# app.py optimisé pour Hugging Face
from flask import Flask, render_template, request, jsonify, send_from_directory
from datetime import datetime, timedelta
import json
import os
import numpy as np
from pathlib import Path

app = Flask(__name__)

# ======================================================
# CONFIGURATION POUR HUGGING FACE
# ======================================================
BASE_DIR = Path(__file__).parent
DATA_DIR = BASE_DIR / "data"
DATA_DIR.mkdir(exist_ok=True)

# Chemins des fichiers de données
COMPETENCES_FILE = BASE_DIR / "competences.json"
JOURNAL_FILE = DATA_DIR / "journal.json"
PLANNER_FILE = DATA_DIR / "planner.json"
LEARNER_STATE_FILE = DATA_DIR / "learner_state.json"

# ======================================================
# INITIALISATION DES DONNÉES
# ======================================================

def load_json_file(file_path, default_data):
    """Charge un fichier JSON ou retourne les données par défaut"""
    try:
        if file_path.exists():
            with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
                return json.load(f)
    except:
        pass
    return default_data

def save_json_file(file_path, data):
    """Sauvegarde des données dans un fichier JSON"""
    try:
        with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
            json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
        return True
    except:
        return False

# Charger les données
COMPETENCES = load_json_file(COMPETENCES_FILE, [
    {"id": "D-MCONJ", "label": "Marques de la conjugaison", "category": "Discours"},
    {"id": "M-COMP", "label": "Construction des phrases", "category": "Maîtrise"},
    {"id": "P-GRAM", "label": "Orthographe grammaticale", "category": "Phrase"},
    {"id": "T-ORG", "label": "Organisation textuelle", "category": "Texte"}
])

JOURNAL = load_json_file(JOURNAL_FILE, [])
PLANNER = load_json_file(PLANNER_FILE, [])
LEARNER_STATE = load_json_file(LEARNER_STATE_FILE, {
    "retention": {},
    "engagement": "stable",
    "risk": "low",
    "days_inactive": 0,
    "total_sessions": 0,
    "success_rate": 0.0
})

# Intervalles SM-2 de base
SM2_INTERVALS = [1, 3, 7, 14, 30, 60]

# ======================================================
# FONCTIONS UTILITAIRES
# ======================================================

def get_reminder_for_quality(quality_level):
    """Retourne un rappel adapté au niveau de qualité"""
    reminders = [
        "🧠 Révision fréquente conseillée pour renforcer la mémoire",
        "📚 Répétition espacée standard recommandée",
        "🚀 Excellente progression, continuez ainsi !",
        "🏆 Niveau expert, rétention à long terme optimale"
    ]
    return reminders[min(quality_level, 3)]

def get_intervals_for_quality(quality_level):
    """Retourne les intervalles adaptés au niveau de qualité"""
    quality_multipliers = [0.7, 1.0, 1.5, 2.0]
    multiplier = quality_multipliers[min(quality_level, 3)]
    return [int(interval * multiplier) for interval in SM2_INTERVALS]

# ======================================================
# ROUTES PRINCIPALES
# ======================================================

@app.route('/')
def home():
    """Page d'accueil"""
    return render_template('index.html', competences=COMPETENCES)

@app.route('/api/competences')
def get_competences():
    return jsonify(COMPETENCES)

@app.route('/api/planner/visualize')
def visualize_planner():
    """Génère les données de visualisation pour la courbe SM-2"""
    try:
        competence = request.args.get('competence', 'Compétence')
        quality = int(request.args.get('quality', 1))
        
        intervals = get_intervals_for_quality(quality)
        
        return jsonify({
            'success': True,
            'intervals': intervals,
            'competence': competence,
            'quality_level': quality,
            'description': f'Courbe SM-2 adaptée (Niveau {quality})'
        })
    except Exception as e:
        return jsonify({'success': False, 'error': str(e)})

@app.route('/api/planner/generate', methods=['POST'])
def generate_planner():
    try:
        data = request.json
        competence = data.get('competence', 'Compétence')
        start_date = datetime.strptime(data.get('start_date', '2026-01-01'), '%Y-%m-%d')
        duration = int(data.get('session_duration', 20))
        repetitions = int(data.get('repetitions', 6))
        quality_level = int(data.get('quality_level', 1))
        
        # Obtenir les intervalles adaptés
        adjusted_intervals = get_intervals_for_quality(quality_level)
        
        plan = []
        current_date = start_date
        
        for i in range(min(repetitions, len(adjusted_intervals))):
            plan.append({
                'date': current_date.strftime('%Y-%m-%d'),
                'jour': current_date.strftime('%A'),
                'competence': competence,
                'repetition': i + 1,
                'duree': f'{duration} minutes',
                'intervalle': f'+{adjusted_intervals[i]} jours',
                'type': 'Apprentissage' if i == 0 else 'Révision espacée',
                'strategie': 'Active Recall + Élaboration',
                'reminder': get_reminder_for_quality(quality_level)
            })
            current_date += timedelta(days=adjusted_intervals[i])
        
        # Sauvegarder
        PLANNER.extend(plan)
        save_json_file(PLANNER_FILE, PLANNER)
        
        return jsonify({
            'success': True, 
            'plan': plan,
            'intervals': adjusted_intervals,
            'quality_level': quality_level
        })
    except Exception as e:
        return jsonify({'success': False, 'error': str(e)})

@app.route('/api/journal', methods=['POST'])
def save_journal():
    try:
        entry = request.json
        entry['timestamp'] = datetime.now().isoformat()
        entry['date'] = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M')
        
        JOURNAL.append(entry)
        save_json_file(JOURNAL_FILE, JOURNAL)
        
        # Mettre à jour les statistiques
        if 'auto_eval' in entry:
            try:
                eval_score = float(entry['auto_eval'])
                LEARNER_STATE['total_sessions'] += 1
                LEARNER_STATE['success_rate'] = (
                    (LEARNER_STATE['success_rate'] * (LEARNER_STATE['total_sessions'] - 1) + eval_score) 
                    / LEARNER_STATE['total_sessions']
                )
                save_json_file(LEARNER_STATE_FILE, LEARNER_STATE)
            except:
                pass
        
        return jsonify({'success': True, 'message': 'Journal sauvegardé'})
    except Exception as e:
        return jsonify({'success': False, 'error': str(e)})

@app.route('/api/journal/entries')
def get_journal_entries():
    """Récupère les dernières entrées du journal"""
    limit = int(request.args.get('limit', 5))
    entries = JOURNAL[-limit:] if len(JOURNAL) > limit else JOURNAL
    return jsonify(entries)

@app.route('/api/notifications')
def get_notification():
    messages = [
        "🌱 5 minutes aujourd'hui renforcent durablement votre mémoire.",
        "⏰ Une courte révision maintenant évite l'oubli.",
        "💪 Votre régularité montre une vraie progression.",
        "🤔 Quelle stratégie vous aide le plus aujourd'hui ?"
    ]
    
    message = np.random.choice(messages)
    
    return jsonify({
        'message': message,
        'timestamp': datetime.now().isoformat(),
        'type': 'reminder'
    })

@app.route('/api/notifications/intelligent')
def get_intelligent_notification():
    """Notifications plus élaborées"""
    notifications = [
        {
            'message': "🌱 5 minutes aujourd'hui renforcent durablement votre mémoire.",
            'type': 'motivation',
            'effectiveness_score': 0.85
        },
        {
            'message': "⏰ Une courte révision maintenant évite l'oubli.",
            'type': 'rappel_court',
            'effectiveness_score': 0.92
        },
        {
            'message': "💪 Votre régularité montre une vraie progression.",
            'type': 'encouragement',
            'effectiveness_score': 0.78
        },
        {
            'message': "🤔 Quelle stratégie vous aide le plus aujourd'hui ?",
            'type': 'metacognition',
            'effectiveness_score': 0.88
        }
    ]
    
    notification = np.random.choice(notifications)
    notification['timestamp'] = datetime.now().isoformat()
    
    return jsonify(notification)

@app.route('/api/stats')
def get_stats():
    return jsonify({
        'total_sessions': LEARNER_STATE.get('total_sessions', 0),
        'success_rate': round(LEARNER_STATE.get('success_rate', 0), 2),
        'journal_entries': len(JOURNAL),
        'planned_sessions': len(PLANNER),
        'engagement': LEARNER_STATE.get('engagement', 'stable')
    })

@app.route('/api/learner/stats')
def get_learner_stats():
    """Statistiques détaillées de l'apprenant"""
    retention_data = LEARNER_STATE.get('retention', {})
    
    # Calculer le niveau d'engagement
    total_sessions = LEARNER_STATE.get('total_sessions', 0)
    if total_sessions > 20:
        engagement = 'high'
    elif total_sessions > 10:
        engagement = 'medium'
    else:
        engagement = 'low'
    
    # Calculer le niveau de risque
    days_inactive = LEARNER_STATE.get('days_inactive', 0)
    if days_inactive > 7:
        risk = 'high'
    elif days_inactive > 3:
        risk = 'medium'
    else:
        risk = 'low'
    
    return jsonify({
        'total_sessions': total_sessions,
        'success_rate': round(LEARNER_STATE.get('success_rate', 0), 2),
        'journal_entries': len(JOURNAL),
        'planned_sessions': len(PLANNER),
        'engagement_level': engagement,
        'risk_level': risk,
        'days_inactive': days_inactive,
        'retention_rates': retention_data,
        'notification_effectiveness': {
            'motivation': 0.85,
            'rappel_court': 0.92,
            'encouragement': 0.78,
            'metacognition': 0.88
        }
    })

@app.route('/api/sm2/explain')
def explain_sm2():
    return jsonify({
        'title': 'Algorithme SM-2',
        'description': 'Répétition espacée optimisée pour la rétention mémoire',
        'quality_levels': {
            '0': 'Difficulté - Révisions fréquentes nécessaires',
            '1': 'Moyen - Intervalles standard',
            '2': 'Bon - Consolidation progressive',
            '3': 'Excellent - Rétention long terme'
        },
        'intervals': SM2_INTERVALS,
        'principles': [
            'Réviser juste avant d\'oublier',
            'Augmenter l\'intervalle progressivement',
            'Adapter selon la difficulté',
            'Être régulier dans la pratique'
        ],
        'recommendations': [
            'Commencez avec des sessions courtes (10-20 minutes)',
            'Augmentez la durée progressivement',
            'Notez votre niveau de confiance après chaque session',
            'Ajustez les intervalles selon vos résultats'
        ]
    })

# ======================================================
# ROUTES STATIQUES (pour Hugging Face)
# ======================================================

@app.route('/static/<path:filename>')
def serve_static(filename):
    return send_from_directory('static', filename)

@app.route('/favicon.ico')
def favicon():
    return '', 204

# ======================================================
# LANCEMENT
# ======================================================

if __name__ == '__main__':
    # Configuration pour Hugging Face Spaces
    port = int(os.environ.get('PORT', 7860))
    debug = os.environ.get('FLASK_DEBUG', 'False').lower() == 'true'
    
    print(f"🚀 Démarrage de l'application SRL sur le port {port}")
    print(f"📚 Compétences chargées: {len(COMPETENCES)}")
    print(f"📔 Entrées journal: {len(JOURNAL)}")
    print(f"📅 Sessions planifiées: {len(PLANNER)}")
    
    app.run(
        host='0.0.0.0',
        port=port,
        debug=debug,
        use_reloader=False
    )