#!/usr/bin/env python3
"""
パフォーマンステストスクリプト
動画生成の各ステップの実行時間を計測
"""

import time
import logging
from test_api_client import TalkingHeadAPIClient
import os

# ロギング設定
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(message)s',
    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S'
)

class TimingStats:
    def __init__(self):
        self.stats = {}
        self.start_times = {}
    
    def start(self, name):
        self.start_times[name] = time.time()
    
    def end(self, name):
        if name in self.start_times:
            duration = time.time() - self.start_times[name]
            self.stats[name] = duration
            return duration
        return None
    
    def report(self):
        print("\n=== パフォーマンス計測結果 ===")
        total_time = sum(self.stats.values())
        for name, duration in self.stats.items():
            percentage = (duration / total_time) * 100 if total_time > 0 else 0
            print(f"{name}: {duration:.2f}秒 ({percentage:.1f}%)")
        print(f"\n合計時間: {total_time:.2f}秒")
        
        # 音声ファイルの長さを取得
        try:
            import librosa
            audio_path = "example/audio.wav"
            y, sr = librosa.load(audio_path, sr=None)
            audio_duration = len(y) / sr
            print(f"音声ファイルの長さ: {audio_duration:.2f}秒")
            print(f"処理時間比率: {total_time/audio_duration:.2f}x")
        except Exception as e:
            print(f"音声長さの取得失敗: {e}")

def test_performance():
    """パフォーマンステストを実行"""
    timer = TimingStats()
    
    # 全体の開始時間
    timer.start("全体処理")
    
    # クライアント初期化
    timer.start("API接続")
    try:
        client = TalkingHeadAPIClient()
        timer.end("API接続")
    except Exception as e:
        logging.error(f"クライアント初期化失敗: {e}")
        return
    
    # サンプルファイル
    audio_path = "example/audio.wav"
    image_path = "example/image.png"
    
    # ファイル情報を表示
    audio_size = os.path.getsize(audio_path) / 1024 / 1024  # MB
    image_size = os.path.getsize(image_path) / 1024 / 1024  # MB
    print(f"\n入力ファイル情報:")
    print(f"- 音声: {audio_path} ({audio_size:.2f} MB)")
    print(f"- 画像: {image_path} ({image_size:.2f} MB)")
    
    # 動画生成
    timer.start("動画生成（API呼び出し）")
    try:
        result = client.generate_video(audio_path, image_path)
        video_data, status = result
        timer.end("動画生成（API呼び出し）")
        
        if video_data:
            # 保存処理
            timer.start("動画保存")
            if isinstance(video_data, dict) and 'video' in video_data:
                saved_path = client.save_with_timestamp(video_data['video'])
                timer.end("動画保存")
                
                # 出力ファイル情報
                output_size = os.path.getsize(saved_path) / 1024 / 1024  # MB
                print(f"\n出力ファイル情報:")
                print(f"- 動画: {saved_path} ({output_size:.2f} MB)")
            
            timer.end("全体処理")
            timer.report()
            
            print(f"\n✅ テスト成功!")
            print(f"ステータス: {status}")
        else:
            print(f"\n❌ テスト失敗")
            print(f"ステータス: {status}")
            
    except Exception as e:
        logging.error(f"エラー発生: {e}")
        import traceback
        traceback.print_exc()

def test_multiple_runs(runs=3):
    """複数回実行して平均時間を計測"""
    print(f"\n=== {runs}回連続実行テスト ===")
    
    times = []
    for i in range(runs):
        print(f"\n--- 実行 {i+1}/{runs} ---")
        start = time.time()
        
        try:
            client = TalkingHeadAPIClient()
            result = client.generate_video("example/audio.wav", "example/image.png")
            if result[0]:
                duration = time.time() - start
                times.append(duration)
                print(f"実行時間: {duration:.2f}秒")
        except Exception as e:
            print(f"エラー: {e}")
    
    if times:
        avg_time = sum(times) / len(times)
        min_time = min(times)
        max_time = max(times)
        print(f"\n=== 統計 ===")
        print(f"平均時間: {avg_time:.2f}秒")
        print(f"最小時間: {min_time:.2f}秒")
        print(f"最大時間: {max_time:.2f}秒")

def analyze_bottlenecks():
    """ボトルネック分析のための詳細テスト"""
    print("\n=== ボトルネック分析 ===")
    
    # ローカルファイルの読み込み時間
    start = time.time()
    with open("example/audio.wav", "rb") as f:
        audio_data = f.read()
    with open("example/image.png", "rb") as f:
        image_data = f.read()
    local_read_time = time.time() - start
    print(f"ローカルファイル読み込み: {local_read_time:.3f}秒")
    
    # ネットワーク遅延の推定（Hugging Face Spaceへのping相当）
    import requests
    start = time.time()
    try:
        response = requests.get("https://o-ken5481-talkingavater-bgk.hf.space", timeout=10)
        network_time = time.time() - start
        print(f"ネットワーク遅延（推定）: {network_time:.3f}秒")
    except:
        print("ネットワーク遅延の測定失敗")

if __name__ == "__main__":
    print("DittoTalkingHead パフォーマンステスト")
    print("=" * 50)
    
    # 1. 詳細な時間計測
    test_performance()
    
    # 2. 複数回実行テスト
    # test_multiple_runs(3)
    
    # 3. ボトルネック分析
    analyze_bottlenecks()