import os
import requests
import re
import json
import logging
import time
from flask import current_app

logger = logging.getLogger(__name__)

class DDLParser:
    def __init__(self, api_key=None, timeout=60, max_retries=3):
        """
        初始化DDL解析器
        
        参数:
            api_key: LLM API密钥，如果未提供，将从应用配置或环境变量中获取
            timeout: API请求超时时间（秒），默认60秒
            max_retries: 最大重试次数，默认3次
        """
        # 如果在Flask应用上下文中，则从应用配置获取参数
       
        self.api_key = api_key or current_app.config.get('LLM_API_KEY')
        self.base_url = current_app.config.get('LLM_BASE_URL')
        self.model_name = current_app.config.get('LLM_MODEL_NAME')
        self.timeout = timeout
        self.max_retries = max_retries
        
        
        self.headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }

    def _make_llm_request(self, payload, operation_name="LLM请求"):
        """
        发送LLM请求，支持自动重试
        
        参数:
            payload: 请求payload
            operation_name: 操作名称，用于日志
            
        返回:
            API响应结果
        """
        last_error = None
        
        for attempt in range(self.max_retries):
            try:
                if attempt > 0:
                    wait_time = 2 ** attempt  # 指数退避: 2, 4, 8秒
                    logger.info(f"{operation_name} 第{attempt + 1}次重试，等待{wait_time}秒...")
                    time.sleep(wait_time)
                
                logger.info(f"{operation_name} 尝试 {attempt + 1}/{self.max_retries}，超时时间: {self.timeout}秒")
                
                response = requests.post(
                    f"{self.base_url}/chat/completions",
                    headers=self.headers,
                    json=payload,
                    timeout=self.timeout
                )
                response.raise_for_status()
                
                result = response.json()
                logger.info(f"{operation_name} 成功")
                return result
                
            except requests.Timeout as e:
                last_error = f"请求超时（超过{self.timeout}秒）: {str(e)}"
                logger.warning(f"{operation_name} 超时: {str(e)}")
                
            except requests.RequestException as e:
                last_error = f"API请求失败: {str(e)}"
                logger.warning(f"{operation_name} 失败: {str(e)}")
                
            except Exception as e:
                last_error = f"未知错误: {str(e)}"
                logger.error(f"{operation_name} 异常: {str(e)}")
                break  # 对于非网络错误，不重试
        
        # 所有重试都失败
        logger.error(f"{operation_name} 在{self.max_retries}次尝试后失败: {last_error}")
        return None

    def parse_ddl(self, sql_content):
        """
        解析DDL语句，返回标准化的结构
        
        参数:
            sql_content: 要解析的DDL语句
            
        返回:
            解析结果的JSON对象
        """
        prompt = self._optimize_ddl_prompt()
        payload = {
            "model": self.model_name,
            "messages": [
                {
                    "role": "system",
                    "content": "你是一个专业的SQL DDL语句解析专家，擅长从DDL语句中提取表结构信息并转换为结构化的JSON格式。"
                },
                {
                    "role": "user", 
                    "content": f"{prompt}\n\n{sql_content}"
                }
            ]
        }
        
        try:
            result = self._make_llm_request(payload, "DDL解析")
            
            if not result:
                return {
                    "code": 500,
                    "message": f"API请求失败: 在{self.max_retries}次尝试后仍然失败"
                }
            
            if "choices" in result and len(result["choices"]) > 0:
                content = result["choices"][0]["message"]["content"]
                
                try:
                    json_match = re.search(r'```json\s*([\s\S]*?)\s*```', content)
                    if json_match:
                        json_content = json_match.group(1)
                    else:
                        json_content = content
                        
                    parsed_result = json.loads(json_content)
                    return parsed_result
                except json.JSONDecodeError as e:
                    return {
                        "code": 500,
                        "message": f"无法解析返回的JSON: {str(e)}",
                        "original_response": content
                    }
            
            return {
                "code": 500,
                "message": "无法获取有效响应",
                "original_response": result
            }
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"DDL解析异常: {str(e)}")
            return {
                "code": 500,
                "message": f"解析失败: {str(e)}"
            }


    def parse_db_conn_str(self, conn_str):
        """
        解析数据库连接字符串
        
        参数:
            conn_str: 要解析的数据库连接字符串
            
        返回:
            解析结果的JSON对象
        """
        prompt = self._optimize_connstr_parse_prompt()
        payload = {
            "model": self.model_name,
            "messages": [
                {
                    "role": "system",
                    "content": "你是一个专业的数据库连接字符串解析专家，擅长解析各种数据库的连接字符串并提取关键信息。"
                },
                {
                    "role": "user", 
                    "content": f"{prompt}\n\n{conn_str}"
                }
            ]
        }
        
        try:
            result = self._make_llm_request(payload, "连接字符串解析")
            
            if not result:
                return {
                    "code": 500,
                    "message": f"API请求失败: 在{self.max_retries}次尝试后仍然失败"
                }
            
            if "choices" in result and len(result["choices"]) > 0:
                content = result["choices"][0]["message"]["content"]
                
                try:
                    json_match = re.search(r'```json\s*([\s\S]*?)\s*```', content)
                    if json_match:
                        json_content = json_match.group(1)
                    else:
                        json_content = content
                        
                    parsed_result = json.loads(json_content)
                    return parsed_result
                except json.JSONDecodeError as e:
                    return {
                        "code": 500,
                        "message": f"无法解析返回的JSON: {str(e)}",
                        "original_response": content
                    }
            
            return {
                "code": 500,
                "message": "无法获取有效响应",
                "original_response": result
            }
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"连接字符串解析异常: {str(e)}")
            return {
                "code": 500,
                "message": f"解析失败: {str(e)}"
            }


    def _optimize_ddl_prompt(self):
        """返回优化后的提示词模板"""
        return """
请解析以下DDL建表语句，并按照指定的JSON格式返回结果：

规则说明:
1. 从DDL语句中识别所有表，可能会有多个表。将所有表放在一个数组中返回。
2. 表的英文名称(name_en)使用原始大小写，不要转换为小写。
3. 表的中文名称(name_zh)提取规则：
   - 优先从COMMENT ON TABLE语句中提取
   - 如果没有注释，则name_zh为空字符串
   - 中文名称中不要出现标点符号、"主键"、"外键"、"索引"等字样
4. 对于每个表，提取所有字段信息到columns数组中，每个字段包含：
   - name_zh: 字段中文名称（从COMMENT ON COLUMN提取，如果没有注释则翻译英文名，如果是无意义缩写则为空）
   - name_en: 字段英文名称（保持原始大小写）
   - data_type: 数据类型（包含长度信息，如VARCHAR(22)）
   - is_primary: 是否主键（"是"或"否"，从PRIMARY KEY约束判断）
   - comment: 注释内容（从COMMENT ON COLUMN提取完整注释，如果没有则为空字符串）
   - nullable: 是否可为空（"是"或"否"，从NOT NULL约束判断，默认为"是"）
5. 中文字段名不要出现逗号、"主键"、"外键"、"索引"等字样。
6. 返回格式（使用数组支持多表）：
[
    {
        "table_info": {
            "name_zh": "科室对照表",
            "name_en": "TB_JC_KSDZB"
        },
        "columns": [
            {
                "name_zh": "医疗机构代码",
                "name_en": "YLJGDM",
                "data_type": "VARCHAR(22)",
                "is_primary": "是",
                "comment": "医疗机构代码，复合主键",
                "nullable": "否"
            },
            {
                "name_zh": "HIS科室代码",
                "name_en": "HISKSDM",
                "data_type": "CHAR(20)",
                "is_primary": "是",
                "comment": "HIS科室代码，主键、唯一",
                "nullable": "否"
            },
            {
                "name_zh": "HIS科室名称",
                "name_en": "HISKSMC",
                "data_type": "CHAR(20)",
                "is_primary": "否",
                "comment": "HIS科室名称",
                "nullable": "否"
            }
        ]
    }
]

注意：
- 如果只有一个表，也要返回数组格式：[{table_info: {...}, columns: [...]}]
- 如果有多个表，数组中包含多个元素：[{表1}, {表2}, {表3}]

请仅返回JSON格式结果，不要包含任何其他解释文字。
"""


    def _optimize_ddl_source_prompt(self):
        """返回优化后的提示词模板"""
        return """
请解析以下DDL建表语句，并按照指定的JSON格式返回结果：

规则说明:
1. 从DDL语句中识别所有表名，并在data对象中为每个表创建条目,表名请使用小写，可能会有多个表。
2. 对于每个表，提取所有字段信息，包括名称、数据类型和注释。
   - 中文表名中不要出现标点符号
3. 字段中文名称(name_zh)的确定规则：
   - 如有COMMENT注释，直接使用注释内容
   - 如无注释但字段名有明确含义，将英文名翻译为中文
   - 如字段名是无意义的拼音缩写，则name_zh为空字符串
   - 字段名中不要出现逗号，以及"主键"、"外键"、"索引"等字样
4. 所有的表的定义信息，请放在tables对象中, tables对象的key为表名，value为表的定义信息。这里可能会有多个表，请一一识别。
5. data_source对象，请放在data_source标签中,它与tables对象同级。
6. 数据库连接串处理：
   - 将连接串识别后并拆解为：主机名/IP地址、端口、数据库名称、用户名、密码。
   - 根据连接串格式识别数据库类型，数据库类型请使用小写，参考例子，如 mysql/postgresql/sqlserver/oracle/db2/sybase
   - data_source.name_en格式为: "{数据库名称}_{hostname或ip地址}_{端口}_{数据库用户名}",如某个元素无法识别，则跳过不添加.
   - data_source.name_zh留空.
   - 无法确定数据库类型时，type设为"unknown"
   - 如果从ddl中没有识别到数据库连接串，则json不返回"data_source"标签
   - 除了database,password,username,name_en,host,port,type,name_zh 之外，连接串的其它字段放在param属性中。
7. 参考格式如下：
{
    "tables": {
        "users": { //表名
            "name_zh": "用户表", //表的中文名，来自于COMMENT注释或LLM翻译，如果无法确定，则name_zh为空字符串
            "schema": "public",
            "meta": [{
                    "name_en": "id",
                    "data_type": "integer",
                    "name_zh": "用户ID"
                },
                {
                    "name_en": "username",
                    "data_type": "varchar",
                    "name_zh": "用户名"
                }
            ]
        }
    },
    "data_source": [{
        "name_en": "mydatabase_10.52.31.104_5432_myuser", //{数据库名称}_{hostname或ip地址}_{端口}_{数据库用户名}
        "name_zh": "", //如果没有注释，这里留空
        "type": "postgresql",
        "host": "10.52.31.104",
        "port": 5432,
        "database": "mydatabase",
        "username": "myuser",
        "password": "mypassword",
        "param": "useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=UTC"
    }]
}

请仅返回JSON格式结果，不要包含任何其他解释文字。
"""

    def _optimize_connstr_parse_prompt(self):
        """返回优化后的连接字符串解析提示词模板"""
        return """
请解析以下数据库连接字符串，并按照指定的JSON格式返回结果：

规则说明:
1. 将连接串识别后并拆解为：主机名/IP地址、端口、数据库名称、用户名、密码。
2. 根据连接串格式识别数据库类型，数据库类型请使用小写，如 mysql/postgresql/sqlserver/oracle/db2/sybase
3. data_source.name_en格式为: "{数据库名称}_{hostname或ip地址}_{端口}_{数据库用户名}",如某个元素无法识别，则跳过不添加
4. data_source.name_zh留空
5. 无法确定数据库类型时，type设为"unknown"
6. 除了database,password,username,name_en,host,port,type,name_zh 之外，连接串的其它字段放在param属性中

返回格式示例：
{
    "data_source": {
        "name_en": "mydatabase_10.52.31.104_5432_myuser",
        "name_zh": "",
        "type": "postgresql",
        "host": "10.52.31.104",
        "port": 5432,
        "database": "mydatabase",
        "username": "myuser",
        "password": "mypassword",
        "param": "useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=UTC"
    }
}

请仅返回JSON格式结果，不要包含任何其他解释文字。
"""


    def _optimize_connstr_valid_prompt(self):
        """返回优化后的连接字符串验证提示词模板"""
        return """
请验证以下数据库连接信息是否符合规则：

规则说明:
1. 必填字段检查：
   - database: 数据库名称，不能为空,符合数据库名称的命名规范。
   - name_en: 格式必须为 "{数据库名称}_{hostname或ip地址}_{端口}_{数据库用户名}"
   - host: 主机名或IP地址，不能为空
   - port: 端口号，必须为数字
   - type: 数据库类型，必须为以下之一：mysql/postgresql/sqlserver/oracle/db2/sybase
   - username: 用户名，不能为空，名称中间不能有空格。

2. 字段格式检查：
   - en_name中的各个部分必须与对应的字段值匹配
   - port必须是有效的端口号（1-65535）
   - type必须是小写的数据库类型名称
   - param中的参数格式必须正确（key=value格式）

3. 可选字段：
   - password: 密码（可选）
   - name: 中文名称（可选）
   - desc: 描述（可选）

请检查提供的连接信息是否符合以上规则，如果符合则返回"success"，否则返回"failure"。

请仅返回"success"或"failure"，不要包含任何其他解释文字。
"""

    def valid_db_conn_str(self, conn_str):
        """
        验证数据库连接字符串是否符合规则
        
        参数:
            conn_str: 要验证的数据库连接信息（JSON格式）
            
        返回:
            "success" 或 "failure"
        """
        prompt = self._optimize_connstr_valid_prompt()
        payload = {
            "model": self.model_name,
            "messages": [
                {
                    "role": "system",
                    "content": "你是一个专业的数据库连接信息验证专家，擅长验证数据库连接信息的完整性和正确性。"
                },
                {
                    "role": "user", 
                    "content": f"{prompt}\n\n{json.dumps(conn_str, ensure_ascii=False)}"
                }
            ]
        }
        
        try:
            result = self._make_llm_request(payload, "连接字符串验证")
            
            if not result:
                logger.error(f"连接字符串验证失败: 在{self.max_retries}次尝试后仍然失败")
                return "failure"
            
            if "choices" in result and len(result["choices"]) > 0:
                content = result["choices"][0]["message"]["content"].strip().lower()
                return "success" if content == "success" else "failure"
            
            return "failure"
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"LLM 验证数据库连接字符串失败: {str(e)}")
            return "failure"