"""
Tâches OCR pour le traitement 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='ocr.process_document')
def process_document_ocr(self, doc_id: str, context: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
    """
    Traitement OCR d'un document
    
    Args:
        doc_id: Identifiant du document
        context: Contexte de traitement
    
    Returns:
        Résultat de l'OCR
    """
    try:
        logger.info(f"Début de l'OCR pour le document {doc_id}")
        
        # Mise à jour du statut
        self.update_state(
            state='PROGRESS',
            meta={'current_step': 'ocr_processing', 'progress': 0}
        )
        
        # TODO: Implémenter le traitement OCR réel
        # Pour l'instant, simulation
        import time
        time.sleep(2)  # Simulation du traitement
        
        result = {
            'doc_id': doc_id,
            'status': 'completed',
            'text_extracted': 'Texte extrait simulé',
            'confidence': 0.95,
            'pages_processed': 1,
            'processing_time': 2.0
        }
        
        logger.info(f"OCR terminé pour le document {doc_id}")
        return result
        
    except Exception as e:
        logger.error(f"Erreur lors de l'OCR du document {doc_id}: {e}")
        raise

@app.task(name='ocr.batch_process')
def batch_process_ocr(doc_ids: list) -> Dict[str, Any]:
    """
    Traitement OCR en lot
    
    Args:
        doc_ids: Liste des identifiants de documents
    
    Returns:
        Résultats du traitement OCR en lot
    """
    logger.info(f"Traitement OCR en lot de {len(doc_ids)} documents")
    
    results = []
    for doc_id in doc_ids:
        try:
            result = process_document_ocr.delay(doc_id, {}).get()
            results.append(result)
        except Exception as e:
            logger.error(f"Erreur lors de l'OCR 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
    }