utils/pdf_handler.py

"""
معالج ملفات PDF
"""

import os
import io
import re
import PyPDF2
import fitz  # PyMuPDF
import pdfplumber
import numpy as np
from PIL import Image
import pytesseract
import pandas as pd
import traceback
from reportlab.lib.pagesizes import A4, landscape
from reportlab.platypus import SimpleDocTemplate, Table, TableStyle, Paragraph, Spacer, Image as ReportLabImage
from reportlab.lib import colors
from reportlab.lib.styles import getSampleStyleSheet, ParagraphStyle
from reportlab.pdfbase import pdfmetrics
from reportlab.pdfbase.ttfonts import TTFont
import matplotlib.pyplot as plt

from utils.helpers import create_directory_if_not_exists, extract_numbers_from_text

# محاولة تسجيل الخطوط العربية إذا كانت متوفرة
try:
    font_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)), "fonts", "Amiri-Regular.ttf")
    bold_font_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)), "fonts", "Amiri-Bold.ttf")
    
    if os.path.exists(font_path) and os.path.exists(bold_font_path):
        pdfmetrics.registerFont(TTFont('Arabic', font_path))
        pdfmetrics.registerFont(TTFont('ArabicBold', bold_font_path))
except Exception as e:
    print(f"تعذر تحميل الخطوط العربية: {str(e)}. سيتم استخدام الخطوط الافتراضية.")


def extract_text_from_pdf(file_path, method='pymupdf'):
    """
    استخراج النص من ملف PDF
    
    المعلمات:
        file_path: مسار ملف PDF
        method: طريقة الاستخراج ('pymupdf', 'pypdf2', 'pdfplumber')
        
    الإرجاع:
        نص مستخرج من ملف PDF
    """
    try:
        # التحقق من وجود الملف
        if not os.path.exists(file_path):
            raise FileNotFoundError(f"الملف غير موجود: {file_path}")
        
        # استخراج النص حسب الطريقة المطلوبة
        if method.lower() == 'pymupdf':
            return _extract_text_with_pymupdf(file_path)
        elif method.lower() == 'pypdf2':
            return _extract_text_with_pypdf2(file_path)
        elif method.lower() == 'pdfplumber':
            return _extract_text_with_pdfplumber(file_path)
        else:
            # استخدام PyMuPDF كطريقة افتراضية
            return _extract_text_with_pymupdf(file_path)
    
    except Exception as e:
        error_msg = f"خطأ في استخراج النص من ملف PDF: {str(e)}"
        print(error_msg)
        traceback.print_exc()
        raise Exception(error_msg)


def _extract_text_with_pymupdf(file_path):
    """استخراج النص باستخدام PyMuPDF"""
    document = fitz.open(file_path)
    text = ""
    
    for page_number in range(len(document)):
        page = document.load_page(page_number)
        text += page.get_text("text") + "\n\n"
    
    document.close()
    return text


def _extract_text_with_pypdf2(file_path):
    """استخراج النص باستخدام PyPDF2"""
    with open(file_path, 'rb') as file:
        reader = PyPDF2.PdfReader(file)
        text = ""
        
        for page_number in range(len(reader.pages)):
            page = reader.pages[page_number]
            text += page.extract_text() + "\n\n"
    
    return text


def _extract_text_with_pdfplumber(file_path):
    """استخراج النص باستخدام pdfplumber"""
    with pdfplumber.open(file_path) as pdf:
        text = ""
        
        for page in pdf.pages:
            text += page.extract_text() + "\n\n"
    
    return text


def extract_tables_from_pdf(file_path, page_numbers=None):
    """
    استخراج الجداول من ملف PDF
    
    المعلمات:
        file_path: مسار ملف PDF
        page_numbers: قائمة بأرقام الصفحات للاستخراج منها (افتراضي: None لجميع الصفحات)
        
    الإرجاع:
        قائمة من DataFrames تمثل الجداول المستخرجة
    """
    try:
        # التحقق من وجود الملف
        if not os.path.exists(file_path):
            raise FileNotFoundError(f"الملف غير موجود: {file_path}")
        
        # استخراج الجداول باستخدام pdfplumber
        tables = []
        
        with pdfplumber.open(file_path) as pdf:
            # تحديد الصفحات المراد استخراج الجداول منها
            if page_numbers is None:
                pages_to_extract = range(len(pdf.pages))
            else:
                pages_to_extract = [p-1 for p in page_numbers if 1 <= p <= len(pdf.pages)]
            
            # استخراج الجداول من كل صفحة
            for page_idx in pages_to_extract:
                page = pdf.pages[page_idx]
                page_tables = page.extract_tables()
                
                if page_tables:
                    for table in page_tables:
                        if table:  # التحقق من أن الجدول ليس فارغًا
                            # تحويل الجدول إلى DataFrame
                            df = pd.DataFrame(table[1:], columns=table[0])
                            
                            # تنظيف البيانات
                            df = df.applymap(lambda x: x.strip() if isinstance(x, str) else x)
                            
                            # إضافة إلى قائمة الجداول
                            tables.append(df)
        
        return tables
    
    except Exception as e:
        error_msg = f"خطأ في استخراج الجداول من ملف PDF: {str(e)}"
        print(error_msg)
        traceback.print_exc()
        raise Exception(error_msg)


def extract_images_from_pdf(file_path, output_dir=None, prefix='image'):
    """
    استخراج الصور من ملف PDF
    
    المعلمات:
        file_path: مسار ملف PDF
        output_dir: دليل الإخراج (افتراضي: None للإرجاع كقائمة من الصور)
        prefix: بادئة أسماء ملفات الصور
        
    الإرجاع:
        قائمة من مسارات الصور المستخرجة إذا تم تحديد دليل الإخراج، وإلا قائمة من الصور
    """
    try:
        # التحقق من وجود الملف
        if not os.path.exists(file_path):
            raise FileNotFoundError(f"الملف غير موجود: {file_path}")
        
        # إنشاء دليل الإخراج إذا تم تحديده
        if output_dir:
            create_directory_if_not_exists(output_dir)
        
        # استخراج الصور باستخدام PyMuPDF
        document = fitz.open(file_path)
        images = []
        image_paths = []
        
        for page_idx in range(len(document)):
            page = document.load_page(page_idx)
            
            # استخراج الصور من الصفحة
            image_list = page.get_images(full=True)
            
            for img_idx, img_info in enumerate(image_list):
                xref = img_info[0]
                base_image = document.extract_image(xref)
                image_bytes = base_image["image"]
                
                # إنشاء كائن الصورة
                image = Image.open(io.BytesIO(image_bytes))
                
                if output_dir:
                    # حفظ الصورة في الدليل المحدد
                    image_filename = f"{prefix}_{page_idx+1}_{img_idx+1}.{base_image['ext']}"
                    image_path = os.path.join(output_dir, image_filename)
                    image.save(image_path)
                    image_paths.append(image_path)
                else:
                    # إضافة الصورة إلى القائمة
                    images.append(image)
        
        document.close()
        
        return image_paths if output_dir else images
    
    except Exception as e:
        error_msg = f"خطأ في استخراج الصور من ملف PDF: {str(e)}"
        print(error_msg)
        traceback.print_exc()
        raise Exception(error_msg)


def extract_text_from_image(image, lang='ara+eng'):
    """
    استخراج النص من صورة باستخدام OCR
    
    المعلمات:
        image: كائن الصورة أو مسار الصورة
        lang: لغة النص (افتراضي: 'ara+eng' للعربية والإنجليزية)
        
    الإرجاع:
        النص المستخرج من الصورة
    """
    try:
        # إذا كان مسار صورة، قم بفتحها
        if isinstance(image, str):
            image = Image.open(image)
        
        # استخراج النص باستخدام pytesseract
        text = pytesseract.image_to_string(image, lang=lang)
        
        return text
    
    except Exception as e:
        error_msg = f"خطأ في استخراج النص من الصورة: {str(e)}"
        print(error_msg)
        traceback.print_exc()
        return ""


def ocr_pdf(file_path, lang='ara+eng'):
    """
    تنفيذ OCR على ملف PDF
    
    المعلمات:
        file_path: مسار ملف PDF
        lang: لغة النص (افتراضي: 'ara+eng' للعربية والإنجليزية)
        
    الإرجاع:
        النص المستخرج من ملف PDF
    """
    try:
        # التحقق من وجود الملف
        if not os.path.exists(file_path):
            raise FileNotFoundError(f"الملف غير موجود: {file_path}")
        
        # فتح ملف PDF
        document = fitz.open(file_path)
        text = ""
        
        for page_idx in range(len(document)):
            page = document.load_page(page_idx)
            
            # تحويل الصفحة إلى صورة
            pix = page.get_pixmap(matrix=fitz.Matrix(300/72, 300/72))
            img = Image.frombytes("RGB", [pix.width, pix.height], pix.samples)
            
            # استخراج النص من الصورة
            page_text = extract_text_from_image(img, lang=lang)
            text += page_text + "\n\n"
        
        document.close()
        
        return text
    
    except Exception as e:
        error_msg = f"خطأ في تنفيذ OCR على ملف PDF: {str(e)}"
        print(error_msg)
        traceback.print_exc()
        raise Exception(error_msg)


def search_in_pdf(file_path, search_text):
    """
    البحث عن نص في ملف PDF
    
    المعلمات:
        file_path: مسار ملف PDF
        search_text: النص المراد البحث عنه
        
    الإرجاع:
        قائمة من النتائج {page_number, text_snippet, matched_text}
    """
    try:
        # التحقق من وجود الملف
        if not os.path.exists(file_path):
            raise FileNotFoundError(f"الملف غير موجود: {file_path}")
        
        # استخراج النص من ملف PDF
        document = fitz.open(file_path)
        results = []
        
        for page_idx in range(len(document)):
            page = document.load_page(page_idx)
            page_text = page.get_text("text")
            
            # البحث عن النص
            if search_text.lower() in page_text.lower():
                # استخراج المقتطفات التي تحتوي على النص المطلوب
                lines = page_text.split('\n')
                for line in lines:
                    if search_text.lower() in line.lower():
                        results.append({
                            'page_number': page_idx + 1,
                            'text_snippet': line,
                            'matched_text': search_text
                        })
        
        document.close()
        
        return results
    
    except Exception as e:
        error_msg = f"خطأ في البحث في ملف PDF: {str(e)}"
        print(error_msg)
        traceback.print_exc()
        raise Exception(error_msg)


def extract_quantities_from_pdf(file_path):
    """
    استخراج الكميات من ملف PDF
    
    المعلمات:
        file_path: مسار ملف PDF
        
    الإرجاع:
        DataFrame يحتوي على البنود والكميات المستخرجة
    """
    try:
        # استخراج النص والجداول
        text = extract_text_from_pdf(file_path)
        tables = extract_tables_from_pdf(file_path)
        
        quantities = []
        
        # استخراج الكميات من الجداول
        for table in tables:
            # البحث عن أعمدة تحتوي على "الكمية" أو "الوحدة" أو "البند"
            quantity_cols = [col for col in table.columns if any(term in col.lower() for term in ['كمية', 'عدد', 'الكمية'])]
            unit_cols = [col for col in table.columns if any(term in col.lower() for term in ['وحدة', 'الوحدة'])]
            item_cols = [col for col in table.columns if any(term in col.lower() for term in ['بند', 'وصف', 'البند', 'العمل'])]
            
            if quantity_cols and (unit_cols or item_cols):
                quantity_col = quantity_cols[0]
                unit_col = unit_cols[0] if unit_cols else None
                item_col = item_cols[0] if item_cols else None
                
                # استخراج الكميات
                for _, row in table.iterrows():
                    if pd.notna(row[quantity_col]) and (item_col is None or pd.notna(row[item_col])):
                        quantity_value = extract_numbers_from_text(row[quantity_col])
                        quantity = quantity_value[0] if quantity_value else None
                        
                        quantities.append({
                            'البند': row[item_col] if item_col else "غير محدد",
                            'الوحدة': row[unit_col] if unit_col else "غير محدد",
                            'الكمية': quantity
                        })
        
        # استخراج الكميات من النص
        lines = text.split('\n')
        for line in lines:
            # البحث عن الخطوط التي تحتوي على أرقام ووحدات قياس
            if re.search(r'\d+(?:,\d+)*(?:\.\d+)?', line) and any(unit in line for unit in ['م2', 'م3', 'متر', 'طن', 'كجم', 'عدد']):
                numbers = extract_numbers_from_text(line)
                if numbers:
                    # استخراج وحدة القياس
                    unit_match = re.search(r'\b(م2|م3|متر مربع|متر مكعب|م\.ط|طن|كجم|عدد|قطعة)\b', line)
                    unit = unit_match.group(1) if unit_match else "غير محدد"
                    
                    quantities.append({
                        'البند': line,
                        'الوحدة': unit,
                        'الكمية': numbers[0]
                    })
        
        # إنشاء DataFrame
        if quantities:
            quantities_df = pd.DataFrame(quantities)
            return quantities_df
        else:
            return pd.DataFrame(columns=['البند', 'الوحدة', 'الكمية'])
    
    except Exception as e:
        error_msg = f"خطأ في استخراج الكميات من ملف PDF: {str(e)}"
        print(error_msg)
        traceback.print_exc()
        raise Exception(error_msg)


def merge_pdfs(input_paths, output_path):
    """
    دمج ملفات PDF متعددة في ملف واحد
    
    المعلمات:
        input_paths: قائمة من مسارات ملفات PDF المراد دمجها
        output_path: مسار ملف PDF الناتج
        
    الإرجاع:
        True في حالة النجاح
    """
    try:
        # التحقق من وجود الملفات
        for file_path in input_paths:
            if not os.path.exists(file_path):
                raise FileNotFoundError(f"الملف غير موجود: {file_path}")
        
        # إنشاء مجلد الإخراج إذا لم يكن موجودًا
        output_dir = os.path.dirname(output_path)
        create_directory_if_not_exists(output_dir)
        
        # دمج ملفات PDF
        merger = PyPDF2.PdfMerger()
        
        for file_path in input_paths:
            merger.append(file_path)
        
        merger.write(output_path)
        merger.close()
        
        return True
    
    except Exception as e:
        error_msg = f"خطأ في دمج ملفات PDF: {str(e)}"
        print(error_msg)
        traceback.print_exc()
        raise Exception(error_msg)


def split_pdf(input_path, output_dir, prefix='page'):
    """
    تقسيم ملف PDF إلى ملفات منفصلة لكل صفحة
    
    المعلمات:
        input_path: مسار ملف PDF المراد تقسيمه
        output_dir: دليل الإخراج
        prefix: بادئة أسماء ملفات الإخراج
        
    الإرجاع:
        قائمة من مسارات ملفات PDF الناتجة
    """
    try:
        # التحقق من وجود الملف
        if not os.path.exists(input_path):
            raise FileNotFoundError(f"الملف غير موجود: {input_path}")
        
        # إنشاء دليل الإخراج
        create_directory_if_not_exists(output_dir)
        
        # قراءة ملف PDF
        with open(input_path, 'rb') as file:
            reader = PyPDF2.PdfReader(file)
            output_files = []
            
            # تقسيم كل صفحة إلى ملف منفصل
            for page_idx in range(len(reader.pages)):
                writer = PyPDF2.PdfWriter()
                writer.add_page(reader.pages[page_idx])
                
                output_filename = f"{prefix}_{page_idx+1}.pdf"
                output_path = os.path.join(output_dir, output_filename)
                
                with open(output_path, 'wb') as output_file:
                    writer.write(output_file)
                
                output_files.append(output_path)
        
        return output_files
    
    except Exception as e:
        error_msg = f"خطأ في تقسيم ملف PDF: {str(e)}"
        print(error_msg)
        traceback.print_exc()
        raise Exception(error_msg)


def export_pricing_to_pdf(data, output_path, title="تحليل الأسعار", description=""):
    """
    تصدير بيانات التسعير إلى ملف PDF
    
    المعلمات:
        data: DataFrame يحتوي على بيانات التسعير
        output_path: مسار ملف PDF الناتج
        title: عنوان التقرير
        description: وصف إضافي للتقرير
        
    الإرجاع:
        مسار ملف PDF الناتج
    """
    try:
        # التحقق من أن البيانات ليست فارغة
        if data is None or len(data) == 0:
            raise ValueError("البيانات فارغة")
        
        # إنشاء دليل الإخراج إذا لم يكن موجودًا
        output_dir = os.path.dirname(output_path)
        create_directory_if_not_exists(output_dir)
        
        # إعداد أنماط النصوص
        styles = getSampleStyleSheet()
        
        # محاولة استخدام الخطوط العربية إذا كانت متوفرة
        try:
            # تسجيل الخطوط العربية إذا لم تكن مسجلة
            if 'Arabic' not in pdfmetrics.getRegisteredFontNames():
                pdfmetrics.registerFont(TTFont('Arabic', 'utils/fonts/Amiri-Regular.ttf'))
            
            if 'ArabicBold' not in pdfmetrics.getRegisteredFontNames():
                pdfmetrics.registerFont(TTFont('ArabicBold', 'utils/fonts/Amiri-Bold.ttf'))
                
            # إنشاء أنماط للنصوص العربية
            title_style = ParagraphStyle(
                name='ArabicTitleStyle',
                fontName='ArabicBold',
                fontSize=16,
                alignment=1,  # وسط
                leading=18
            )
            
            normal_style = ParagraphStyle(
                name='ArabicStyle',
                fontName='Arabic',
                fontSize=12,
                alignment=1,  # وسط
                leading=14
            )
            
        except:
            # استخدام الخطوط الافتراضية إذا تعذر استخدام الخطوط العربية
            title_style = styles['Title']
            normal_style = styles['Normal']
        
        # إنشاء وثيقة PDF
        doc = SimpleDocTemplate(
            output_path,
            pagesize=landscape(A4),
            rightMargin=30,
            leftMargin=30,
            topMargin=30,
            bottomMargin=30
        )
        
        # قائمة العناصر في الوثيقة
        elements = []
        
        # إضافة العنوان
        elements.append(Paragraph(title, title_style))
        elements.append(Spacer(1, 20))
        
        # إضافة الوصف إذا كان موجودًا
        if description:
            elements.append(Paragraph(description, normal_style))
            elements.append(Spacer(1, 20))
        
        # تحويل DataFrame إلى قائمة لاستخدامها في الجدول
        data_list = [data.columns.tolist()] + data.values.tolist()
        
        # إنشاء الجدول
        table = Table(data_list, repeatRows=1)
        
        # إضافة تنسيق للجدول
        table_style = TableStyle([
            ('BACKGROUND', (0, 0), (-1, 0), colors.lightblue),
            ('TEXTCOLOR', (0, 0), (-1, 0), colors.black),
            ('ALIGN', (0, 0), (-1, -1), 'CENTER'),
            ('FONTNAME', (0, 0), (-1, 0), 'ArabicBold' if 'ArabicBold' in pdfmetrics.getRegisteredFontNames() else 'Helvetica-Bold'),
            ('FONTSIZE', (0, 0), (-1, 0), 12),
            ('BOTTOMPADDING', (0, 0), (-1, 0), 12),
            ('BACKGROUND', (0, 1), (-1, -1), colors.white),
            ('GRID', (0, 0), (-1, -1), 1, colors.black),
            ('FONTNAME', (0, 1), (-1, -1), 'Arabic' if 'Arabic' in pdfmetrics.getRegisteredFontNames() else 'Helvetica'),
            ('FONTSIZE', (0, 1), (-1, -1), 10),
        ])
        
        # إضافة تلوين للصفوف المتناوبة
        for i in range(1, len(data_list)):
            if i % 2 == 0:
                table_style.add('BACKGROUND', (0, i), (-1, i), colors.lightgrey)
        
        table.setStyle(table_style)
        elements.append(table)
        
        # إضافة ملخص إحصائي إذا كانت البيانات تحتوي على أعمدة رقمية
        numeric_columns = data.select_dtypes(include=['number']).columns
        if len(numeric_columns) > 0:
            elements.append(Spacer(1, 30))
            elements.append(Paragraph("ملخص إحصائي", title_style))
            elements.append(Spacer(1, 10))
            
            # إنشاء ملخص إحصائي
            summary = data[numeric_columns].describe().reset_index()
            summary_list = [['الإحصاءات'] + list(numeric_columns)] + summary.values.tolist()
            
            # إنشاء جدول الملخص
            summary_table = Table(summary_list, repeatRows=1)
            summary_table.setStyle(TableStyle([
                ('BACKGROUND', (0, 0), (-1, 0), colors.lightblue),
                ('TEXTCOLOR', (0, 0), (-1, 0), colors.black),
                ('ALIGN', (0, 0), (-1, -1), 'CENTER'),
                ('FONTNAME', (0, 0), (-1, 0), 'ArabicBold' if 'ArabicBold' in pdfmetrics.getRegisteredFontNames() else 'Helvetica-Bold'),
                ('FONTSIZE', (0, 0), (-1, 0), 12),
                ('BOTTOMPADDING', (0, 0), (-1, 0), 12),
                ('BACKGROUND', (0, 1), (-1, -1), colors.white),
                ('GRID', (0, 0), (-1, -1), 1, colors.black),
                ('FONTNAME', (0, 1), (-1, -1), 'Arabic' if 'Arabic' in pdfmetrics.getRegisteredFontNames() else 'Helvetica'),
                ('FONTSIZE', (0, 1), (-1, -1), 10),
            ]))
            elements.append(summary_table)
            
            # إنشاء مخططات للأعمدة الرقمية الرئيسية
            if len(numeric_columns) > 0 and len(data) > 1:
                for col in numeric_columns[:2]:  # أخذ أول عمودين رقميين فقط
                    plt.figure(figsize=(8, 4))
                    plt.barh(range(len(data)), data[col])
                    plt.yticks(range(len(data)), data.iloc[:, 0] if len(data.columns) > 0 else range(len(data)))
                    plt.xlabel(col)
                    plt.title(f"مخطط {col}")
                    plt.tight_layout()
                    
                    # حفظ المخطط كصورة في الذاكرة
                    img_data = io.BytesIO()
                    plt.savefig(img_data, format='png')
                    img_data.seek(0)
                    plt.close()
                    
                    # إضافة المخطط إلى الوثيقة
                    elements.append(Spacer(1, 20))
                    img = ReportLabImage(img_data, width=500, height=250)
                    elements.append(img)
        
        # بناء الوثيقة
        doc.build(elements)
        
        return output_path
    
    except Exception as e:
        error_msg = f"خطأ في تصدير بيانات التسعير إلى PDF: {str(e)}"
        print(error_msg)
        traceback.print_exc()
        raise Exception(error_msg)


def export_pricing_with_analysis_to_pdf(items_data, analysis_data, output_path, title="تحليل الأسعار مع تحليل المكونات", project_info=None):
    """
    تصدير بيانات التسعير مع تحليل المكونات إلى ملف PDF
    
    المعلمات:
        items_data: DataFrame يحتوي على بيانات البنود
        analysis_data: قاموس يحتوي على تحليل أسعار البنود {item_id: DataFrame}
        output_path: مسار ملف PDF الناتج
        title: عنوان التقرير
        project_info: معلومات المشروع (قاموس)
        
    الإرجاع:
        مسار ملف PDF الناتج
    """
    try:
        # التحقق من أن البيانات ليست فارغة
        if items_data is None or len(items_data) == 0:
            raise ValueError("بيانات البنود فارغة")
        
        # إنشاء دليل الإخراج إذا لم يكن موجودًا
        output_dir = os.path.dirname(output_path)
        create_directory_if_not_exists(output_dir)
        
        # إعداد أنماط النصوص
        styles = getSampleStyleSheet()
        
        # محاولة استخدام الخطوط العربية إذا كانت متوفرة
        try:
            # تسجيل الخطوط العربية إذا لم تكن مسجلة
            if 'Arabic' not in pdfmetrics.getRegisteredFontNames():
                pdfmetrics.registerFont(TTFont('Arabic', 'utils/fonts/Amiri-Regular.ttf'))
            
            if 'ArabicBold' not in pdfmetrics.getRegisteredFontNames():
                pdfmetrics.registerFont(TTFont('ArabicBold', 'utils/fonts/Amiri-Bold.ttf'))
            
            # إنشاء أنماط للنصوص العربية
            title_style = ParagraphStyle(
                name='ArabicTitleStyle',
                fontName='ArabicBold',
                fontSize=16,
                alignment=1,  # وسط
                leading=18
            )
            
            normal_style = ParagraphStyle(
                name='ArabicStyle',
                fontName='Arabic',
                fontSize=12,
                alignment=1,  # وسط
                leading=14
            )
            
            subtitle_style = ParagraphStyle(
                name='ArabicSubtitleStyle',
                fontName='ArabicBold',
                fontSize=14,
                alignment=1,  # وسط
                leading=16
            )
            
        except:
            # استخدام الخطوط الافتراضية إذا تعذر استخدام الخطوط العربية
            title_style = styles['Title']
            normal_style = styles['Normal']
            subtitle_style = styles['Heading2']
        
        # إنشاء وثيقة PDF
        doc = SimpleDocTemplate(
            output_path,
            pagesize=landscape(A4),
            rightMargin=30,
            leftMargin=30,
            topMargin=30,
            bottomMargin=30
        )
        
        # قائمة العناصر في الوثيقة
        elements = []
        
        # إضافة العنوان
        elements.append(Paragraph(title, title_style))
        elements.append(Spacer(1, 20))
        
        # إضافة معلومات المشروع إذا كانت موجودة
        if project_info:
            project_info_text = f"اسم المشروع: {project_info.get('اسم_المشروع', '')} | "
            project_info_text += f"وصف المشروع: {project_info.get('وصف_المشروع', '')}"
            elements.append(Paragraph(project_info_text, normal_style))
            elements.append(Spacer(1, 20))
        
        # إضافة جدول البنود
        elements.append(Paragraph("جدول البنود", subtitle_style))
        elements.append(Spacer(1, 10))
        
        # تحويل DataFrame إلى قائمة لاستخدامها في الجدول
        items_list = [items_data.columns.tolist()] + items_data.values.tolist()
        
        # إنشاء الجدول
        items_table = Table(items_list, repeatRows=1)
        
        # إضافة تنسيق للجدول
        items_table_style = TableStyle([
            ('BACKGROUND', (0, 0), (-1, 0), colors.lightblue),
            ('TEXTCOLOR', (0, 0), (-1, 0), colors.black),
            ('ALIGN', (0, 0), (-1, -1), 'CENTER'),
            ('FONTNAME', (0, 0), (-1, 0), 'ArabicBold' if 'ArabicBold' in pdfmetrics.getRegisteredFontNames() else 'Helvetica-Bold'),
            ('FONTSIZE', (0, 0), (-1, 0), 12),
            ('BOTTOMPADDING', (0, 0), (-1, 0), 12),
            ('BACKGROUND', (0, 1), (-1, -1), colors.white),
            ('GRID', (0, 0), (-1, -1), 1, colors.black),
            ('FONTNAME', (0, 1), (-1, -1), 'Arabic' if 'Arabic' in pdfmetrics.getRegisteredFontNames() else 'Helvetica'),
            ('FONTSIZE', (0, 1), (-1, -1), 10),
        ])
        
        # إضافة تلوين للصفوف المتناوبة
        for i in range(1, len(items_list)):
            if i % 2 == 0:
                items_table_style.add('BACKGROUND', (0, i), (-1, i), colors.lightgrey)
        
        items_table.setStyle(items_table_style)
        elements.append(items_table)
        
        # إضافة تحليل الأسعار لكل بند
        if analysis_data:
            elements.append(Spacer(1, 30))
            elements.append(Paragraph("تحليل مكونات الأسعار", subtitle_style))
            
            for item_id, analysis_df in analysis_data.items():
                # الحصول على معلومات البند
                item_info = items_data[items_data['رقم البند'] == item_id].iloc[0] if 'رقم البند' in items_data.columns and len(items_data[items_data['رقم البند'] == item_id]) > 0 else None
                
                if item_info is not None:
                    item_title = f"تحليل مكونات البند: {item_id} - {item_info.get('وصف البند', '')}"
                else:
                    item_title = f"تحليل مكونات البند: {item_id}"
                
                elements.append(Spacer(1, 20))
                elements.append(Paragraph(item_title, subtitle_style))
                elements.append(Spacer(1, 10))
                
                # تحويل DataFrame إلى قائمة لاستخدامها في الجدول
                analysis_list = [analysis_df.columns.tolist()] + analysis_df.values.tolist()
                
                # إنشاء الجدول
                analysis_table = Table(analysis_list, repeatRows=1)
                
                # إضافة تنسيق للجدول
                analysis_table_style = TableStyle([
                    ('BACKGROUND', (0, 0), (-1, 0), colors.lightblue),
                    ('TEXTCOLOR', (0, 0), (-1, 0), colors.black),
                    ('ALIGN', (0, 0), (-1, -1), 'CENTER'),
                    ('FONTNAME', (0, 0), (-1, 0), 'ArabicBold' if 'ArabicBold' in pdfmetrics.getRegisteredFontNames() else 'Helvetica-Bold'),
                    ('FONTSIZE', (0, 0), (-1, 0), 12),
                    ('BOTTOMPADDING', (0, 0), (-1, 0), 12),
                    ('BACKGROUND', (0, 1), (-1, -1), colors.white),
                    ('GRID', (0, 0), (-1, -1), 1, colors.black),
                    ('FONTNAME', (0, 1), (-1, -1), 'Arabic' if 'Arabic' in pdfmetrics.getRegisteredFontNames() else 'Helvetica'),
                    ('FONTSIZE', (0, 1), (-1, -1), 10),
                ])
                
                # إضافة تلوين للصفوف المتناوبة
                for i in range(1, len(analysis_list)):
                    if i % 2 == 0:
                        analysis_table_style.add('BACKGROUND', (0, i), (-1, i), colors.lightgrey)
                
                analysis_table.setStyle(analysis_table_style)
                elements.append(analysis_table)
                
                # حساب وعرض إجمالي تحليل السعر
                if 'الإجمالي' in analysis_df.columns and len(analysis_df) > 0:
                    total_analysis_price = analysis_df['الإجمالي'].sum()
                    total_text = f"إجمالي تكلفة البند من التحليل: {total_analysis_price:,.2f} ريال"
                    elements.append(Spacer(1, 10))
                    elements.append(Paragraph(total_text, normal_style))
        
        # بناء الوثيقة
        doc.build(elements)
        
        return output_path
    
    except Exception as e:
        error_msg = f"خطأ في تصدير تحليل الأسعار إلى PDF: {str(e)}"
        print(error_msg)
        traceback.print_exc()
        raise Exception(error_msg)