输入文件的路径。

    返回:
        dict: 包含 '基础信息' 的字典。
    """
    # 截取特定的货物 PDF 文件
    selections = [4, 5]  # 仅处理 selection 4 和 5
    files = truncate_pdf_specific_goods(file_path, output_folder,selections)
    if not files:
        raise ValueError("未找到截取后的文件。")
    # 假设最后一个文件是需要处理的基础信息文件
    baseinfo_file_path = files[-1]
    # 上传文件并获取文件 ID
    file_id = upload_file(baseinfo_file_path)
    # 注意：以下路径被硬编码，确保该路径存在并且正确
    baseinfo_prompt_file_path='flask_app/static/提示词/小解析基本信息货物标.txt'
    # baseinfo_prompt_file_path = 'D:\\flask_project\\flask_app\\static\\提示词\\小解析基本信息货物标.txt'
    # 从提示词文件中读取问题
    questions = read_questions_from_file(baseinfo_prompt_file_path)
    # 多线程处理问题，使用指定的处理模式（2 代表使用 qianwen-long）
    baseinfo_results = multi_threading(questions, "", file_id, 2)
    # 清理 JSON 字符串
    baseinfo_list = [clean_json_string(res) for _, res in baseinfo_results] if baseinfo_results else []
    # 聚合基础信息
    aggregated_baseinfo = aggregate_basic_info_goods(baseinfo_list)
    return {"基础信息": aggregated_baseinfo}


def little_parse_engineering(output_folder, file_path):
    """
    解析工程相关的基础信息。

    参数:
        output_folder (str): 输出文件夹路径。
        file_path (str): 输入文件的路径。

    返回:
        dict: 包含 '基础信息' 的字典。
    """
    # 截取特定的工程 PDF 文件
    selections = [5, 1,3]
    files = truncate_pdf_specific_engineering(file_path, output_folder,selections)
    if not files:
        raise ValueError("未找到截取后的文件。")
    # 假设最后一个文件是需要处理的基础信息文件
    baseinfo_file_path = files[-1]
    # 上传文件并获取文件 ID
    file_id = upload_file(baseinfo_file_path)
    # 注意：以下路径被硬编码，确保该路径存在并且正确
    baseinfo_prompt_file_path='flask_app/static/提示词/小解析基本信息工程标.txt'
    # baseinfo_prompt_file_path = 'D:\\flask_project\\flask_app\\static\\提示词\\小解析基本信息工程标.txt'
    # 从提示词文件中读取问题
    questions = read_questions_from_file(baseinfo_prompt_file_path)
    # 多线程处理问题，使用指定的处理模式（2 代表使用 qianwen-long）
    baseinfo_results = multi_threading(questions, "", file_id, 2)
    # 清理 JSON 字符串
    baseinfo_list = [clean_json_string(res) for _, res in baseinfo_results] if baseinfo_results else []
    # 聚合基础信息
    aggregated_baseinfo = aggregate_basic_info_engineering(baseinfo_list)
    return {"基础信息": aggregated_baseinfo}

def little_parse_main(output_folder, file_path, file_type,zb_type,unique_id):
    """
        主解析函数，根据文件类型和招标类型处理文件，并保存结果为JSON文件。

        参数:
            output_folder (str): 输出文件夹路径。
            file_path (str): 待处理文件的路径。
            file_type (int): 文件类型（1: docx, 2: pdf, 3: doc）。
            zb_type (int): 招标类型（2: 货物标, 其他: 工程标）。

        返回:
            str: 保存的JSON文件的路径。
        """
    global logger
    logger = get_global_logger(unique_id)
    logger.info("zb_type:"+str(zb_type))
    # 根据文件类型处理文件路径
    if file_type == 1:  # docx
        docx_path = file_path
        pdf_path = docx2pdf(docx_path)  # 将docx转换为pdf以供后续处理
    elif file_type == 2:  # pdf
        pdf_path = file_path
        # docx_path = pdf2docx(pdf_path)  # 将pdf转换为docx以供上传到知识库
    elif file_type == 3:  # doc
        pdf_path = docx2pdf(file_path)
        # docx_path = pdf2docx(pdf_path)
    else:
        logger.error("Unsupported file type provided. Preprocessing halted.")
        return None
 # 根据招标类型调用相应的解析函数
    if zb_type == 2:  # 货物标
        combined_data = little_parse_goods(output_folder, pdf_path)
        logger.info("Parsed goods data: %s", json.dumps(combined_data, ensure_ascii=False, indent=4))
        res = inner_post_processing(combined_data["基础信息"])
    else:
        combined_data = little_parse_engineering(output_folder, pdf_path)
        logger.info("Parsed engineering data: %s", json.dumps(combined_data, ensure_ascii=False, indent=4))
        res = inner_post_processing(combined_data["基础信息"])
        # 定义保存JSON文件的路径
    json_path = os.path.join(output_folder, "final_result.json")
    # 将结果保存为JSON文件
    with open(json_path, 'w', encoding='utf-8') as json_file:
        json.dump(res, json_file, ensure_ascii=False, indent=4)
        logger.info(f"Extraction results saved to {json_path}")

        # 返回JSON文件的路径
    return json_path

if __name__ == "__main__":
    start_time = time.time()
    file_type = 2  # 1:docx 2:pdf 3:其他
    # output_folder = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\货物标\\little_parse_output"
    # zb_type=2   #1:工程标 2：货物标
    # input_file = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\货物标\\zbfiles\\ztbfile.pdf"

    output_folder="C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\招标文件\\special_output"
    zb_type=1
    input_file="C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\招标文件\\招标test文件夹\\zbtest2.pdf"
    final_json_path=little_parse_main(output_folder, input_file, file_type, zb_type,"122334")
    with open(final_json_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        logger.info('final_json_path:' + final_json_path)
        zbparse_data = json.load(f)
        json_str = json.dumps(zbparse_data, ensure_ascii=False,indent=4)
        print(json_str)
    end_time = time.time()
    elapsed_time = end_time - start_time  # 计算耗时
    print(f"Function execution took {elapsed_time} seconds.")