"""
Базовые классы и протоколы для сервисов скоринга.
"""

from dataclasses import dataclass, field
from datetime import datetime
from typing import Any, Dict, Optional, Protocol


@dataclass
class ScoringResult:
    """
    Результат оценки поста от одного сервиса.
    
    Attributes:
        score: Оценка от 0.0 до 1.0 (вероятность публикации)
        source: Источник оценки ("deepseek", "rag", etc.)
        model: Название используемой модели
        confidence: Уверенность в оценке (опционально)
        timestamp: Время получения оценки
        metadata: Дополнительные данные
    """
    score: float
    source: str
    model: str
    confidence: Optional[float] = None
    timestamp: int = field(default_factory=lambda: int(datetime.now().timestamp()))
    metadata: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
    
    def __post_init__(self):
        """Валидация score в диапазоне [0.0, 1.0]."""
        if not 0.0 <= self.score <= 1.0:
            raise ValueError(f"Score должен быть в диапазоне [0.0, 1.0], получено: {self.score}")
    
    def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
        """Преобразует результат в словарь для сохранения в JSON."""
        result = {
            "score": round(self.score, 4),
            "model": self.model,
            "ts": self.timestamp,
        }
        if self.confidence is not None:
            result["confidence"] = round(self.confidence, 4)
        if self.metadata:
            result["metadata"] = self.metadata
        return result
    
    @classmethod
    def from_dict(cls, source: str, data: Dict[str, Any]) -> "ScoringResult":
        """Создает ScoringResult из словаря."""
        return cls(
            score=data["score"],
            source=source,
            model=data.get("model", "unknown"),
            confidence=data.get("confidence"),
            timestamp=data.get("ts", int(datetime.now().timestamp())),
            metadata=data.get("metadata", {}),
        )


@dataclass
class CombinedScore:
    """
    Объединенный результат от всех сервисов скоринга.
    
    Attributes:
        deepseek: Результат от DeepSeek API (None если отключен/ошибка)
        rag: Результат от RAG сервиса (None если отключен/ошибка)
        errors: Словарь с ошибками по источникам
    """
    deepseek: Optional[ScoringResult] = None
    rag: Optional[ScoringResult] = None
    errors: Dict[str, str] = field(default_factory=dict)
    
    @property
    def deepseek_score(self) -> Optional[float]:
        """Возвращает только числовой скор от DeepSeek."""
        return self.deepseek.score if self.deepseek else None
    
    @property
    def rag_score(self) -> Optional[float]:
        """Возвращает только числовой скор от RAG."""
        return self.rag.score if self.rag else None
    
    def to_json_dict(self) -> Dict[str, Any]:
        """
        Преобразует в словарь для сохранения в ml_scores колонку.
        
        Формат:
        {
            "deepseek": {"score": 0.75, "model": "...", "ts": ...},
            "rag": {"score": 0.90, "model": "...", "ts": ...}
        }
        """
        result = {}
        if self.deepseek:
            result["deepseek"] = self.deepseek.to_dict()
        if self.rag:
            result["rag"] = self.rag.to_dict()
        return result
    
    def has_any_score(self) -> bool:
        """Проверяет, есть ли хотя бы один успешный скор."""
        return self.deepseek is not None or self.rag is not None


class ScoringServiceProtocol(Protocol):
    """
    Протокол для сервисов скоринга.
    
    Любой сервис скоринга должен реализовывать эти методы.
    """
    
    @property
    def source_name(self) -> str:
        """Возвращает имя источника ("deepseek", "rag", etc.)."""
        ...
    
    @property
    def is_enabled(self) -> bool:
        """Проверяет, включен ли сервис."""
        ...
    
    async def calculate_score(self, text: str) -> ScoringResult:
        """
        Рассчитывает скор для текста поста.
        
        Args:
            text: Текст поста для оценки
            
        Returns:
            ScoringResult с оценкой
            
        Raises:
            ScoringError: При ошибке расчета
        """
        ...
    
    async def add_positive_example(self, text: str) -> None:
        """
        Добавляет текст как положительный пример (опубликованный пост).
        
        Args:
            text: Текст опубликованного поста
        """
        ...
    
    async def add_negative_example(self, text: str) -> None:
        """
        Добавляет текст как отрицательный пример (отклоненный пост).
        
        Args:
            text: Текст отклоненного поста
        """
        ...