# -*- mode: python ; coding: utf-8 -*-
"""PyInstaller onefile 打包脚本。

    /workspace/venvs/pkg/bin/pyinstaller filter-predict.spec

关键决定：**只内置 17MB 的判废兜底包，85MB 的类型包一律外置。**
实测代价：内置 102MB 模型 = 每次调用 +1.7s 解包 + /tmp 峰值 357MB（外置只有 163MB）。
所以文档第一行就必须写：首次部署要把 models/ 目录一起拷过去，只拷 exe 的话
--with-type 会以退出码 3 失败。
"""
import os

# spec 是被 exec 的普通 Python，【相对路径按调用 pyinstaller 时的 cwd 解析】，
# 而 datas 元组里的相对源路径又是 PyInstaller 按 spec 所在目录解析的——两套规则。
# 所以这里一律用 spec 目录拼绝对路径：否则不在 release2/ 下敲 pyinstaller 就构建失败，
# 更坏的是 cwd 下恰好有个同名目录时 os.listdir 会列出【那个目录】的文件名，
# 产出一个能构建成功、运行时却退出码 5（模型文件不存在/大小不符）的 exe。
SPEC_DIR = globals().get('SPECPATH') or os.getcwd()
BUILTIN = os.path.join(SPEC_DIR, 'models', 'reject-mnv3-gwz-320-v1')  # 兜底包：与 v3 出厂同一权重

# 内置目录名必须【等于 pack.id】（程序会校验，防 rsync 改名）；
# 这样同 id 的外置包会自然把它遮蔽掉 —— 正是"拷一份新的到 exe 旁边就生效"想要的行为。
if not os.path.isdir(BUILTIN):
    raise SystemExit(f'✘ 找不到内置兜底包目录 {BUILTIN}')
names = sorted(os.listdir(BUILTIN))
for need in ('model.onnx', 'pack.json'):
    if need not in names:
        raise SystemExit(f'✘ {BUILTIN} 里缺 {need}，拒绝构建（打出来的 exe 会在运行时退出码 5）')
datas = []
for fn in names:
    # .onnx.data（外置权重）必须一并打进去，否则运行时 ORT 直接 FAIL
    datas.append((os.path.join(BUILTIN, fn), 'models/' + os.path.basename(BUILTIN)))

# ── 便携版：把 libstdc++.so.6 一起打进去 ────────────────────────────────
# 目标机 glibc 比构建机老时必需。v3 踩过这个坑：报错表象是 numpy 导入失败，
# 根因却是 Ubuntu 24.04 的 libstdc++ 要 GLIBC_2.38 / GLIBCXX_3.4.33。
#   FILTER_PORTABLE_LIBSTDCXX=/workspace/miniconda3/lib/libstdc++.so.6 pyinstaller filter-predict.spec
# 注意：只打 libstdc++ 不够——libpython 本身也带 glibc 下限。真正决定下限的是
# 【构建用的 Python】，必须用 miniconda 那套（libpython 只要 GLIBC_2.28），
# 而不是系统 python3.12（要 GLIBC_2.38）。构建后用 EXIT 前的自检行确认。
binaries = []
_libcxx = os.environ.get('FILTER_PORTABLE_LIBSTDCXX')
if _libcxx:
    if not os.path.isfile(_libcxx):
        raise SystemExit(f'✘ FILTER_PORTABLE_LIBSTDCXX 指向的文件不存在: {_libcxx}')
    binaries.append((_libcxx, '.'))
    print(f'[spec] 便携模式：内嵌 {_libcxx}')

a = Analysis(
    [os.path.join(SPEC_DIR, 'predict.py')],
    pathex=[SPEC_DIR],
    binaries=binaries,
    datas=datas,
    hiddenimports=['openpyxl'],                 # 可选依赖，装了就带上
    excludes=['torch', 'timm', 'albumentations', 'cv2', 'scipy', 'pandas',
              'matplotlib', 'sklearn', 'IPython'],
    noarchive=False,
)
pyz = PYZ(a.pure)
exe = EXE(pyz, a.scripts, a.binaries, a.datas, [],
          name='filter-predict-v4',
          console=True, strip=False, upx=False,
          disable_windowed_traceback=False, argv_emulation=False)