import logging
import tempfile

import networkx as nx
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
import streamlit as st
from networkx.drawing.nx_agraph import write_dot

from utils.graph_utils import couleur_noeud, extraire_chemins_depuis, extraire_chemins_vers
from utils.translations import _

niveau_labels = {
    0: "Produit final",
    1: "Composant",
    2: "Minerai",
    10: "Opération",
    11: "Pays d'opération",
    12: "Acteur d'opération",
    99: "Pays géographique"
}

inverse_niveau_labels = {v: k for k, v in niveau_labels.items()}

def extraire_niveaux(
    G: nx.DiGraph,
) -> dict[str, int]:
    """Extrait les niveaux des nœuds du graphe.

    Args:
        G (nx.DiGraph): Le graphe NetworkX contenant les données des produits.

    Returns:
        Dict[str, int]: Un dictionnaire associant chaque nœud à son niveau.
    """
    niveaux = {}
    for node, attrs in G.nodes(data=True):
        niveau_str = attrs.get("niveau")
        try:
            if niveau_str:
                niveaux[node] = int(str(niveau_str).strip('"'))
        except ValueError:
            logging.warning(f"Niveau non entier pour le noeud {node}: {niveau_str}")
    return niveaux

def extraire_ics(
    G: nx.DiGraph,
    u: str,
    v: str,
) -> float:
    """Extrait la criticité d'un lien entre deux nœuds.

    Args:
        G (nx.DiGraph): Le graphe NetworkX contenant les données des produits.
        u (str): L'ID du premier nœud.
        v (str): L'ID du second nœud.

    Returns:
        float: La valeur de criticité entre les deux nœuds, ou 0 si impossible à extraire.
    """
    data = G.get_edge_data(u, v)
    if not data:
        return 0
    if isinstance(data, dict) and all(isinstance(k, int) for k in data):
        return float(data[0].get("ics", 0))
    return float(data.get("ics", 0))

def extraire_chemins_selon_criteres(
    G: nx.DiGraph,
    niveaux: dict[str, int],
    niveau_depart: int,
    noeuds_depart: list[str] | None,
    noeuds_arrivee: list[str] | None,
    minerais: list[str] | None,
) -> list[tuple[str, ...]]:
    """Extrait les chemins selon les critères spécifiés.

    Args:
        G (nx.DiGraph): Le graphe NetworkX contenant les données des produits.
        niveaux (Dict[str, int]): Dictionnaire associant chaque nœud à son niveau.
        niveau_depart (int): Le niveau de départ sélectionné.
        noeuds_depart (Optional[List[str]]): Les nœuds de départ si sélectionnés.
        noeuds_arrivee (Optional[List[str]]): Les nœuds d'arrivée si sélectionnés.
        minerais (Optional[List[str]]): Les minerais si sélectionnés.

    Returns:
        List[Tuple[str, ...]]: Liste des chemins valides selon les critères spécifiés.
    """
    chemins = []
    if noeuds_depart and noeuds_arrivee:
        for nd in noeuds_depart:
            for na in noeuds_arrivee:
                tous_chemins = extraire_chemins_depuis(G, nd)
                chemins.extend([chemin for chemin in tous_chemins if na in chemin])
    elif noeuds_depart:
        for nd in noeuds_depart:
            chemins.extend(extraire_chemins_depuis(G, nd))
    elif noeuds_arrivee:
        for na in noeuds_arrivee:
            chemins.extend(extraire_chemins_vers(G, na, niveau_depart))
    else:
        sources_depart = [n for n in G.nodes() if niveaux.get(n) == niveau_depart]
        for nd in sources_depart:
            chemins.extend(extraire_chemins_depuis(G, nd))

    if minerais:
        chemins = [chemin for chemin in chemins if any(n in minerais for n in chemin)]

    return chemins

def verifier_critere_ihh(
    G: nx.DiGraph,
    chemin: tuple[str, ...],
    niveaux: dict[str, int],
    ihh_type: str,
) -> bool:
    """Vérifie si un chemin respecte le critère IHH (concentration géographique ou industrielle).

    Args:
        G (nx.DiGraph): Le graphe NetworkX contenant les données des produits.
        chemin (Tuple[str, ...]): Un chemin validé selon les critères antérieurs.
        niveaux (Dict[str, int]): Dictionnaire associant chaque nœud à son niveau.
        ihh_type (str): Le type d'application pour les IHH (pays ou acteur).

    Returns:
        bool: True si le chemin respecte le critère IHH, False sinon.
    """
    ihh_field = "ihh_pays" if ihh_type == "Pays" else "ihh_acteurs"
    for i in range(len(chemin) - 1):
        u, v = chemin[i], chemin[i + 1]
        niveau_u = niveaux.get(u)
        niveau_v = niveaux.get(v)

        if niveau_u in (10, 1010) and int(G.nodes[u].get(ihh_field, 0)) > 25:
            return True
        if niveau_v in (10, 1010) and int(G.nodes[v].get(ihh_field, 0)) > 25:
            return True
    return False

def verifier_critere_ivc(
    G: nx.DiGraph,
    chemin: tuple[str, ...],
    niveaux: dict[str, int],
) -> bool:
    """Vérifie si un chemin respecte le critère IVC (criticité par rapport à la concurrence sectorielle).

    Args:
        G (nx.DiGraph): Le graphe NetworkX contenant les données des produits.
        chemin (Tuple[str, ...]): Un chemin validé selon les critères antérieurs.
        niveaux (Dict[str, int]): Dictionnaire associant chaque nœud à son niveau.

    Returns:
        bool: True si le chemin respecte le critère IVC, False sinon.
    """
    for i in range(len(chemin) - 1):
        u = chemin[i]
        niveau_u = niveaux.get(u)
        if niveau_u in (2, 1002) and int(G.nodes[u].get("ivc", 0)) > 30:
            return True
    return False

def verifier_critere_ics(
    G: nx.DiGraph,
    chemin: tuple[str, ...],
    niveaux: dict[str, int],
) -> bool:
    """Vérifie si un chemin respecte le critère ICS (criticité d'un minerai pour un composant).

    Args:
        G (nx.DiGraph): Le graphe NetworkX contenant les données des produits.
        chemin (Tuple[str, ...]): Un chemin validé selon les critères antérieurs.
        niveaux (Dict[str, int]): Dictionnaire associant chaque nœud à son niveau.

    Returns:
        bool: True si le chemin respecte le critère ICS, False sinon.
    """
    for i in range(len(chemin) - 1):
        u, v = chemin[i], chemin[i + 1]
        niveau_u = niveaux.get(u)
        niveau_v = niveaux.get(v)

        if ((niveau_u == 1 and niveau_v == 2) or
            (niveau_u == 1001 and niveau_v == 1002) or
            (niveau_u == 10 and niveau_v in (1000, 1001))) and extraire_ics(G, u, v) > 0.66:
            return True
    return False

def verifier_critere_isg(
    G: nx.DiGraph,
    chemin: tuple[str, ...],
    niveaux: dict[str, int],
) -> bool:
    """Vérifie si un chemin contient un pays instable (ISG ≥ 60).

    Args:
        G (nx.DiGraph): Le graphe NetworkX contenant les données des produits.
        chemin (Tuple[str, ...]): Un chemin validé selon les critères antérieurs.
        niveaux (Dict[str, int]): Dictionnaire associant chaque nœud à son niveau.

    Returns:
        bool: True si le chemin contient un pays instable, False sinon.
    """
    for i in range(len(chemin) - 1):
        u, v = chemin[i], chemin[i + 1]

        for n in (u, v):
            if niveaux.get(n) == 99 and int(G.nodes[n].get("isg", 0)) >= 60:
                return True
            if niveaux.get(n) in (11, 12, 1011, 1012):
                for succ in G.successors(n):
                    if niveaux.get(succ) == 99 and int(G.nodes[succ].get("isg", 0)) >= 60:
                        return True
    return False

def extraire_liens_filtres(
    chemins: list[tuple[str, ...]],
    niveaux: dict[str, int],
    niveau_depart: int,
    niveau_arrivee: int,
    niveaux_speciaux: list[int]
) -> set[tuple[str, str]]:
    """Extrait les liens des chemins en respectant les niveaux.

    Args:
        chemins (List[Tuple[str, ...]]): Liste initiale des chemins validés.
        niveaux (Dict[str, int]): Dictionnaire associant chaque nœud à son niveau.
        niveau_depart (int): Le niveau de départ sélectionné.
        niveau_arrivee (int): Le niveau d'arrivée sélectionné.
        niveaux_speciaux (List[int]): Les niveaux spéciaux à inclure dans l'extraction.

    Returns:
        Set[Tuple[str, str]]: Ensemble des paires de nœuds liés après filtrage.
    """
    liens = set()
    for chemin in chemins:
        for i in range(len(chemin) - 1):
            u, v = chemin[i], chemin[i + 1]
            niveau_u = niveaux.get(u, 999)
            niveau_v = niveaux.get(v, 999)
            if (
                (niveau_depart <= niveau_u <= niveau_arrivee or niveau_u in niveaux_speciaux)
                and (niveau_depart <= niveau_v <= niveau_arrivee or niveau_v in niveaux_speciaux)
            ):
                liens.add((u, v))
    return liens

def filtrer_chemins_par_criteres(
    G: nx.DiGraph,
    chemins: list[tuple[str, ...]],
    niveaux: dict[str, int],
    niveau_depart: int,
    niveau_arrivee: int,
    filtrer_ics: bool,
    filtrer_ivc: bool,
    filtrer_ihh: bool,
    ihh_type: str,
    filtrer_isg: bool,
    logique_filtrage: str,
) -> tuple[set[tuple[str, str]], set[tuple[str, ...]]]:
    """Filtre les chemins selon les critères de vulnérabilité.

    Args:
        G (nx.DiGraph): Le graphe NetworkX contenant les données des produits.
        chemins (List[Tuple[str, ...]]): Liste initiale des chemins validés.
        niveaux (Dict[str, int]): Dictionnaire associant chaque nœud à son niveau.
        niveau_depart (int): Le niveau de départ sélectionné.
        niveau_arrivee (int): Le niveau d'arrivée sélectionné.
        filtrer_ics (bool): Si le filtre ICS doit être appliqué.
        filtrer_ivc (bool): Si le filtre IVC doit être appliqué.
        filtrer_ihh (bool): Si le filtre IHH doit être appliqué.
        ihh_type (str): Le type d'application pour les IHH (pays ou acteur).
        filtrer_isg (bool): Si le filtre ISG doit être appliqué.
        logique_filtrage (str): La logique de filtrage (ET OU).

    Returns:
        Tuple[Set[Tuple[str, str]], Set[Tuple[str, ...]]]: Un tuple contenant :
            - Les liens validés
            - Les chemins filtrés finaux
    """
    niveaux_speciaux = [1000, 1001, 1002, 1010, 1011, 1012]

    # Extraction des liens sans filtrage
    liens_chemins = extraire_liens_filtres(chemins, niveaux, niveau_depart, niveau_arrivee, niveaux_speciaux)

    # Si aucun filtre n'est appliqué, retourner tous les chemins
    if not any([filtrer_ics, filtrer_ivc, filtrer_ihh, filtrer_isg]):
        return liens_chemins, set()

    # Application des filtres sur les chemins
    chemins_filtres = set()
    for chemin in chemins:
        # Vérification des critères pour ce chemin
        has_ihh = filtrer_ihh and verifier_critere_ihh(G, chemin, niveaux, ihh_type)
        has_ivc = filtrer_ivc and verifier_critere_ivc(G, chemin, niveaux)
        has_ics = filtrer_ics and verifier_critere_ics(G, chemin, niveaux)
        has_isg_critique = filtrer_isg and verifier_critere_isg(G, chemin, niveaux)

        # Appliquer la logique de filtrage
        if logique_filtrage == "ET":
            keep = True
            if filtrer_ihh: keep = keep and has_ihh
            if filtrer_ivc: keep = keep and has_ivc
            if filtrer_ics: keep = keep and has_ics
            if filtrer_isg: keep = keep and has_isg_critique
            if keep:
                chemins_filtres.add(tuple(chemin))
        elif logique_filtrage == "OU":
            if has_ihh or has_ivc or has_ics or has_isg_critique:
                chemins_filtres.add(tuple(chemin))

    # Extraction des liens après filtrage
    liens_filtres = extraire_liens_filtres(
        chemins_filtres, niveaux, niveau_depart, niveau_arrivee, niveaux_speciaux
    )

    return liens_filtres, chemins_filtres

def couleur_ics(
    p: float
) -> str:
    """Retourne la couleur en fonction du niveau de criticité.

    Args:
        p (float): Valeur de criticité (entre 0 et 1).

    Returns:
        str: Couleur représentative du niveau de criticité.
    """
    if p <= 0.33:
        return "darkgreen"
    if p <= 0.66:
        return "orange"
    return "darkred"

def edge_info(
    G: nx.DiGraph,
    u: str,
    v: str
) -> str:
    """Génère l'info-bulle pour un lien.

    Args:
        G (nx.DiGraph): Le graphe NetworkX contenant les données des produits.
        u (str): L'ID du premier nœud.
        v (str): L'ID du second nœud.

    Returns:
        str: Texte à afficher dans l'info-bulle pour le lien spécifié.
    """
    # Liste d'attributs à exclure des infobulles des liens
    attributs_exclus = ["poids", "color", "fontcolor"]

    data = G.get_edge_data(u, v)
    if not data:
        return f"{str(_('pages.analyse.sankey.relation'))} : {u} → {v}"
    if isinstance(data, dict) and all(isinstance(k, int) for k in data):
        data = data[0]
    base = [f"{k}: {v}" for k, v in data.items() if k not in attributs_exclus]
    return f"{str(_('pages.analyse.sankey.relation'))} : {u} → {v}<br>" + "<br>".join(base)

def preparer_donnees_sankey(
    G: nx.DiGraph,
    liens_chemins: set[tuple[str, str]],
    niveaux: dict[str, int],
    chemins: list[tuple[str, ...]]
) -> tuple[pd.DataFrame, list[str], list[list[str]], list[str], dict[str, int]]:
    """Prépare les données pour le graphique Sankey.

    Args:
        G (Any): Le graphe NetworkX contenant les données des produits.
        liens_chemins (Set[Tuple[str, str]]): Ensemble des paires de nœuds liés.
        niveaux (Dict[str, int]): Dictionnaire associant chaque nœud à son niveau.
        chemins (List[Tuple[str, ...]]): Liste initiale des chemins validés.

    Returns:
        Tuple[pd.DataFrame, List[str], List[List[str]], List[str], Dict[str, int]]:
            Un tuple contenant :
                - Le DataFrame lié aux chemins filtrés
                - La liste triée et ordonnée des nœuds
                - Les listes de données personnalisées pour les nœuds
                - Les donnnées personnalisées pour les liens
                - Le dictionnaire associant chaque nœud à son index
    """
    # Liste d'attributs à exclure des infobulles des nœuds
    node_attributs_exclus = ["fillcolor", "niveau"]

    df_liens = pd.DataFrame(list(liens_chemins), columns=["source", "target"])
    df_liens = df_liens.groupby(["source", "target"]).size().reset_index(name="value")

    df_liens["ics"] = df_liens.apply(
        lambda row: extraire_ics(G, row["source"], row["target"]), axis=1)
    df_liens["value"] = 0.1

    # Ne garder que les nœuds effectivement connectés
    niveaux_speciaux = [1000, 1001, 1002, 1010, 1011, 1012]

    # Inclure les nœuds connectés + tous les nœuds 10xx traversés dans les chemins
    noeuds_utilises = set(df_liens["source"]) | set(df_liens["target"])
    for chemin in chemins:
        for n in chemin:
            if niveaux.get(n) in niveaux_speciaux:
                noeuds_utilises.add(n)

    df_liens["color"] = df_liens.apply(
        lambda row: couleur_ics(row["ics"]) if row["ics"] > 0 else "white",
        axis=1
    )

    all_nodes = pd.unique(df_liens[["source", "target"]].values.ravel())
    sorted_nodes = sorted(
        all_nodes, key=lambda x: niveaux.get(x, 99), reverse=True)
    node_indices = {name: i for i, name in enumerate(sorted_nodes)}

    customdata = []
    for n in sorted_nodes:
        info = [f"{k}: {v}" for k, v in G.nodes[n].items() if k not in node_attributs_exclus]
        niveau = niveaux.get(n, 99)

        # Ajout d'un ISG hérité si applicable
        if niveau in (11, 12, 1011, 1012):
            for succ in G.successors(n):
                if niveaux.get(succ) == 99 and "isg" in G.nodes[succ]:
                    isg_val = G.nodes[succ]["isg"]
                    info.append(f"isg (géographique): {isg_val}")
                    break

        customdata.append("<br>".join(info))

    link_customdata = [
        edge_info(G, row["source"], row["target"]) for _, row in df_liens.iterrows()
    ]

    return df_liens, sorted_nodes, customdata, link_customdata, node_indices

def creer_graphique_sankey(
    G: nx.DiGraph,
    niveaux: dict[str, int],
    df_liens: pd.DataFrame,
    sorted_nodes: list[str],
    customdata: list[str],
    link_customdata: list[str],
    node_indices: dict[str, int],
) -> go.Figure:
    """Crée et retourne le graphique Sankey.

    Args:
        G (nx.DiGraph): Le graphe NetworkX contenant les données des produits.
        niveaux (Dict[str, int]): Dictionnaire associant chaque nœud à son niveau.
        df_liens (pd.DataFrame): Données du DataFrame lié aux chemins filtrés.
        sorted_nodes (List[str]): Liste triée et ordonnée des nœuds.
        customdata (List[str]): Listes de données personnalisées pour les nœuds.
        link_customdata (List[str]): Données personnalisées pour les liens.
        node_indices (Dict[str, int]): Dictionnaire associant chaque nœud à son index.

    Returns:
        go.Figure: Le graphique Sankey final.
    """
    sources = df_liens["source"].map(node_indices).tolist()
    targets = df_liens["target"].map(node_indices).tolist()
    values = df_liens["value"].tolist()

    fig = go.Figure(go.Sankey(
        arrangement="snap",
        node=dict(
            pad=10,
            thickness=8,
            label=sorted_nodes,
            x=[niveaux.get(n, 99) / 100 for n in sorted_nodes],
            color=[couleur_noeud(n, niveaux, G) for n in sorted_nodes],
            customdata=customdata,
            hovertemplate="%{customdata}<extra></extra>"
        ),
        link=dict(
            source=sources,
            target=targets,
            value=values,
            color=df_liens["color"].tolist(),
            customdata=link_customdata,
            hovertemplate="%{customdata}<extra></extra>",
            line=dict(
                width=1,  # Set fixed width to 3 pixels (or use 2 if preferred)
                color="grey"
            ),
            arrowlen=10
        )
    ))

    fig.update_layout(
        title_text=str(_("pages.analyse.sankey.filtered_hierarchy")),
        paper_bgcolor="white",
        plot_bgcolor="white"
    )

    return fig

def exporter_graphe_filtre(
    G: nx.DiGraph,
    liens_chemins: set[tuple[str, str]]
) -> None:
    """Gère l'export du graphe filtré au format DOT.

    Args:
        G (nx.DiGraph): Le graphe NetworkX contenant les données des produits.
        liens_chemins (Set[Tuple[str, str]]): Ensemble des paires de nœuds liés.

    Returns:
        None
    """
    from utils.persistance import get_champ_statut
    if get_champ_statut("login") == "" or not liens_chemins:
        return

    G_export = nx.DiGraph()
    for u, v in liens_chemins:
        G_export.add_node(u, **G.nodes[u])
        G_export.add_node(v, **G.nodes[v])
        data = G.get_edge_data(u, v)
        if isinstance(data, dict) and all(isinstance(k, int) for k in data):
            G_export.add_edge(u, v, **data[0])
        elif isinstance(data, dict):
            G_export.add_edge(u, v, **data)
        else:
            G_export.add_edge(u, v)

    with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".dot", mode="w", encoding="utf-8") as f:
        write_dot(G_export, f.name)
        dot_path = f.name

    with open(dot_path, encoding="utf-8") as f:
        st.download_button(
            label=str(_("pages.analyse.sankey.download_dot")),
            data=f.read(),
            file_name="graphe_filtré.dot",
            mime="text/plain"
        )

def afficher_sankey(
    G: nx.DiGraph,
    niveau_depart: int, niveau_arrivee: int,
    noeuds_depart: list[str] | None = None, noeuds_arrivee: list[str] | None = None,
    minerais=None,
    filtrer_ics: bool = False, filtrer_ivc: bool = False,
    filtrer_ihh: bool = False, ihh_type: str = "Pays", filtrer_isg: bool = False,
    logique_filtrage: str = "OU") -> None:
    """Fonction principale qui s'occupe de la création et de l'affichage du graphique Sankey.

    Args:
        G: Le graphe NetworkX contenant les données des produits.
        niveau_depart, niveau_arrivee: Les niveaux initiaux pour le filtrage.
        noeuds_depart, noeuds_arrivee: Les nœuds initiaux pour le filtrage.
        minerais: La liste des minerais à inclure dans le filtrage.
        filtrer_ics, filtrer_ivc: Les booléens pour le filtrage ICS et IVC.
        filtrer_ihh: Le booléen pour le filtrage IHH.
        ihh_type: Le type d'application pour les IHH (Pays ou Acteur).
        filtrer_isg: Le booléen pour le filtrage ISG.
        logique_filtrage: La logique de filtrage à appliquer (ET OU).

    Returns:
        go.Figure
    """
    # Étape 1 : Extraction des niveaux des nœuds
    niveaux = extraire_niveaux(G)

    # Étape 2 : Extraction des chemins selon les critères
    chemins = extraire_chemins_selon_criteres(G, niveaux, niveau_depart, noeuds_depart, noeuds_arrivee, minerais)

    if not chemins:
        st.warning(str(_("pages.analyse.sankey.no_paths")))
        return

    # Étape 3 : Filtrage des chemins selon les critères de vulnérabilité
    liens_chemins, chemins_filtres = filtrer_chemins_par_criteres(
        G, chemins, niveaux, niveau_depart, niveau_arrivee,
        filtrer_ics, filtrer_ivc, filtrer_ihh, ihh_type, filtrer_isg, logique_filtrage
    )

    if not liens_chemins:
        st.warning(str(_("pages.analyse.sankey.no_matching_paths")))
        return

    # Étape 4 : Préparation des données pour le graphique Sankey
    df_liens, sorted_nodes, customdata, link_customdata, node_indices = preparer_donnees_sankey(
        G, liens_chemins, niveaux,
        chemins_filtres if any([filtrer_ics, filtrer_ivc, filtrer_ihh, filtrer_isg]) else chemins
    )

    # Étape 5 : Création et affichage du graphique Sankey
    fig = creer_graphique_sankey(G, niveaux, df_liens, sorted_nodes, customdata, link_customdata, node_indices)
    st.plotly_chart(fig)

    # Étape 6 : Export optionnel du graphe filtré
    exporter_graphe_filtre(G, liens_chemins)
