import hashlib
import io
import logging
import os
from datetime import datetime, timezone
from typing import Callable, List, Optional

import pandas as pd

from core.cache import cache_get, cache_set

logger = logging.getLogger(__name__)

# ── Chiavi Redis e TTL ────────────────────────────────────────────────
# Chiave per il catalogo completo Copernicus
_CATALOG_KEY = "marine:catalog:full"
# TTL del catalogo: 1 ora (il catalogo Copernicus cambia raramente)
_CATALOG_TTL = 3600
# TTL per i risultati di ricerca: 30 minuti
_SEARCH_TTL = 1800


def _fmt_description(name: Optional[str]) -> Optional[str]:
    """Formatta meglio il titolo del dataset"""
    if not name:
        return None
    return name.replace("_", " ").title()


def _get_raw_catalog() -> dict:
    """Interroga le API di Copernicus per ottenere la lista completa dei dataset.

    Strategia cache Redis:
    1. Cerca in Redis (chiave marine:catalog:full)
    2. Se non trovato → chiama Copernicus SDK → salva in Redis con TTL 1h
    3. Se Redis non disponibile → chiama sempre l'SDK (nessuna cache)

    Il catalogo in Redis sopravvive al restart del servizio grazie
    alla persistenza RDB+AOF configurata in redis.conf.
    """
    # Cerca in Redis prima di chiamare l'SDK Copernicus
    cached = cache_get(_CATALOG_KEY)
    if cached is not None:
        logger.debug("[Catalogo] Servito da cache Redis")
        return cached

    # Cache miss: interroga Copernicus SDK (operazione lenta, ~10-30s)
    logger.info("[Catalogo] Cache miss, scaricamento da Copernicus SDK...")
    import copernicusmarine
    catalog = copernicusmarine.describe(disable_progress_bar=True)

    # Serializza la risposta SDK in un dizionario standard
    if hasattr(catalog, "model_dump"):
        result = catalog.model_dump()
    elif hasattr(catalog, "__dict__"):
        result = catalog.__dict__
    else:
        result = catalog

    # Salva in Redis per le prossime richieste (TTL 1 ora)
    cache_set(_CATALOG_KEY, result, _CATALOG_TTL)
    logger.info("[Catalogo] Salvato in cache Redis")

    return result


def _get_dataset_reqs(ds: dict) -> tuple:
    """
    Ottieni dalla risposta del dataset le variabili disponibili e le coordinate dell'area disponibile.

    Attualmente è implementato Copernicus SDK v2, le variabili sono in::
      dataset -> versions[-1] -> parts[] -> services[] -> variables[]

    Le coordinate sono disponibili in variable.bbox = [min_lon, min_lat, max_lon, max_lat].
    La finestra temporale disponibile è nel servizio "arco-time-series"
    dove coordinate_id == 'time' (i valori sono in millisecondi, usando Unix epoch).
    """
    variables = []
    seen: set = set()
    bounds = {
        "min_longitude": None, "max_longitude": None,
        "min_latitude": None, "max_latitude": None,
        "start_datetime": None, "end_datetime": None,
    }

    versions = ds.get("versions", [])
    if not versions:
        return variables, bounds

    for part in versions[-1].get("parts", []):
        for service in part.get("services", []):
            service_name = service.get("service_name", "")
            for var in service.get("variables", []):
                short_name = var.get("short_name", "")
                if not short_name or short_name in seen:
                    continue
                seen.add(short_name)
                std = var.get("standard_name")
                variables.append({
                    "short_name": short_name,
                    "standard_name": std,
                    "units": var.get("units"),
                    "description": _fmt_description(std),
                })

                # Ottieni la box delle coordinate
                if bounds["min_longitude"] is None:
                    bbox = var.get("bbox")
                    if bbox and len(bbox) >= 4:
                        # [min_lon, min_lat, max_lon, max_lat]
                        bounds["min_longitude"] = bbox[0]
                        bounds["min_latitude"] = bbox[1]
                        bounds["max_longitude"] = bbox[2]
                        bounds["max_latitude"] = bbox[3]

                # Ottieni la finestra temporale del dataset dal servizio "arco-time-series"
                if bounds["start_datetime"] is None and "arco-time" in service_name:
                    for coord in var.get("coordinates", []):
                        if coord.get("coordinate_id") == "time":
                            min_ms = coord.get("minimum_value")
                            max_ms = coord.get("maximum_value")
                            if min_ms is not None:
                                bounds["start_datetime"] = datetime.fromtimestamp(
                                    min_ms / 1000, tz=timezone.utc
                                ).strftime("%Y-%m-%d")
                            if max_ms is not None:
                                bounds["end_datetime"] = datetime.fromtimestamp(
                                    max_ms / 1000, tz=timezone.utc
                                ).strftime("%Y-%m-%d")
                            break

    return variables, bounds


def get_catalog(search: Optional[str] = None, limit: int = 50, offset: int = 0) -> dict:
    """Ottieni dataset dal catalogo Copernicus Marine, filtrabili per nome o ID.

    Cache Redis per le ricerche:
    - Chiave: marine:catalog:search:{md5(search|limit|offset)}
    - TTL: 30 minuti
    - La cache ricerca viene invalidata quando il catalogo scade (1h)
    """
    # Genera chiave cache unica per questa combinazione di parametri
    cache_key = None
    if search:
        query_hash = hashlib.md5(f"{search}|{limit}|{offset}".encode()).hexdigest()[:12]
        cache_key = f"marine:catalog:search:{query_hash}"

        # Cerca risultato in cache Redis
        cached_result = cache_get(cache_key)
        if cached_result is not None:
            logger.debug(f"[Catalogo] Ricerca '{search}' servita da cache Redis")
            return cached_result

    raw = _get_raw_catalog()
    # Gestisce formati diversi della risposta SDK (lista o dizionario)
    if isinstance(raw, list):
        products = raw
    else:
        products = raw.get("products", [])

    results = []
    for product in products:
        title = product.get("title", "")
        description = product.get("description", "")

        for ds in product.get("datasets", []):
            dataset_id = ds.get("dataset_id", "")

            if search:
                needle = search.lower()
                if needle not in dataset_id.lower() and needle not in title.lower():
                    continue

            variables, bounds = _get_dataset_reqs(ds)
            results.append({
                "dataset_id": dataset_id,
                "title": title,
                "description": description[:200] if description else "",
                "variables": variables,
                **bounds,
            })

    total = len(results)
    page = results[offset: offset + limit]
    response = {"total": total, "offset": offset, "limit": limit, "datasets": page}

    # Salva risultato ricerca in cache Redis (solo se c'è un filtro di ricerca)
    if cache_key:
        cache_set(cache_key, response, _SEARCH_TTL)

    return response


def get_dataset_info(dataset_id: str) -> Optional[dict]:
    """Return detailed info for a single dataset (variables, bounds, time range)."""
    raw = _get_raw_catalog()
    if isinstance(raw, list):
        products = raw
    else:
        products = raw.get("products", [])
        
    for product in products:
        for ds in product.get("datasets", []):
            if ds.get("dataset_id") == dataset_id:
                variables, bounds = _get_dataset_reqs(ds)
                return {
                    "dataset_id": dataset_id,
                    "title": product.get("title", ""),
                    "description": product.get("description", ""),
                    "variables": variables,
                    **bounds,
                }
    return None


def download_dataset(
    dataset_id: str,
    variables: List[str],
    min_longitude: float,
    max_longitude: float,
    min_latitude: float,
    max_latitude: float,
    start_datetime: str,
    end_datetime: str,
    progress_callback: Optional[Callable[[int, str], None]] = None
) -> pd.DataFrame:
    """
    Scarica i dati di un dataset da Copernicus Marine. L'SDK ufficiale di Copernicus, 
    restituisce i dati del download sotto forma di pandas Dataframe. 
    """
    import tempfile

    import copernicusmarine

    if progress_callback:
        progress_callback(5, "Avvio dowload...")

    # l'SDK di copernicus richiede l'autenticazione di un utente
    if not os.getenv("COPERNICUS_USERNAME") or not os.getenv("COPERNICUS_PASSWORD"):
        raise ValueError("non sono presenti username e password per copernicus.")

    with tempfile.TemporaryDirectory() as tmpdir:
        try:
            copernicusmarine.subset(
                dataset_id=dataset_id,
                variables=variables,
                minimum_longitude=min_longitude,
                maximum_longitude=max_longitude,
                minimum_latitude=min_latitude,
                maximum_latitude=max_latitude,
                start_datetime=start_datetime,
                end_datetime=end_datetime,
                username=os.getenv("COPERNICUS_USERNAME"),
                password=os.getenv("COPERNICUS_PASSWORD"),
                output_directory=tmpdir,
                output_filename="data.nc",
                force_download=True,
                overwrite_output_data=True,
                disable_progress_bar=True,
            )
        except TypeError:
            # Fallback for older versions of copernicusmarine
            copernicusmarine.subset(
                dataset_id=dataset_id,
                variables=variables,
                minimum_longitude=min_longitude,
                maximum_longitude=max_longitude,
                minimum_latitude=min_latitude,
                maximum_latitude=max_latitude,
                start_datetime=start_datetime,
                end_datetime=end_datetime,
                username=os.getenv("COPERNICUS_USERNAME"),
                password=os.getenv("COPERNICUS_PASSWORD"),
                output_directory=tmpdir,
                output_filename="data.nc",
                overwrite=True,
                disable_progress_bar=True,
            )

        if progress_callback:
            progress_callback(50, "Download completato, elaboro i dati...")

        import xarray as xr
        ds = xr.open_dataset(os.path.join(tmpdir, "data.nc"))
        df = ds.to_dataframe().reset_index()
        ds.close()

    if df is None or df.empty:
        raise ValueError("Nessun dato disponibile. errore nel download")

    if progress_callback:
        progress_callback(75, "Elaborazione completata, formatto i dati...")

    return df


def dataframe_to_bytes(df: pd.DataFrame, fmt: str, variable_renames: dict = None) -> tuple:
    """
    Converte i dati in memorie sottoforma di DataFrame scaircati da Copernicus in byte per migliorarne l'elaborazione e la formattazione in file CSV o JSON."""
    if variable_renames:
        df = df.rename(columns=variable_renames)
    if fmt == "csv":
        buf = io.StringIO()
        df.to_csv(buf, index=True)
        return buf.getvalue().encode("utf-8"), "text/csv"
    else:
        buf = io.StringIO()
        df.to_json(buf, orient="records", date_format="iso", indent=2)
        return buf.getvalue().encode("utf-8"), "application/json"