import json
import re

from langchain_core.messages import HumanMessage

from config.llm import *


def get_ticket_response(image_url: str):
    # 构建 prompt
    prompt_text = f"""
你是一位专业的图像分析AI。你的任务是仔细分析提供的图片内容，并按JSON格式输出结果。

## JSON输出结构及字段说明:
# 蚕茧检测信息数据模型（ImageDescription）

该模型用于描述蚕茧检测信息，每条记录包含以下字段：

## 1. 含水率 (`moisture_content`)
- **类型**：浮点数
- **描述**：茧的含水量，单位为百分比（%）

## 2. 下足茧重量 (`cocoon_weight`)
- **类型**：浮点数
- **描述**：下足茧的重量，单位为克（可带小数）

## 3. 非好蛹粒数 (`defective_pupa_count`)
- **类型**：整数
- **描述**：不合格蛹的数量，即非好蛹的个数

## 4. 鲜壳量 (`fresh_shell_weight`)
- **类型**：浮点数
- **描述**：鲜壳重量，单位为克（可带小数）

## 5. 小样粒数 (`sample_count`)
- **类型**：整数
- **描述**：检测使用的小样数量，即用于检测的茧粒数

## 6. 净重合计 (`net_weight_total`)
- **类型**：浮点数
- **描述**：所有样品的净重总和，单位为克

## 7. 仪评人姓名 (`evaluator`)
- **类型**：字符串
- **描述**：进行仪器检测的人员姓名，可能为空

## 8. 复核人员姓名 (`reviewer`)
- **类型**：字符串
- **描述**：复核人员姓名，可能为空

---

### 注意事项
- 所有字段都是必填的（required），在 JSON 实例中必须提供值  
- 浮点数字段可以包含小数，整数字段只能是整数  
- `evaluator` 和 `reviewer` 可以为空字符串，但字段必须存在  

最后，只输出严格的 JSON 格式，不要包含其他文字、markdown等内容。
"""
    messages = [
        HumanMessage(
            content=[
                {"type": "text", "text": prompt_text},
                {"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url}},
            ]
        )
    ]
    # 直接调用模型
    llmRes = llmVision.invoke(messages).content
    # 去掉 ```json 和 ``` 包裹
    cleaned = re.sub(r"^```json\s*|\s*```$", "", llmRes.strip())
    # 解析 JSON
    jsonRes = json.loads(cleaned)
    jsonRes["barcode"] = decode_barcode(image_url)
    return jsonRes


import os
import base64
import tempfile
import requests
from pyzxing import BarCodeReader
from PIL import Image
from io import BytesIO
from fastapi import UploadFile


def decode_barcode(input_data) -> str:
    """
    自动识别输入类型并解析条码：
    - URL 字符串
    - Base64 字符串
    - UploadFile / bytes / 文件对象
    返回第一个条码的内容，解析失败返回空字符串
    """
    # ---------------- 输入处理 ----------------
    img = None

    # URL
    if isinstance(input_data, str) and (
        input_data.startswith("http://") or input_data.startswith("https://")
    ):
        response = requests.get(input_data)
        response.raise_for_status()
        img = Image.open(BytesIO(response.content))

    # Base64 字符串
    elif isinstance(input_data, str):
        # 过滤 data URI 前缀
        if "," in input_data:
            input_data = input_data.split(",")[1]
        try:
            img_data = base64.b64decode(input_data)
            img = Image.open(BytesIO(img_data))
        except Exception:
            raise ValueError("无法解析 Base64 字符串")

    # UploadFile / bytes / 文件对象
    elif isinstance(input_data, UploadFile):
        content = input_data.file.read()
        input_data.file.seek(0)
        img = Image.open(BytesIO(content))
    elif isinstance(input_data, bytes):
        img = Image.open(BytesIO(input_data))
    elif hasattr(input_data, "read"):  # 文件对象
        content = input_data.read()
        if hasattr(input_data, "seek"):
            input_data.seek(0)
        img = Image.open(BytesIO(content))
    else:
        raise ValueError("不支持的输入类型")

    # ---------------- 临时文件处理 ----------------
    tmp_fd, tmp_path = tempfile.mkstemp(suffix=".png")
    try:
        with open(tmp_path, "wb") as f:
            img.save(f, format="PNG")

        # ---------------- 调用 pyzxing ----------------
        reader = BarCodeReader()
        result = reader.decode(tmp_path)

        if result:
            parsed = result[0].get("parsed", "")
            if isinstance(parsed, bytes):
                parsed = parsed.decode("utf-8")
            return parsed
        return ""
    finally:
        os.close(tmp_fd)
        if os.path.exists(tmp_path):
            os.remove(tmp_path)