import os
import logging
import discord
import json
import urllib3
import base64
import pytz

from dotenv import load_dotenv
from openai import AsyncOpenAI, OpenAIError
from PIL import Image
from io import BytesIO
from datetime import datetime, timezone, timedelta

# Charger les variables d'environnement depuis le fichier .env
load_dotenv()
DISCORD_TOKEN = os.getenv('DISCORD_TOKEN')
OPENAI_API_KEY = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
DISCORD_CHANNEL_ID = os.getenv('DISCORD_CHANNEL_ID')
PERSONALITY_PROMPT_FILE = os.getenv('PERSONALITY_PROMPT_FILE', 'personality_prompt.txt')
CONVERSATION_HISTORY_FILE = os.getenv('CONVERSATION_HISTORY_FILE', 'conversation_history.json')
CONVERSATION_HISTORY_SIZE = int(os.getenv('CONVERSATION_HISTORY_SIZE', '100'))
BOT_NAME = os.getenv('BOT_NAME', 'ChatBot')
MODEL = os.getenv('MODEL', 'llama:3.2')
URL_OPENAI_API = os.getenv('URL_OPENAI_API', 'http://localai.localai.svc.cluster.local:8080/v1')
TEMPERATURE = float(os.getenv('TEMPERATURE', "1.0"))

# Initialiser le client OpenAI asynchrone ici
openai_client = AsyncOpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY, base_url=URL_OPENAI_API)

BOT_VERSION = "2.8.0-beta"

# Vérifier que les tokens et le prompt de personnalité sont récupérés
if DISCORD_TOKEN is None or OPENAI_API_KEY is None or DISCORD_CHANNEL_ID is None:
    raise ValueError("Les tokens ou l'ID du canal ne sont pas définis dans les variables d'environnement.")

if not os.path.isfile(PERSONALITY_PROMPT_FILE):
    raise FileNotFoundError(f"Le fichier de prompt de personnalité '{PERSONALITY_PROMPT_FILE}' est introuvable.")

# Lire le prompt de personnalité depuis le fichier
with open(PERSONALITY_PROMPT_FILE, 'r', encoding='utf-8') as f:
    PERSONALITY_PROMPT = f.read().strip()

# Log configuration
log_format = '%(asctime)-13s : %(name)-15s : %(levelname)-8s : %(message)s'
logging.basicConfig(handlers=[logging.FileHandler("./chatbot.log", 'a', 'utf-8')], format=log_format, level="INFO")

console = logging.StreamHandler()
console.setLevel(logging.DEBUG)
console.setFormatter(logging.Formatter(log_format))

logger = logging.getLogger(BOT_NAME)
logger.setLevel("DEBUG")

logging.getLogger('').addHandler(console)

httpx_logger = logging.getLogger('httpx')
httpx_logger.setLevel(logging.DEBUG)

urllib3.disable_warnings()

# Initialiser les intents
intents = discord.Intents.default()
intents.message_content = True  # Activer l'intent pour les contenus de message

# Liste pour stocker l'historique des conversations
conversation_history = []

def filter_message(message):
    """Filtre le contenu d'un retour de modèle de language, comme pour enlever les pensées dans le cas de DeepSeek"""
    if len(message.split('</think>')) > 1:
        result = message.split('</think>')[1]
    elif len(message.split('</response>')) > 1:
        result = message.split('</response>')[1]
    else:
        result = message

    result.rstrip("</s>")

    return result

def transform_emote(message: str, output: bool) -> str:
    """Remplace les smileys par les codes Discord correspondant"""

    list_emote = [
        (":hap:",        "<:hap:355854929073537026>"),
        (":angryvault:", "<:angryvault:585550568806940672>"),
        (":minou:",      "<:minou:358054423462936576>"),
        (":cetaitsur:",  "<a:cetaitsur:826102032963469324>"),
        (":eh:",         "<:eh:395979132896280576>"),
        (":desu:",       "<:desu:388007643077410837>"),
        (":bave2:",      "<:bave2:412252920558387221>"),
        (":haptriste:",  "<:haptriste:358054014262181889>"),
        (":perplexe:",   "<:perplexe:358054891274371082>"),
        (":sueur:",      "<:sueur:358051940631838721>"),
        (":chien:",      "<:chien:507606737646518293>"),
        (":kemar:",      "<:kemar:419607012796792842>"),
        (":ouch2:",      "<:ouch2:777984650710745138>"),
        (":coeur:",      "<:coeur:355853389399195649>"),
        (":what:",       "<:what:587019571207077928>")
    ]

    for smiley, discord_code in list_emote:
        if output:
            message = message.replace(smiley, discord_code)
        else:
            message = message.replace(discord_code, smiley)

    return message

def split_message(message, max_length=2000):
    """Divise un message en plusieurs segments de longueur maximale spécifiée."""
    if len(message) <= max_length:
        return [message]
    
    parts = []
    current_part = ""
    
    for line in message.split('\n'):
        if len(current_part) + len(line) + 1 > max_length:
            parts.append(current_part)
            current_part = line + '\n'
        else:
            current_part += line + '\n'
    
    if current_part:
        parts.append(current_part)
    
    return parts

def load_conversation_history():
    global conversation_history
    if os.path.isfile(CONVERSATION_HISTORY_FILE):
        try:
            with open(CONVERSATION_HISTORY_FILE, 'r', encoding='utf-8') as f:
                loaded_history = json.load(f)
                # Exclure uniquement le PERSONALITY_PROMPT
                conversation_history = [
                    msg for msg in loaded_history
                    if not (msg.get("role") == "system" and msg.get("content") == PERSONALITY_PROMPT)
                ]
            logger.info(f"Historique chargé depuis {CONVERSATION_HISTORY_FILE}")
        except Exception as e:
            logger.error(f"Erreur lors du chargement de l'historique : {e}")
            conversation_history = []
    else:
        logger.info(f"Aucun fichier d'historique trouvé. Un nouveau fichier sera créé à {CONVERSATION_HISTORY_FILE}")

def has_text(text):
    """
    Détermine si le texte fourni est non vide après suppression des espaces.
    """
    return bool(text.strip())

def resize_image(image_bytes, mode='high', attachment_filename=None):
    """Redimensionne l'image selon le mode spécifié."""
    try:
        with Image.open(BytesIO(image_bytes)) as img:
            original_format = img.format  # Stocker le format original

            if mode == 'high':
                img.thumbnail((2000, 2000))
                if min(img.size) < 768:
                    scale = 768 / min(img.size)
                    new_size = tuple(int(x * scale) for x in img.size)
                    img = img.resize(new_size, Image.Resampling.LANCZOS)
            elif mode == 'low':
                img = img.resize((512, 512))

            buffer = BytesIO()
            img_format = img.format or _infer_image_format(attachment_filename)
            img.save(buffer, format=img_format)
            return buffer.getvalue()
    except Exception as e:
        logger.error(f"Erreur lors du redimensionnement de l'image : {e}")
        raise

async def encode_image_from_attachment(attachment, mode='high'):
    """Encode une image depuis une pièce jointe en base64 après redimensionnement."""
    image_data = await attachment.read()
    resized_image = resize_image(image_data, mode=mode, attachment_filename=attachment.filename)
    return base64.b64encode(resized_image).decode('utf-8')

def _infer_image_format(filename):
    """Déduit le format de l'image basé sur l'extension du fichier."""
    if filename:
        _, ext = os.path.splitext(filename)
        ext = ext.lower()
        format_mapping = {
            '.jpg': 'JPEG',
            '.jpeg': 'JPEG',
            '.png': 'PNG',
            '.gif': 'GIF',
            '.bmp': 'BMP',
            '.tiff': 'TIFF'
        }

        return format_mapping.get(ext, 'PNG')
    return 'PNG'

# Fonction de sauvegarde de l'historique
def save_conversation_history():
    try:
        with open(CONVERSATION_HISTORY_FILE, 'w', encoding='utf-8') as f:
            json.dump(conversation_history, f, ensure_ascii=False, indent=4)
    except Exception as e:
        logger.error(f"Erreur lors de la sauvegarde de l'historique : {e}")

# Convertir l'ID du channel en entier
try:
    discord_channel_id = int(DISCORD_CHANNEL_ID)
except ValueError:
    raise ValueError("L'ID du channel Discord est invalide. Assurez-vous qu'il s'agit d'un entier.")

class MyDiscordClient(discord.Client):
    async def close(self):
        global openai_client
        if openai_client is not None:
            await openai_client.close()
            openai_client = None
        await super().close()

# Initialiser le client Discord avec les intents modifiés
client_discord = MyDiscordClient(intents=intents)

# Appeler la fonction pour charger l'historique au démarrage
load_conversation_history()

async def call_for_image_analysis(image_data, user_name, user_text=None, detail='high'):
    """Appelle l'API pour analyser une image."""
    prompt = PERSONALITY_PROMPT
    if user_text:
        user_content = f"{user_name} a envoyé une image avec le messsage : \"{user_text}\"."
    else:
        user_content = f"{user_name} a envoyé une image:"
    
    prompt += user_content
    
    message_to_send = {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": prompt},
            {
                "type": "image_url",
                "image_url": {
                    "url": f"data:image/jpeg;base64,{image_data}",
                    "detail": detail
                }
            }
        ]
    }

    user_message = {"role": "user", "content": user_content}
    messages = [user_message] + [message_to_send] + conversation_history

    analysis = await openai_client.chat.completions.create(
        model=MODEL,
        messages=messages,
        temperature=TEMPERATURE
    )

    if analysis:
        logger.info(f"Analyse de l'image par l'API : {analysis.choices[0].message.content}")
    return analysis.choices[0].message.content
    

async def call_openai_api(user_text, user_name, detail='high'):
    # Préparer le contenu pour l'appel API
    message_to_send = {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": f"{user_name} dit : {transform_emote(user_text, False)}"}
        ]
    }

    # Assembler les messages avec le prompt de personnalité en premier
    messages = [
        {"role": "system", "content": PERSONALITY_PROMPT}
    ] + conversation_history + [message_to_send]

    try:
        response = await openai_client.chat.completions.create(
            model=MODEL,
            messages=messages,
            temperature=TEMPERATURE
        )

        if response:
            reply = response.choices[0].message.content

        await add_to_conversation_history(message_to_send)

        # Ajouter la réponse de l'IA directement à l'historique
        await add_to_conversation_history({
            "role": "assistant",
            "content": reply
        })

        return response
    except Exception as e:
        logger.error(f"Erreur durant l'appel de l'API : {e}")

    return None

@client_discord.event
async def on_ready():
    logger.info(f'{BOT_NAME} connecté en tant que {client_discord.user}')
    logger.info(f'Utilisation du modèle {MODEL}')

    if not conversation_history:
        logger.info("Aucun historique trouvé. L'historique commence vide.")

    # Envoyer un message de version dans le canal Discord
    channel = client_discord.get_channel(discord_channel_id)
    if channel:
        try:
            embed = discord.Embed(
                title=f"Bot Démarré",
                description=f"🎉 {BOT_NAME} est en ligne ! Version {BOT_VERSION}\nUtilisation du modèle: **{MODEL}**",
                color=0x2222aa  # Bleu
            )
            await channel.send(embed=embed)
            logger.info(f"Message de connexion envoyé dans le canal ID {discord_channel_id}")
        except discord.Forbidden:
            logger.error(f"Permissions insuffisantes pour envoyer des messages dans le canal ID {discord_channel_id}.")
        except discord.HTTPException as e:
            logger.error(f"Erreur lors de l'envoi du message de connexion : {e}")
    else:
        logger.error(f"Canal avec ID {discord_channel_id} non trouvé.")

@client_discord.event
async def on_message(message):
    global conversation_history

    # Vérifier si le message provient du canal autorisé
    if message.channel.id != discord_channel_id:
        return

    # Ignorer les messages du bot lui-même
    if message.author == client_discord.user:
        return

    user_text = message.content.strip()
    file_content = None
    attachment_filename = None

    # Vérifier si le message est la commande de réinitialisation
    if user_text.lower() == "!reset_history":
        # Vérifier si l'utilisateur a les permissions administratives
        if not message.author.guild_permissions.administrator:
            await message.channel.send("❌ Vous n'avez pas la permission d'utiliser cette commande.")
            return

        conversation_history = []
        save_conversation_history()
        await message.channel.send("✅ L'historique des conversations a été réinitialisé.")
        logger.info(f"Historique des conversations réinitialisé par {message.author}.")
        return  # Arrêter le traitement du message après la réinitialisation

    # Extensions de fichiers autorisées
    allowed_extensions = ['.txt', '.py', '.html', '.css', '.js']

    # Variable pour stocker si le message contient un fichier
    has_file = False
    image_data = None

    # Vérifier s'il y a une pièce jointe
    if message.attachments:
        for attachment in message.attachments:
            # Vérifier si c'est un fichier avec une extension autorisée
            if any(attachment.filename.endswith(ext) for ext in allowed_extensions):
                file_content = await read_text_file(attachment)
                attachment_filename = attachment.filename
                break
            elif attachment.content_type and attachment.content_type.startswith('image/'):
                image_data = await encode_image_from_attachment(attachment, mode='high')
                break

        # Traitement des images
        if image_data:
            logger.debug(image_data)
            has_user_text = has_text(user_text)
            user_text_to_use = user_text if has_user_text else None

            temp_msg = await message.channel.send(f"*{BOT_NAME} observe l'image...*")

            try:
                # Analyser l'image avec l'API
                analysis = await call_for_image_analysis(image_data, message.author.name, user_text=user_text_to_use)

                if analysis:
                    await temp_msg.delete()
                    await message.channel.send(analysis)


                    if has_user_text:
                        user_message_text = f"{message.author.name} a envoyé une image avec le messsage : \"{user_text}\"."
                    else:
                        user_message_text = f"{message.author.name} a envoyé une image."

                    user_message = {
                        "role": "user",
                        "content": f"{user_message_text}"
                    }

                    assistant_message = {
                        "role": "assistant",
                        "content": analysis
                    }

                    await add_to_conversation_history(user_message)
                    await add_to_conversation_history(assistant_message)
                else:
                    await temp_msg.delete()
                    await message.channel.send("Désolé, je n'ai pas pu analyser l'image.")

            except Exception as e:
                await temp_msg.delete()
                await message.channel.send("Une erreur est survenue lors du traitement de l'image.")
                logger.error(f"Erreur lors du traitement de l'image: {e}")

            return  # Ne pas continuer le traitement après une image

    # Ajouter le contenu du fichier à la requête si présent
    if file_content:
        user_text += f"\nContenu du fichier {attachment.filename}:\n{file_content}"

    # Vérifier si le texte n'est pas vide après ajout du contenu du fichier
    if not has_text(user_text):
        return  # Ne pas appeler l'API si le texte est vide

    async with message.channel.typing():
        try:
            # Appeler l'API
            result = await call_openai_api(user_text, message.author.name)

            if result:
                reply = result.choices[0].message.content

                reply = filter_message(reply)
                reply = transform_emote(reply, True)

                message_parts = split_message(reply)

                for part in message_parts:
                    await message.channel.send(part)

                # Afficher dans la console
                logging.info(f"Réponse envoyée. ({len(message_parts)} message(s))")
        except Exception as e:
            await message.channel.send("Franchement, je sais pas quoi te répondre. <:haptriste:358054014262181889>")
            logger.error(f"Erreur lors du traitement du texte: {e}")

async def add_to_conversation_history(new_message):
    global conversation_history

    # Ne pas ajouter le PERSONALITY_PROMPT à l'historique
    if new_message.get("role") == "system" and new_message.get("content") == PERSONALITY_PROMPT:
        logger.debug("PERSONALITY_PROMPT système non ajouté à l'historique.")
        return

    conversation_history.append(new_message)
    save_conversation_history()
    logger.debug(f"Message ajouté à l'historique. Taille actuelle : {len(conversation_history)}")

    if len(conversation_history) > CONVERSATION_HISTORY_SIZE:
        logger.info(f"Limite de {CONVERSATION_HISTORY_SIZE} messages atteinte.")
        excess_messages = len(conversation_history) - CONVERSATION_HISTORY_SIZE

        if excess_messages > 0:
            # Supprimer les messages les plus anciens
            del conversation_history[:excess_messages]
            save_conversation_history()
            logger.info(f"{excess_messages} messages les plus anciens ont été supprimés pour maintenir l'historique à {CONVERSATION_HISTORY_SIZE} messages.")

# Démarrer le bot Discord
client_discord.run(DISCORD_TOKEN)