"""Positionsbasierte PDF-Extraktion fuer die Fortna-Hauptanleitungen.

Erzeugt aus einem Word-generierten PDF eine .rst-Datei, in der Text und Bilder
in der richtigen Lesereihenfolge (nach Y-Position pro Seite) verwoben sind.

Verbesserungen gegenueber extract_products.extract_text_to_rst:

1. Ueberschriften: Die im PDF vorhandene Nummerierung (z.B. "1.7 Wichtige
   Informationen") wird NUR zur Bestimmung der Gliederungstiefe ausgewertet,
   im RST-Ausgabetext aber ENTFERNT. Sphinx/LaTeX nummeriert selbst - dadurch
   keine doppelte Nummerierung (alt 1.7 + neu 3.2.1) mehr.

2. Bilder: werden positionsbasiert (bbox) pro Seite eingelesen, dedupliziert
   und an der korrekten Textstelle als `.. figure::`-Direktive referenziert.
   Bildunterschriften ("Abbildung N: ...") werden als figure-caption uebernommen.

3. Kopf-/Fusszeilen und Inhaltsverzeichnis-Seiten werden herausgefiltert.

Oeffentliche Funktion: extract_manual(pdf_path, rst_path, img_dir) -> (blocks, images)
"""

from __future__ import annotations

import hashlib
import io
import logging
import re
from pathlib import Path

log = logging.getLogger(__name__)

# Schwellwerte fuer die Symbol-/Icon-Erkennung
SYMBOL_MAX_EDGE = 260   # Bilder <= dieser Kantenlaenge gelten als Symbol-Kandidat
SYMBOL_MIN_COUNT = 2    # ... wenn dasselbe Bild mind. so oft vorkommt
AHASH_THRESHOLD = 6     # max. Hamming-Distanz, ab der zwei aHashes als gleich gelten


def average_hash(image_bytes: bytes, size: int = 8) -> int:
    """Perceptual Average-Hash (aHash) eines Bildes als Integer.

    Graustufen -> size x size -> Bit je Pixel (>= Mittelwert). Zwei visuell
    aehnliche Bilder (auch bei leicht anderer Skalierung/Kompression, wie
    mehrfach eingebettete Warnsymbole aus Word) haben eine kleine Hamming-
    Distanz. Robuster als ein exakter Byte-/Pixel-Hash.
    """
    from PIL import Image

    try:
        im = Image.open(io.BytesIO(image_bytes)).convert("L").resize((size, size))
        px = list(im.getdata())
        avg = sum(px) / len(px)
        bits = 0
        for i, p in enumerate(px):
            if p >= avg:
                bits |= (1 << i)
        return bits
    except Exception:
        # Fallback: Byte-Hash als Integer, wenn PIL das Bild nicht oeffnen kann
        return int(hashlib.md5(image_bytes).hexdigest()[:16], 16)


def hamming(a: int, b: int) -> int:
    """Hamming-Distanz zweier Integer-Hashes (Anzahl unterschiedlicher Bits)."""
    return bin(a ^ b).count("1")

RST_H = {1: "=", 2: "-", 3: "~", 4: "^", 5: '"'}

# Symbolfont-Zeichen (Private Use Area) auf Unicode abbilden bzw. entfernen.
PUA_MAP = {
    "": "•", "": "•", "": "•",
    "": "→", "": "→", "": "←", "": "✓",
    "": " ",
}
_PUA_RE = re.compile("|".join(re.escape(k) for k in PUA_MAP))
_PUA_REST_RE = re.compile(r"[-]")

# Rausch-Muster (Kopf/Fuss/Metadaten), die nicht in den Text gehoeren.
_NOISE = {
    "services cz s.r.o", "schönenberger systeme gmbh",
    "justus-von-liebig-str", "info@schoenenberger.de",
    "www.schoenenberger.de", "www.schoenenberger-systems.com",
    "karolinska 661/4",
}
RE_DATE = re.compile(r"^\d{2}\.\d{2}\.\d{4}$")
RE_PAGENO = re.compile(r"^(seite|page)\s+\d+$", re.I)
RE_PHONE = re.compile(r"^[TF]:\s*\+?\d")

# Ueberschrift mit fuehrender Nummer: "1.7 Wichtige Informationen"
# Nummernteile max 3-stellig (verhindert Datum/Artikelnummer als Ueberschrift).
RE_HEADING = re.compile(r"^(\d{1,3}(?:\.\d{1,3}){0,4})\s+([A-Za-zÄÖÜäöüß].{2,})$")
# reine Nummernzeile (Nummer und Titel stehen im PDF auf getrennten Zeilen)
RE_NUM_ONLY = re.compile(r"^(\d{1,3}(?:\.\d{1,3}){0,4})\.?$")
# Bildunterschrift "Abbildung 17: ..." / "Abb. 17 ..." / "Figure 3: ..."
RE_CAPTION = re.compile(r"^(Abbildung|Abb\.?|Bild|Figure|Tabelle)\s*\d+\s*[:.]?\s*(.*)$", re.I)


def clean_pua(text: str) -> str:
    """Symbolfont-Zeichen ersetzen, restliche PUA-Zeichen entfernen."""
    text = _PUA_RE.sub(lambda m: PUA_MAP[m.group(0)], text)
    return _PUA_REST_RE.sub("", text)


def _is_noise(text: str) -> bool:
    low = text.lower().strip()
    if not low:
        return True
    if RE_DATE.match(low) or RE_PAGENO.match(low) or RE_PHONE.match(text):
        return True
    return any(kw in low for kw in _NOISE)


def _strip_heading_number(num: str, rest: str) -> str:
    """Gibt den Ueberschriftentext ohne fuehrende Gliederungsnummer zurueck."""
    return rest.strip()


def extract_manual(pdf_path: Path, rst_path: Path, img_dir: Path,
                   title: str | None = None,
                   symbols_dir: Path | None = None,
                   symbol_registry: dict | None = None) -> tuple[int, int]:
    """Extrahiert Text + Bilder eines Anleitungs-PDF in eine .rst-Datei.

    Symbole/Icons (kleine, mehrfach vorkommende Bilder wie Warndreiecke) werden
    NICHT pro Vorkommen dupliziert, sondern einmal zentral nach symbols_dir
    (assets/shared/symbols) als symbol_<hash>.png abgelegt und im RST als
    `.. image::` mit relativem Pfad referenziert. symbol_registry (dict
    visual_hash -> relativer Pfad) wird dokumentuebergreifend wiederverwendet.

    Inhaltsbild-Duplikate (gleicher visueller Hash) innerhalb des Dokuments
    werden ebenfalls nur einmal abgelegt und mehrfach referenziert.

    Returns:
        (anzahl_textbloecke, anzahl_bilder)
    """
    import fitz

    if symbol_registry is None:
        symbol_registry = {}

    doc = fitz.open(str(pdf_path))
    img_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

    # --- Seiten identifizieren, die uebersprungen werden ---
    # a) TOC-Seiten (Punktfueller / "Inhaltsverzeichnis")
    # b) Aenderungshistorie-/Dokumentinfo-Tabellen ("Aenderungsinformation",
    #    Spaltenkombination Version+Datum+Aenderungsbeschreibung). Diese Tabellen
    #    zerfallen beim linearen Auslesen in sinnlose Einzelzellen.
    skip_pages: set[int] = set()
    for pn in range(len(doc)):
        t = doc[pn].get_text()
        low = t.lower()
        if t.count("....") >= 3 or "\ninhaltsverzeichnis\n" in low:
            skip_pages.add(pn)
        elif "änderungsinformation" in low or "dokumenteninformation" in low:
            skip_pages.add(pn)
        elif ("änderungsbeschreibung" in low and "version" in low
              and ("datum" in low or "kapitel" in low)):
            skip_pages.add(pn)

    # --- Pass 1: Text- und Bild-Elemente sammeln (Bilder nur puffern) ---
    # Bilder werden zunaechst nicht geschrieben, sondern per Perceptual-Hash
    # (aHash) einem Cluster zugeordnet. Visuell aehnliche Bilder (gleiches Symbol
    # in anderer Skalierung) landen im selben Cluster. Erst nach dem Scan steht
    # fest, welches Cluster mehrfach vorkommt (Symbol-Kriterium).
    elements: list[dict] = []
    clusters: list[dict] = []  # [{ahash, data, ext, w, h, count}]

    def _find_cluster(ah: int) -> int:
        for ci, c in enumerate(clusters):
            if hamming(ah, c["ahash"]) <= AHASH_THRESHOLD:
                return ci
        return -1

    for pn in range(len(doc)):
        if pn in skip_pages:
            continue
        page = doc[pn]
        ph = page.rect.height
        pw = page.rect.width

        # Textzeilen mit Position
        page_dict = page.get_text("dict", flags=fitz.TEXT_PRESERVE_WHITESPACE)
        for block in page_dict.get("blocks", []):
            if block.get("type") != 0:
                continue
            for line in block.get("lines", []):
                bbox = line.get("bbox", [0, 0, 0, 0])
                if bbox[1] < 70 or bbox[3] > ph - 45:  # Kopf-/Fusszeile
                    continue
                text = ""
                max_size = 0.0
                bold = False
                for span in line.get("spans", []):
                    st = clean_pua(span.get("text", ""))
                    if st.strip():
                        text += st
                        max_size = max(max_size, span.get("size", 0))
                        if span.get("flags", 0) & 2**4:  # bold flag
                            bold = True
                text = text.strip()
                if not text or _is_noise(text):
                    continue
                elements.append({
                    "kind": "text", "y": bbox[1], "page": pn + 1,
                    "text": text, "size": round(max_size, 1), "bold": bold,
                })

        # Bilder mit Position. Titelseiten (erste 2 Seiten) = nur Logo/Deko.
        if pn < 2:
            continue
        for im in page.get_image_info(xrefs=True):
            xref = im.get("xref", 0)
            if not xref:
                continue
            b = im["bbox"]
            w, h = im.get("width", 0), im.get("height", 0)
            # Vollseiten-Deko / Hintergrundbilder ueberspringen
            if (b[2] - b[0]) > pw * 0.95 and (b[3] - b[1]) > ph * 0.95:
                continue
            if w < 40 or h < 40:  # winzige Icons
                continue
            base = doc.extract_image(xref)
            if not base:
                continue
            data = base["image"]
            if len(data) < 3000:
                continue
            ah = average_hash(data)
            ci = _find_cluster(ah)
            if ci < 0:
                clusters.append({"ahash": ah, "data": data,
                                 "ext": base.get("ext", "png"),
                                 "w": w, "h": h, "count": 1})
                ci = len(clusters) - 1
            else:
                clusters[ci]["count"] += 1
            elements.append({
                "kind": "image", "y": b[1], "page": pn + 1, "cluster": ci,
            })

    doc.close()

    # --- Pass 2: entscheiden, wohin jedes Bild-Cluster geschrieben wird ---
    # Symbol: klein UND mehrfach vorkommend -> zentral assets/shared/symbols.
    # Sonst (inkl. mehrfach genutzte Inhaltsbilder): einmal in Kapitel-images.
    if symbols_dir is None:
        symbols_dir = img_dir.parent.parent.parent / "assets" / "shared" / "symbols"
    img_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

    # relativer Pfad-Praefix vom RST (liegt in img_dir.parent) zu symbols_dir
    try:
        sym_rel_prefix = Path(
            __import__("os").path.relpath(symbols_dir, img_dir.parent)
        ).as_posix()
    except ValueError:
        sym_rel_prefix = symbols_dir.as_posix()

    cluster_target: list[str] = [""] * len(clusters)   # ci -> RST-Bildpfad
    cluster_is_symbol: list[bool] = [False] * len(clusters)
    local_counter = 0
    for ci, c in enumerate(clusters):
        is_symbol = (max(c["w"], c["h"]) <= SYMBOL_MAX_EDGE
                     and c["count"] >= SYMBOL_MIN_COUNT)
        cluster_is_symbol[ci] = is_symbol
        if is_symbol:
            # Dokumentuebergreifende Registry per aHash-Naehe durchsuchen.
            match = None
            for reg_ah, reg_file in symbol_registry.items():
                if hamming(c["ahash"], reg_ah) <= AHASH_THRESHOLD:
                    match = reg_file
                    break
            if match is None:
                symbols_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
                match = f"symbol_{c['ahash'] & 0xffffffff:08x}.{c['ext']}"
                (symbols_dir / match).write_bytes(c["data"])
                symbol_registry[c["ahash"]] = match
            cluster_target[ci] = f"{sym_rel_prefix}/{match}"
        else:
            local_counter += 1
            fname = f"img_{local_counter:03d}.{c['ext']}"
            (img_dir / fname).write_bytes(c["data"])
            cluster_target[ci] = f"images/{fname}"

    # Bild-Elemente mit Zielpfad versehen
    for e in elements:
        if e["kind"] == "image":
            e["path"] = cluster_target[e["cluster"]]
            e["is_symbol"] = cluster_is_symbol[e["cluster"]]
    img_counter = local_counter

    # --- pro Seite nach Y-Position sortieren (Lesereihenfolge) ---
    elements.sort(key=lambda e: (e["page"], e["y"]))

    # --- Zeilen zusammenfuehren, die im PDF getrennt stehen ---
    #  a) Nummer-only-Zeile ("2.3.1") + folgende Titelzeile
    #  b) Bullet-only-Zeile ("•") + folgende Textzeile -> "• Text"
    merged: list[dict] = []
    i = 0
    while i < len(elements):
        e = elements[i]
        if e["kind"] == "text":
            nxt = elements[i + 1] if i + 1 < len(elements) else None
            # a) Gliederungsnummer + Titel
            m = RE_NUM_ONLY.match(e["text"])
            if (m and nxt and nxt["kind"] == "text"
                    and re.match(r"[A-Za-zÄÖÜäöüß]", nxt["text"])):
                merged.append({**e, "text": f"{m.group(1)} {nxt['text']}",
                               "size": max(e["size"], nxt["size"])})
                i += 2
                continue
            # b) einzelnes Bullet-Zeichen + Text der Folgezeile
            if e["text"].strip() in ("•", "-", "–", "*") and nxt and nxt["kind"] == "text":
                merged.append({**e, "text": f"• {nxt['text']}"})
                i += 2
                continue
        merged.append(e)
        i += 1

    # --- RST rendern ---
    if title is None:
        title = pdf_path.stem
    out: list[str] = [RST_H[1] * len(title), title, RST_H[1] * len(title), ""]

    # Absatz-Puffer: aufeinanderfolgende Fliesstextzeilen zu einem Absatz
    # zusammenfuehren (PDF-Zeilenumbrueche sind kein Absatzende).
    para: list[str] = []

    def flush_para() -> None:
        if para:
            out.append(" ".join(para).strip())
            out.append("")
            para.clear()

    RE_BULLET = re.compile(r"^\s*[•\-–*]\s+")

    blocks = 0
    n = len(merged)
    for idx, e in enumerate(merged):
        if e["kind"] == "image":
            flush_para()
            path = e.get("path", "")
            if not path:
                continue
            if e.get("is_symbol"):
                # Symbol/Warnzeichen: kleine, zentrierte Grafik ohne Caption-Box,
                # verweist auf die eine zentrale Quelle in assets/shared/symbols.
                out.append("")
                out.append(f".. image:: {path}")
                out.append("   :align: center")
                out.append("   :height: 12mm")
                out.append("")
                blocks += 1
                continue
            caption = ""
            if idx + 1 < n and merged[idx + 1]["kind"] == "text":
                cm = RE_CAPTION.match(merged[idx + 1]["text"])
                if cm:
                    caption = merged[idx + 1]["text"]
                    merged[idx + 1]["_consumed"] = True
            out.append("")
            out.append(f".. figure:: {path}")
            out.append("   :align: center")
            out.append("   :width: 80%")
            if caption:
                out.append("")
                out.append(f"   {caption}")
            out.append("")
            blocks += 1
            continue

        if e.get("_consumed"):
            continue

        text = e["text"]
        hm = RE_HEADING.match(text)
        # Ueberschrift NUR mit fuehrender PDF-Gliederungsnummer akzeptieren und
        # offensichtliche Fragmente/Bildlegenden ausschliessen (sonst werden
        # Zellen wie "POS", "li.", "re.", "bar, max. 10 bar" zu Ueberschriften).
        is_heading = False
        if hm and len(hm.group(2)) < 120:
            num, rest = hm.group(1), hm.group(2)
            rest_stripped = rest.strip()
            is_frag = (
                len(rest_stripped) < 4                      # zu kurz ("POS", "li.")
                or rest_stripped.endswith((",",))            # abgeschnittene Zelle
                or re.match(r"^(mm|cm|m|kg|x|l|h|min|s|bar|POS|li|re|Pos)\b",
                            rest_stripped, re.I)
                or re.match(r"^(li|re|oben|unten|vorne|hinten|links|rechts)\.?$",
                            rest_stripped, re.I)
            )
            if not is_frag:
                is_heading = True

        if is_heading:
            flush_para()
            num, rest = hm.group(1), hm.group(2)
            heading = _strip_heading_number(num, rest)  # NUMMER ENTFERNEN
            level = min(num.count(".") + 1, 5)
            char = RST_H[level]
            out.append("")
            if level == 1:
                out.append(char * max(len(heading), 3))
            out.append(heading)
            out.append(char * max(len(heading), 3))
            out.append("")
            blocks += 1
            continue

        # Aufzaehlung: Zeile beginnt mit Bullet ODER enthaelt mehrere Bullets
        # (mehrere Listenpunkte sind im PDF oft in eine Zeile zusammengelaufen).
        if RE_BULLET.match(text) or text.count("•") >= 2:
            flush_para()
            # An Bullet-Zeichen aufsplitten, jeder Teil wird ein Listenpunkt.
            parts = re.split(r"\s*•\s*", text)
            for part in parts:
                item = RE_BULLET.sub("", part).strip().rstrip(",")
                if item:
                    out.append(f"- {item}")
            out.append("")
            blocks += 1
            continue

        # Fliesstext: an Absatz anhaengen. Endet die Zeile mit Satzzeichen, gilt
        # der Absatz als abgeschlossen und wird geflusht.
        para.append(text)
        if re.search(r"[.:!?]$", text):
            flush_para()
        blocks += 1

    flush_para()

    rst = "\n".join(out)
    rst = re.sub(r"\n{3,}", "\n\n", rst).strip() + "\n"
    rst_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    rst_path.write_text(rst, encoding="utf-8")
    return blocks, img_counter