import uuid
import gradio as gr

from model_utils import generate_caption
from classify_utils import parse_caption_to_category
from db_utils import save_full_pipeline_result, get_upload_history


def format_history(history_res):
    rows = history_res.data or []
    if not rows:
        return "Chưa có lịch sử upload."
    lines = []
    for r in rows:
        captions = r.get("captions") or []
        cls = r.get("classification_results") or []
        cap_text = captions[0]["caption_text"] if captions else "-"
        cat_text = cls[0]["predicted_category"] if cls else "-"
        lines.append(f"- {r.get('uploaded_at', '')}: {cap_text} → {cat_text}")
    return "\n".join(lines)


def process_upload(image, device_id_state):
    if image is None:
        return "Vui lòng tải ảnh lên.", "", "", device_id_state, ""

    # Sinh device_id 1 lần cho phiên hiện tại nếu chưa có
    if not device_id_state:
        device_id_state = str(uuid.uuid4())

    tmp_path = "/tmp/upload_tmp.jpg"
    image.save(tmp_path)

    # 1. Sinh caption
    caption = generate_caption(tmp_path)

    # 2. Phân loại
    category, is_ambiguous = parse_caption_to_category(caption)

    # 3. Lưu vào Supabase
    save_full_pipeline_result(
        device_id=device_id_state,
        image_local_path=tmp_path,
        generated_caption=caption,
        predicted_category=category,
        is_ambiguous=is_ambiguous,
    )

    # 4. Lấy lại lịch sử để hiển thị
    history_res = get_upload_history(device_id_state)
    history_display = format_history(history_res)

    return caption, category, ("Có" if is_ambiguous else "Không"), device_id_state, history_display


with gr.Blocks(title="Fashion Caption & Classification Demo") as demo:
    gr.Markdown("# Demo: Sinh caption & phân loại sản phẩm thời trang")
    gr.Markdown("Model: BLIP-base (student, distilled qua AT + WSLD) — dataset Fashion-200k")

    device_id_state = gr.State(value="")

    with gr.Row():
        with gr.Column():
            image_input = gr.Image(type="pil", label="Tải ảnh sản phẩm")
            submit_btn = gr.Button("Sinh caption & phân loại", variant="primary")
        with gr.Column():
            caption_output = gr.Textbox(label="Caption sinh ra")
            category_output = gr.Textbox(label="Loại sản phẩm dự đoán")
            ambiguous_output = gr.Textbox(label="Kết quả mơ hồ (ambiguous)?")

    gr.Markdown("### Lịch sử upload (trong phiên hiện tại)")
    history_output = gr.Textbox(label="", lines=8, interactive=False)

    submit_btn.click(
        fn=process_upload,
        inputs=[image_input, device_id_state],
        outputs=[caption_output, category_output, ambiguous_output, device_id_state, history_output],
    )

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()