from enum import Enum

from rapidfuzz import process, fuzz
import re
import json
from pypinyin import lazy_pinyin

# 数字转换表（1-20，常见数字）
digit_to_chinese = {
    "1": "一", "2": "二", "3": "三", "4": "四", "5": "五",
    "6": "六", "7": "七", "8": "八", "9": "九", "10": "十",
    "11": "十一", "12": "十二", "13": "十三", "14": "十四",
    "15": "十五", "16": "十六", "17": "十七", "18": "十八",
    "19": "十九", "20": "二十"
}

def arabic_to_chinese_number(text):
    """
    将文中阿拉伯数字转换为中文数字
    :param text: 输入文本
    :return: 转换后的文本
    """
    cn_to_arabic = {'一': '1', '二': '2', '三': '3', '四': '4', '五': '5',
                    '六': '6', '七': '7', '八': '8', '九': '9', '零': '0'}
    arabic_to_cn = {v: k for k, v in cn_to_arabic.items()}  # 反向映射

    for num, cn in arabic_to_cn.items():
        text = text.replace(num, cn)

    return text
def text_to_pinyin(text):
    """将文本转换为拼音字符串"""
    return ''.join(lazy_pinyin(text))

def load_standard_data(path):
    with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
        return json.load(f)


def extract_number(text):
    """
    提取项目部中的数字（支持阿拉伯数字和中文数字），并转换为统一格式（中文数字）。
    """
    match = re.search(r'(第?[一二三四五六七八九十百千零\d]+)', text)
    if match:
        num_str = match.group(1).replace("第", "")
        if num_str.isdigit():
            return digit_to_chinese.get(num_str, num_str)  # 阿拉伯数字转中文
        return num_str  # 中文数字直接返回
    return None


def standardize_company_and_project(input_company, input_project, standard_data):
    """
    将口语化的公司名和项目部名转换为标准化名称。

    参数:
        input_company (str): 用户输入的公司名（可能是口语化或不完整的名称）。
        input_project (str): 用户输入的项目部名（可能是口语化或不完整的名称）。
        standard_data (dict): 标准化的公司名和项目部名数据，格式为 {公司名: [项目部名1, 项目部名2, ...]}。

    返回:
        tuple: (标准化公司名, 匹配的项目部名列表)。如果无法匹配，返回 (None, None)。
    """
    # **1. 标准化公司名**
    company_match = process.extractOne(input_company, standard_data.keys(), scorer=fuzz.ratio)
    if not company_match or company_match[1] < 65:  # 相似度低于 70 可能匹配错误
        return None, None
    standard_company = company_match[0]

    # **2. 先尝试直接匹配最相似的项目名**
    project_match = process.extractOne(input_project, standard_data[standard_company], scorer=fuzz.ratio)
    print(f"项目部名称最相似：{project_match[0]},{project_match[1]}", flush=True)
    if project_match and project_match[1] >= 86:
        return standard_company, [project_match[0]]  # 直接返回匹配的项目名

    # **3. 提取项目部的数字部分**
    query_number = extract_number(input_project)

    # **4. 过滤所有符合数字的项目部**
    matched_projects = []
    for project in standard_data[standard_company]:
        project_number = extract_number(project)
        if query_number and query_number == project_number:
            matched_projects.append(project)

    return standard_company, matched_projects

def standardize_company_and_projectDepartment(input_company, input_project, origianl_company_list , company_project_department_map, company_pinyin_to_original_map = None):
    """
    将口语化的公司名和项目部名转换为标准化名称。

    参数:
        input_company (str): 用户输入的公司名（可能是口语化或不完整的名称）。
        input_project (str): 用户输入的项目部名（可能是口语化或不完整的名称）。
        company_project_department_map (dict): 标准化的公司名和项目部名数据，格式为 {公司名: [项目部名1, 项目部名2, ...]}。
        pinyin_to_original_map:分公司拼音和分公司原始名的映射

    返回:
        tuple: (标准化公司名, 匹配的项目部名列表)。如果无法匹配，返回 (None, None)。
    """
    try:
        # **1. 标准化公司名**
        best_company_match = multiple_standardize_single_name(input_company, origianl_company_list,list(company_pinyin_to_original_map.keys()),company_pinyin_to_original_map,60,85,True)

        if not best_company_match:
            return None, None
        else:
            standard_company = best_company_match[0]

        # **2. 先尝试直接匹配最相似的项目名**
        project_match = process.extract(input_project, company_project_department_map[standard_company], scorer=fuzz.token_sort_ratio, limit=len(company_project_department_map[standard_company]))
        # project_match = process.extractOne(input_project, company_project_department_map[standard_company], scorer=fuzz.ratio)
        print(f"项目部名称最相似：{project_match[0]},{project_match[1]}", flush=True)
        if project_match and project_match[1] >= 86:
            return standard_company, [project_match[0]]  # 直接返回匹配的项目名

        # **3. 提取项目部的数字部分**
        query_number = extract_number(input_project)

        # **4. 过滤所有符合数字的项目部**
        matched_projects = []
        for project in company_project_department_map[standard_company]:
            project_number = extract_number(project)
            if query_number and query_number == project_number:
                matched_projects.append(project)

        return standard_company, matched_projects
    except Exception as e:
        print(f"standardize_company_and_projectDepartment：{e}", flush=True)
        return None,None

#弃用
def standardize_single_name(input_name, name_list, lower_score=70, high_score=85):
    """
    将输入的名称（可能是口语化或不完整的名称）转换为标准化名称。

    参数:
        input_name (str): 用户输入的名称（可能是口语化或不完整的名称）。
        name_list (list): 标准化的名称列表。
        lower_score (int): 匹配的最低相似度阈值，默认值为 70。
        high_score (int): 匹配的高置信度阈值，默认值为 85。

    返回:
        list: 匹配的标准化名称列表。如果未找到匹配项，返回 None。
    """
    match_results = process.extract(input_name, name_list, scorer=fuzz.token_sort_ratio, limit=len(name_list))

    # 找到所有相似度 > 80 的匹配项
    high_confidence_matches = [(match[0], match[1]) for match in match_results if match[1] > lower_score]
    print(f"standardize_single_name, high_confidence_matches:{high_confidence_matches}", flush=True)
    if not high_confidence_matches:
        return None  # 没有找到匹配项
    # 返回匹配结果

    best_match = max(high_confidence_matches, key=lambda x: x[1], default=None)

    print(f"best_match: {best_match}", flush=True)
    if best_match and best_match[1] >= high_score:
        return [best_match[0]]  # 直接返回最高相似度的单个匹配项

    return [match[0] for match in high_confidence_matches]


def multiple_standardize_single_name(origin_input_name, origin_name_list, pinyin_name_list = None,  pinyin_to_original_map = None,  lower_score=70, high_score=85, isArabicNumConv = False):
    """
    使用拼音 + rapidfuzz 进行关键词模糊匹配，并返回原始的标准名
    :param input_name: 口语化的名称（中文）
    :param name_list: 关键词列表（中文）
    :pinyin_name_list: 关键词列表（拼音）
    :param pinyin_to_original_map: 拼音到原始标准名的映射
    :param lower_score: 低匹配分数阈值（默认70）
    :param high_score: 高匹配分数阈值（默认85）
    :return: 最匹配的原始关键词，或 None
    """
    #First round, 原始标准名的匹配性查找，能找到直接返回
    if isArabicNumConv:
        origin_input_name = arabic_to_chinese_number(origin_input_name)

    match_results = process.extract(origin_input_name, origin_name_list, scorer=fuzz.token_sort_ratio, limit=len(origin_name_list))

    # 找到所有相似度 > 80 的匹配项
    original_high_confidence_matches = [(match[0], match[1]) for match in match_results if match[1] >= lower_score]
    print(f"standardize_pinyin_single_name 原始名匹配, high_confidence_matches:{original_high_confidence_matches[:3]}", flush=True)

    combined_low_confidence_matches = []
    if original_high_confidence_matches:
        origin_best_match = max(original_high_confidence_matches, key=lambda x: x[1], default=None)

        # 直接返回最高相似度的单个匹配项
        # print(f"原始名匹配: {origin_best_match}", flush=True)
        if origin_best_match and origin_best_match[1] >= high_score:
            return [origin_best_match[0]]

        else:
            combined_low_confidence_matches = [match[0] for match in original_high_confidence_matches[:3]]
    else:
        if not pinyin_name_list or not pinyin_to_original_map:
            return None  #

    #第二轮, 拼音名的匹配性查找，能找到直接返回
    pinyin_input_name = text_to_pinyin(origin_input_name)
    match_results = process.extract(pinyin_input_name,  pinyin_name_list,  scorer=fuzz.ratio, limit=len(pinyin_name_list))

    # 筛选出匹配分数 > lower_score 的结果
    pinyin_high_confidence_matches = [(match[0], match[1]) for match in match_results if match[1] >= lower_score]
    print(f"standardize_pinyin_single_name 拼音匹配, input_name：{pinyin_input_name}, high_confidence_matches:{pinyin_high_confidence_matches[:3]}", flush=True)

    if not pinyin_high_confidence_matches:
        return combined_low_confidence_matches  # 没有找到匹配项

    # 选择最高相似度的匹配项
    pinyin_best_match = max(pinyin_high_confidence_matches, key=lambda x: x[1], default=None)

    if pinyin_best_match and pinyin_best_match[1] >= high_score:
        return [pinyin_to_original_map[pinyin_best_match[0]]]  # 直接返回最高相似度的原始工程名

    combined_low_confidence_matches.extend(
        [pinyin_to_original_map[match[0]] for match in pinyin_high_confidence_matches[:3]]
    )
    # 返回所有匹配项对应的原始名，最多返回最低匹配项的前5个
    return list(dict.fromkeys(combined_low_confidence_matches))

def generate_project_prompt(matched_projects, original_name = "", type="项目部名"):
    """
    生成提示信息，用于让用户确认匹配的项目名或分公司名或项目名。

    参数:
        matched_projects (list): 匹配的项目或分公司名称列表。
        type (str): 提示信息的类型（例如 "项目名" 或 "分公司名"），默认值为 "项目名"。

    返回:
        str: 生成的提示信息。如果未找到匹配项，返回提示用户提供更准确信息的字符串。
    """
    if not matched_projects:
        return f"未找到匹配的{type}:{original_name}，请提供更准确的{type}信息。"

    prompt = f"您说的{type}可能是："
    for idx, project in enumerate(matched_projects, start=1):
        prompt += f"第{idx}个： {project}，"

    prompt += "请确认您要选择哪一个？"
    return prompt


def load_standard_name(file_path: str):
    """
    从指定文件中加载标准化的名称列表。

    参数:
        file_path (str): 文件路径，文件应包含标准化的名称列表，每行一个名称。

    返回:
        list: 从文件中读取的标准化名称列表。

    异常:
        FileNotFoundError: 如果文件不存在，抛出此异常。
        Exception: 如果读取文件时发生其他错误，抛出此异常。
    """
    try:
        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
            lines = [line.strip() for line in file if line.strip()]
        return lines
    except FileNotFoundError:
        print(f"错误：文件 {file_path} 不存在", flush=True)
        raise FileNotFoundError(f"错误：文件 {file_path} 不存在")
    except Exception as e:
        print(f"读取文件时发生错误：{e}", flush=True)
        raise Exception(f"错误：文件 {file_path} 不存在")


class CheckResult(Enum):
    NO_MATCH = 0  # 不符合检查条件
    MATCH_FOUND = 1  # 匹配到了值
    NEEDS_MORE_ROUNDS = 2  # 需要多轮


class StandardType(Enum):
    #工程名检查
    PROJECT_CHECK = 0
    #项目名检查
    PROGRAM_CHECK = 1