from rest_framework import viewsets, permissions, status
from rest_framework.response import Response
from rest_framework.decorators import action
from drf_spectacular.utils import extend_schema, extend_schema_view

from ..models import AiModel
from ..serializers.ai_model_serializer import AiModelSerializer
from ..repositories.ai_model_repository import AiModelRepository
from ..services.ai_model_service import AiModelService, ConnectionError

from permissions.permission_classes import IsAdminOrManager
from rest_framework.permissions import IsAuthenticated
from rest_framework.parsers import MultiPartParser

from rest_framework.throttling import UserRateThrottle

# Dependency Injection: สร้าง Instance ของ Repository และ Service
# สำหรับโปรเจกต์ขนาดเล็กสามารถทำแบบนี้ได้
repo = AiModelRepository()
service = AiModelService(repository=repo)

@extend_schema_view(
    # 1. การดำเนินการ CRUD ปกติ: จัดอยู่ใน Model Registry
    list=extend_schema(tags=['2. Model Registry & Metadata Management']),
    retrieve=extend_schema(tags=['2. Model Registry & Metadata Management']),
    create=extend_schema(tags=['2. Model Registry & Metadata Management']),
    update=extend_schema(tags=['2. Model Registry & Metadata Management']),
    partial_update=extend_schema(tags=['2. Model Registry & Metadata Management']),
    destroy=extend_schema(tags=['2. Model Registry & Metadata Management']),
)
class AiModelRegistryViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = AiModel.objects.all()
    serializer_class = AiModelSerializer
    permission_classes = [permissions.IsAdminUser]

    # -----------------------------------------------
    # Override Create/List (เรียกใช้ Service Layer)
    # -----------------------------------------------
    def get_queryset(self):
        # List/Retrieve จะเรียก Service Layer แทนการเรียก ORM โดยตรง
        return service.get_all_models()

    def create(self, request, *args, **kwargs):
        serializer = self.get_serializer(data=request.data)
        serializer.is_valid(raise_exception=True)

        try:
            new_model = service.create_model(serializer.validated_data)
            return Response(self.get_serializer(new_model).data, status=status.HTTP_201_CREATED)
        except Exception as e:
            return Response({"detail": str(e)}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)

    def get_permissions(self):
        # การทำงานที่เกี่ยวข้องกับการเขียน/แก้ไข/ลบ ถือเป็นงาน Admin/Manager
        if self.action in ['create', 'update', 'partial_update', 'destroy', 'set_status']:
            # จำกัดสิทธิ์ ต้องเป็น Admin หรือ Manager เท่านั้น
            return [IsAdminOrManager()]

        # การทำงานที่เกี่ยวข้องกับการอ่านข้อมูล (List, Retrieve, Test Connection)
        # ถือเป็นงานสำหรับผู้ใช้งานที่ล็อกอินแล้ว (Viewer ขึ้นไป)
        elif self.action in ['list', 'retrieve', 'test_connection']:
            return [IsAuthenticated()]

        # Default สำหรับเมธอดอื่น ๆ หรือ Custom Action ที่ไม่ได้ระบุ
        return [IsAuthenticated()]

    # -----------------------------------------------
    # Custom Action: ทดสอบการเชื่อมต่อ
    # -----------------------------------------------
    @extend_schema(tags=['3. MLOps Control & Service Orchestration'])
    @action(detail=True, methods=['post'], url_path='test-connection')
    def test_connection(self, request, pk=None):
        try:
            result = service.test_connection(pk=int(pk))
            return Response(result)
        except ValueError as e:
            return Response({"detail": str(e)}, status=status.HTTP_404_NOT_FOUND)
        except ConnectionError as e:
            # Response ด้วย error ที่ชัดเจนจากการเชื่อมต่อ
            return Response({"status": "error", "detail": str(e)}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)

    @extend_schema(tags=['3. MLOps Control & Service Orchestration'])
    @action(detail=True, methods=['patch'], url_path='set-status')
    def set_status(self, request, pk=None):
        new_status = request.data.get('status')
        if not new_status or new_status not in [choice[0] for choice in AiModel.status_choices]:
            return Response({"detail": "Invalid status provided."}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)

        updated_model = service.set_status(pk=int(pk), new_status=new_status)
        if updated_model:
            return Response(self.get_serializer(updated_model).data)
        return Response({"detail": "Model not found."}, status=status.HTTP_404_NOT_FOUND)

    # -----------------------------------------------
    # Custom Action: Run Inference (Proxy)
    # -----------------------------------------------
    @extend_schema(
        tags=['3. MLOps Control & Service Orchestration'],
        # ระบุ Request Body เป็นประเภทไฟล์สำหรับ MultiPart
        request={
            'multipart/form-data': {
                'type': 'object',
                'properties': {
                    'file': {'type': 'string', 'format': 'binary', 'description': 'DICOM/NIfTI file for inference'},
                },
                'required': ['file']
            }
        },
        # ระบุ Response Schema (ผลลัพธ์จาก AI Service)
        responses={
            200: {'description': 'Inference result', 'content': {'application/json': {'schema': {'type': 'object'}}}},
            403: {'description': 'Model is not ACTIVE or insufficient permissions'},
            404: {'description': 'Model not found'},
            500: {'description': 'AI Service Connection/Internal Error'}
        }
    )
    @action(
        detail=True,
        methods=['post'],
        url_path='run-inference',
        parser_classes=[MultiPartParser],
        permission_classes=[IsAuthenticated],
        throttle_classes=[UserRateThrottle] # ถ้าผู้ใช้เรียกเกิน 50 ครั้ง/นาที จะถูกปฏิเสธด้วย 429 Too Many Requests
    )
    def run_inference(self, request, pk=None):
        """
        Endpoint: POST /api/v1/models/{pk}/run-inference/
        ทำหน้าที่รับไฟล์แล้ว Proxy ไปยัง AI Service ภายนอก
        """
        try:
            model_id = int(pk)
        except (TypeError, ValueError):
            return Response({"detail": "Invalid Model ID format."}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)

        # 1. ดึงไฟล์ (Frontend ส่งเป็น 'file')
        file_data = request.FILES.get('file')
        if not file_data:
            return Response({"detail": "File 'file' is required."}, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)

        # 2. เรียก Service Layer
        try:
            result = service.run_inference(
                pk=model_id,
                file_data=file_data,
                user_id=request.user.id # ส่ง User ID สำหรับ Audit Log
            )
            return Response(result, status=status.HTTP_200_OK)

        except ValueError as e: # Model not found
            return Response({"detail": str(e)}, status=status.HTTP_404_NOT_FOUND)
        except PermissionError as e: # Model status INACTIVE
            return Response({"detail": str(e)}, status=status.HTTP_403_FORBIDDEN)
        except ConnectionError as e: # AI Service Failure
            # HTTP_503_SERVICE_UNAVAILABLE หรือ HTTP_504_GATEWAY_TIMEOUT อาจเหมาะสมกว่า
            return Response({"detail": str(e)}, status=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR)
        except Exception as e:
            return Response({"detail": f"An unexpected error occurred: {e}"}, status=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR)