"""
Tâches de classification des documents
"""
import logging
from typing import Dict, Any
from services.worker.celery_app import app

logger = logging.getLogger(__name__)

@app.task(bind=True, name='classification.classify_document')
def classify_document(self, doc_id: str, text: str, context: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
    """
    Classification d'un document

    Args:
        doc_id: Identifiant du document
        text: Texte extrait du document
        context: Contexte de traitement

    Returns:
        Résultat de la classification
    """
    try:
        logger.info(f"Début de la classification pour le document {doc_id}")

        # Mise à jour du statut
        self.update_state(
            state='PROGRESS',
            meta={'current_step': 'classification_processing', 'progress': 0}
        )

        # TODO: Implémenter la classification réelle avec Ollama
        # Pour l'instant, simulation
        import time
        time.sleep(1)  # Simulation du traitement

        # Classification simulée
        document_types = [
            'acte_vente',
            'acte_donation',
            'acte_succession',
            'cni',
            'contrat',
            'autre'
        ]

        # Simulation basée sur le contenu du texte
        if 'vente' in text.lower() or 'achat' in text.lower():
            predicted_type = 'acte_vente'
            confidence = 0.85
        elif 'donation' in text.lower() or 'don' in text.lower():
            predicted_type = 'acte_donation'
            confidence = 0.80
        elif 'succession' in text.lower() or 'héritage' in text.lower():
            predicted_type = 'acte_succession'
            confidence = 0.75
        elif 'carte' in text.lower() and 'identité' in text.lower():
            predicted_type = 'cni'
            confidence = 0.90
        else:
            predicted_type = 'autre'
            confidence = 0.60

        result = {
            'doc_id': doc_id,
            'status': 'completed',
            'predicted_type': predicted_type,
            'confidence': confidence,
            'all_predictions': {
                doc_type: 0.1 if doc_type != predicted_type else confidence
                for doc_type in document_types
            },
            'processing_time': 1.0
        }

        logger.info(f"Classification terminée pour le document {doc_id}: {predicted_type} (confiance: {confidence})")
        return result

    except Exception as e:
        logger.error(f"Erreur lors de la classification du document {doc_id}: {e}")
        raise

@app.task(name='classification.batch_classify')
def batch_classify_documents(doc_ids: list, texts: list) -> Dict[str, Any]:
    """
    Classification en lot de documents

    Args:
        doc_ids: Liste des identifiants de documents
        texts: Liste des textes correspondants

    Returns:
        Résultats de la classification en lot
    """
    if len(doc_ids) != len(texts):
        raise ValueError("Le nombre de documents doit correspondre au nombre de textes")

    logger.info(f"Classification en lot de {len(doc_ids)} documents")

    results = []
    for doc_id, text in zip(doc_ids, texts):
        try:
            result = classify_document.delay(doc_id, text, {}).get()
            results.append(result)
        except Exception as e:
            logger.error(f"Erreur lors de la classification en lot pour {doc_id}: {e}")
            results.append({
                'doc_id': doc_id,
                'status': 'failed',
                'error': str(e)
            })

    return {
        'batch_status': 'completed',
        'total_documents': len(doc_ids),
        'results': results
    }