"""
embeddings.py — Vectorización de textos via HuggingFace Inference API.

Convierte textos en vectores numéricos (embeddings) usando el modelo
paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 corriendo en la nube de HuggingFace.
No requiere GPU ni modelos locales — todo corre remotamente.

Manejo de errores:
  - 503 (modelo cargando): espera HF_RETRY_DELAY segundos, reintenta hasta 3 veces
  - 429 (rate limit): espera HF_RATELIMIT_DELAY segundos, reintenta
  - Otros errores: loguea y devuelve lista vacía para ese batch
"""

import logging
import time
from typing import Any

import requests

import sys
from pathlib import Path
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent.parent))

from config import (
    HUGGINGFACE_API_KEY,
    HF_API_URL_EMBEDDINGS,
    HF_BATCH_SIZE,
    HF_RETRY_DELAY,
    HF_RATELIMIT_DELAY,
    SCRAPING_MAX_RETRIES,
    LOG_FORMAT,
    LOG_DATE_FORMAT,
    LOG_LEVEL,
)

# ── Logging ───────────────────────────────────────────────────────────────────
logging.basicConfig(format=LOG_FORMAT, datefmt=LOG_DATE_FORMAT)
logger = logging.getLogger("embeddings")
logger.setLevel(getattr(logging, LOG_LEVEL, logging.INFO))


def _headers() -> dict:
    """Construye los headers HTTP para la API de HuggingFace."""
    headers = {"Content-Type": "application/json"}
    if HUGGINGFACE_API_KEY:
        headers["Authorization"] = f"Bearer {HUGGINGFACE_API_KEY}"
    return headers


def _fetch_batch(textos: list[str]) -> list[list[float]]:
    """
    Envía un batch de textos a HuggingFace y devuelve sus embeddings.

    Maneja reintentos automáticos para errores 503 y 429.
    Devuelve lista vacía si todos los intentos fallan.
    """
    payload = {"inputs": textos, "options": {"wait_for_model": True}}

    for intento in range(1, SCRAPING_MAX_RETRIES + 1):
        try:
            t0 = time.time()
            resp = requests.post(
                HF_API_URL_EMBEDDINGS,
                headers=_headers(),
                json=payload,
                timeout=60,
            )
            elapsed = time.time() - t0

            if resp.status_code == 200:
                resultado = resp.json()
                logger.info(
                    f"[embeddings] batch {len(textos)} textos — "
                    f"{elapsed:.1f}s — dim={len(resultado[0]) if resultado else 0}"
                )
                return resultado

            elif resp.status_code == 503:
                logger.warning(
                    f"[embeddings] 503 modelo cargando (intento {intento}/"
                    f"{SCRAPING_MAX_RETRIES}) — esperando {HF_RETRY_DELAY}s"
                )
                time.sleep(HF_RETRY_DELAY)

            elif resp.status_code == 429:
                logger.warning(
                    f"[embeddings] 429 rate limit — esperando {HF_RATELIMIT_DELAY}s"
                )
                time.sleep(HF_RATELIMIT_DELAY)

            else:
                logger.error(
                    f"[embeddings] error {resp.status_code}: {resp.text[:200]}"
                )
                return []

        except requests.exceptions.Timeout:
            logger.warning(f"[embeddings] timeout en intento {intento}/{SCRAPING_MAX_RETRIES}")
            if intento < SCRAPING_MAX_RETRIES:
                time.sleep(HF_RETRY_DELAY)
        except Exception as e:
            logger.error(f"[embeddings] error inesperado: {e}")
            return []

    logger.error(f"[embeddings] todos los reintentos fallaron para batch de {len(textos)} textos")
    return []


def get_embeddings(texts: list[str]) -> list[list[float]]:
    """
    Vectoriza una lista de textos usando HuggingFace Inference API.

    Procesa en batches de HF_BATCH_SIZE para respetar los límites del free tier.
    Los textos vacíos se saltan y se devuelve lista vacía en su posición.

    Parámetros:
        texts: lista de strings a vectorizar

    Devuelve:
        Lista de embeddings (lista de floats). Mismo orden que la entrada.
        Las posiciones con error devuelven lista vacía [].
    """
    if not texts:
        return []

    todos_los_embeddings: list[list[float]] = []

    for i in range(0, len(texts), HF_BATCH_SIZE):
        batch = texts[i: i + HF_BATCH_SIZE]

        # Filtrar textos vacíos, preservar posiciones
        indices_validos = [j for j, t in enumerate(batch) if t and t.strip()]
        textos_validos = [batch[j] for j in indices_validos]

        if not textos_validos:
            todos_los_embeddings.extend([[] for _ in batch])
            continue

        embeddings_batch = _fetch_batch(textos_validos)

        # Validar que la API devolvió el mismo número de embeddings que textos
        if embeddings_batch and len(embeddings_batch) != len(textos_validos):
            logger.warning(
                f"[embeddings] mismatch: enviados {len(textos_validos)} textos, "
                f"recibidos {len(embeddings_batch)} embeddings — se completan con []"
            )
            # Completar o recortar para que el zip funcione correctamente
            if len(embeddings_batch) < len(textos_validos):
                embeddings_batch.extend([] for _ in range(len(textos_validos) - len(embeddings_batch)))
            else:
                embeddings_batch = embeddings_batch[:len(textos_validos)]

        # Reconstruir con posiciones originales
        resultado_batch: list[list[float]] = [[] for _ in batch]
        for pos, emb in zip(indices_validos, embeddings_batch):
            resultado_batch[pos] = emb

        todos_los_embeddings.extend(resultado_batch)

    logger.info(
        f"[embeddings] completado — {len(texts)} textos, "
        f"{sum(1 for e in todos_los_embeddings if e)} con embedding válido"
    )
    return todos_los_embeddings