app.py

import os
import json
import mimetypes
from flask import Flask, request, session, jsonify, redirect, url_for, flash, render_template
from dotenv import load_dotenv
import google.generativeai as genai
from werkzeug.utils import secure_filename
import markdown # Pour convertir la réponse en HTML
from flask_session import Session # <-- Importer Session
import pprint # Pour un affichage plus lisible des structures complexes (optionnel)

# --- Configuration Initiale ---
load_dotenv()

app = Flask(__name__)

# --- Configuration Flask Standard ---
# Clé secrète FORTEMENT recommandée (vous l'avez déjà)
# Gardez-la secrète en production !
app.config['SECRET_KEY'] = os.getenv('FLASK_SECRET_KEY', 'une-super-cle-secrete-a-changer')

# Configuration pour les uploads (vous l'avez déjà)
UPLOAD_FOLDER = 'temp'
ALLOWED_EXTENSIONS = {'txt', 'pdf', 'png', 'jpg', 'jpeg'}
app.config['UPLOAD_FOLDER'] = UPLOAD_FOLDER
app.config['MAX_CONTENT_LENGTH'] = 25 * 1024 * 1024  # Limite de taille (ex: 25MB)

# Créer le dossier temp s'il n'existe pas (vous l'avez déjà)
os.makedirs(UPLOAD_FOLDER, exist_ok=True)
print(f"Dossier d'upload configuré : {os.path.abspath(UPLOAD_FOLDER)}")

# --- Configuration pour Flask-Session (Backend Filesystem) ---
app.config['SESSION_TYPE'] = 'filesystem'  # Indique d'utiliser le stockage par fichiers
app.config['SESSION_PERMANENT'] = False  # La session expire quand le navigateur est fermé
app.config['SESSION_USE_SIGNER'] = True  # Signe l'ID de session dans le cookie pour sécurité
app.config['SESSION_FILE_DIR'] = os.path.join(os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)), 'flask_session') # Chemin où stocker les fichiers de session

app.config['SESSION_COOKIE_SAMESITE'] = 'None'
# Nécessite HTTPS pour que 'None' fonctionne
app.config['SESSION_COOKIE_SECURE'] = True

# Crée le dossier pour les sessions filesystem s'il n'existe pas
os.makedirs(app.config['SESSION_FILE_DIR'], exist_ok=True)
print(f"Dossier pour les sessions serveur configuré : {app.config['SESSION_FILE_DIR']}")

# --- Initialisation de Flask-Session ---
server_session = Session(app)

# --- Configuration de l'API Gemini ---
MODEL_FLASH = 'gemini-2.0-flash'  # Mise à jour des modèles
MODEL_PRO = 'gemini-2.5-pro-exp-03-25'  # Mise à jour des modèles
SYSTEM_INSTRUCTION = "Tu es un assistant intelligent et amical nommé Mariam. Tu assistes les utilisateurs au mieux de tes capacités. Tu as été créé par Aenir."
SAFETY_SETTINGS = [
    {"category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT", "threshold": "BLOCK_NONE"},
    {"category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH", "threshold": "BLOCK_NONE"},
    {"category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT", "threshold": "BLOCK_NONE"},
    {"category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT", "threshold": "BLOCK_NONE"},
]
GEMINI_CONFIGURED = False
try:
    gemini_api_key = os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
    if not gemini_api_key:
        print("ERREUR: Clé API GOOGLE_API_KEY manquante dans le fichier .env")
    else:
        genai.configure(api_key=gemini_api_key)
        models_list = [m.name for m in genai.list_models()]
        if f'models/{MODEL_FLASH}' in models_list and f'models/{MODEL_PRO}' in models_list:
             print(f"Configuration Gemini effectuée. Modèles requis ({MODEL_FLASH}, {MODEL_PRO}) disponibles.")
             print(f"System instruction: {SYSTEM_INSTRUCTION}")
             GEMINI_CONFIGURED = True
        else:
            print(f"ERREUR: Les modèles requis ({MODEL_FLASH}, {MODEL_PRO}) ne sont pas tous disponibles via l'API.")
            print(f"Modèles trouvés: {models_list}")

except Exception as e:
    print(f"ERREUR Critique lors de la configuration initiale de Gemini : {e}")
    print("L'application fonctionnera sans les fonctionnalités IA.")

# --- Fonctions Utilitaires ---

def allowed_file(filename):
    """Vérifie si l'extension du fichier est autorisée."""
    return '.' in filename and \
           filename.rsplit('.', 1)[1].lower() in ALLOWED_EXTENSIONS

def prepare_gemini_history(chat_history):
    """Convertit l'historique stocké en session au format attendu par Gemini API."""
    print(f"--- DEBUG [prepare_gemini_history]: Entrée avec {len(chat_history)} messages") # LOG 1
    gemini_history = []
    for i, message in enumerate(list(chat_history)): # Utiliser list() pour itérer sur une copie
        role = 'user' if message.get('role') == 'user' else 'model'
        text_part = message.get('raw_text')
        # Log détaillé pour chaque message traité
        print(f"  [prepare_gemini_history] Message {i} (rôle session: {message.get('role')}, rôle gemini: {role}): raw_text présent? {'Oui' if text_part is not None else 'NON'}, contenu début: '{str(text_part)[:60]}...'") # LOG 2

        if text_part: # Important: Ne pas ajouter de messages vides à l'historique Gemini
            parts = [text_part]
            gemini_history.append({'role': role, 'parts': parts})
        else:
            # Log si un message est ignoré car vide
            print(f"  AVERTISSEMENT [prepare_gemini_history]: raw_text vide ou absent pour le message {i}, ignoré pour l'historique Gemini.") # LOG 3

    print(f"--- DEBUG [prepare_gemini_history]: Sortie avec {len(gemini_history)} messages formatés pour Gemini") # LOG 4
    return gemini_history

# --- Routes Flask ---

@app.route('/')
def root():
    """Sert la page HTML principale."""
    print("--- LOG: Appel route '/' ---")
    return render_template('index.html')

@app.route('/api/history', methods=['GET'])
def get_history():
    """Fournit l'historique de chat stocké en session au format JSON."""
    print("\n--- DEBUG [/api/history]: Début requête GET ---") # LOG 5
    if 'chat_history' not in session:
        session['chat_history'] = []
        print("  [/api/history]: Session 'chat_history' initialisée (vide).")

    display_history = []
    current_history = session.get('chat_history', [])
    print(f"  [/api/history]: Historique récupéré de la session serveur: {len(current_history)} messages.") # LOG 6

    # Optionnel: Afficher la structure brute pour un debug profond
    # print("  [/api/history]: Contenu brut de l'historique session:")
    # pprint.pprint(current_history)

    for i, msg in enumerate(current_history):
         # Vérifier la structure de chaque message récupéré
         if isinstance(msg, dict) and 'role' in msg and 'text' in msg:
             display_history.append({
                 'role': msg.get('role'),
                 'text': msg.get('text') # On envoie bien le HTML ('text') au frontend
             })
         else:
             # Log si un message dans la session est mal formé
             print(f"  AVERTISSEMENT [/api/history]: Format invalide dans l'historique session au message {i}: {msg}") # LOG 7

    print(f"  [/api/history]: Historique préparé pour le frontend: {len(display_history)} messages.") # LOG 8
    return jsonify({'success': True, 'history': display_history})

@app.route('/api/chat', methods=['POST'])
def chat_api():
    """Gère les nouvelles requêtes de chat via AJAX."""
    print(f"\n---===================================---")
    print(f"--- DEBUG [/api/chat]: Nouvelle requête POST ---")

    if not GEMINI_CONFIGURED:
        print("--- ERREUR [/api/chat]: Tentative d'appel sans configuration Gemini valide.")
        return jsonify({'success': False, 'error': "Le service IA n'est pas configuré correctement."}), 503

    # Récupération des données du formulaire
    prompt = request.form.get('prompt', '').strip()
    use_web_search = request.form.get('web_search', 'false').lower() == 'true'
    file = request.files.get('file')
    use_advanced = request.form.get('advanced_reasoning', 'false').lower() == 'true'

    print(f"  [/api/chat]: Prompt reçu: '{prompt[:50]}...'")
    print(f"  [/api/chat]: Recherche Web: {use_web_search}, Raisonnement Avancé: {use_advanced}")
    print(f"  [/api/chat]: Fichier: {file.filename if file else 'Aucun'}")

    # Validation
    if not prompt and not file:
        print("--- ERREUR [/api/chat]: Prompt et fichier vides.")
        return jsonify({'success': False, 'error': 'Veuillez fournir un message ou un fichier.'}), 400

    # --- Log de l'état de l'historique AVANT toute modification ---
    if 'chat_history' not in session:
        session['chat_history'] = []
    history_before_user_add = list(session.get('chat_history', [])) # Copie pour le log
    print(f"--- DEBUG [/api/chat]: Historique en session AVANT ajout user message: {len(history_before_user_add)} messages") # LOG 9
    # Optionnel: Afficher les derniers messages pour voir le contexte précédent
    # if history_before_user_add:
    #     print("  [/api/chat]: Dernier(s) message(s) avant ajout:")
    #     pprint.pprint(history_before_user_add[-2:]) # Afficher les 2 derniers

    uploaded_gemini_file = None
    uploaded_filename = None
    filepath_to_delete = None

    # --- Gestion de l'upload de fichier (avec logs) ---
    if file and file.filename != '':
        print(f"--- LOG [/api/chat]: Traitement du fichier '{file.filename}'")
        if allowed_file(file.filename):
            try:
                filename = secure_filename(file.filename)
                filepath = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], filename)
                file.save(filepath)
                filepath_to_delete = filepath
                uploaded_filename = filename
                print(f"  [/api/chat]: Fichier '{filename}' sauvegardé dans '{filepath}'")
                mime_type = mimetypes.guess_type(filepath)[0] or 'application/octet-stream'
                print(f"  [/api/chat]: Upload Google AI (Mime: {mime_type})...")
                uploaded_gemini_file = genai.upload_file(path=filepath, mime_type=mime_type)
                print(f"  [/api/chat]: Fichier Google AI '{uploaded_gemini_file.name}' uploadé.")
            except Exception as e:
                print(f"--- ERREUR [/api/chat]: Échec traitement/upload fichier '{filename}': {e}")
                if filepath_to_delete and os.path.exists(filepath_to_delete):
                    try: os.remove(filepath_to_delete)
                    except OSError as del_e: print(f"  Erreur suppression fichier temp après erreur: {del_e}")
                return jsonify({'success': False, 'error': f"Erreur traitement fichier: {e}"}), 500
        else:
            print(f"--- ERREUR [/api/chat]: Type de fichier non autorisé: {file.filename}")
            return jsonify({'success': False, 'error': f"Type de fichier non autorisé."}), 400

    # --- Préparation du message utilisateur pour l'historique et Gemini ---
    raw_user_text = prompt
    display_user_text = f"[{uploaded_filename}] {prompt}" if uploaded_filename and prompt else (prompt or f"[{uploaded_filename}]")
    user_history_entry = {
        'role': 'user',
        'text': display_user_text,
        'raw_text': raw_user_text,
    }

    # Ajout à l'historique de session (vérifier que c'est une liste)
    if not isinstance(session.get('chat_history'), list):
        print("--- ERREUR [/api/chat]: 'chat_history' n'est pas une liste! Réinitialisation.")
        session['chat_history'] = []
    session['chat_history'].append(user_history_entry)

    # --- Log de l'état de l'historique APRES ajout du message utilisateur ---
    history_after_user_add = list(session.get('chat_history', [])) # Nouvelle copie
    print(f"--- DEBUG [/api/chat]: Historique en session APRES ajout user message: {len(history_after_user_add)} messages") # LOG 10
    # print("  [/api/chat]: Dernier message ajouté (user):")
    # pprint.pprint(history_after_user_add[-1])


    # --- Préparation des 'parts' pour l'appel Gemini ACTUEL ---
    current_gemini_parts = []
    # Gérer le cas où seul un fichier est envoyé
    if uploaded_gemini_file and not raw_user_text:
         raw_user_text = f"Décris le contenu de ce fichier : {uploaded_filename}"
         final_prompt_for_gemini = raw_user_text
         current_gemini_parts.append(uploaded_gemini_file)
         current_gemini_parts.append(final_prompt_for_gemini)
         print(f"  [/api/chat]: Fichier seul détecté, prompt généré: '{final_prompt_for_gemini}'")
    elif uploaded_gemini_file and raw_user_text:
        final_prompt_for_gemini = raw_user_text
        current_gemini_parts.append(uploaded_gemini_file)
        current_gemini_parts.append(final_prompt_for_gemini)
    else: # Seulement du texte (ou ni texte ni fichier valide, géré plus bas)
        final_prompt_for_gemini = raw_user_text
        if final_prompt_for_gemini:
             current_gemini_parts.append(final_prompt_for_gemini)

    # --- Préparation des paramètres de configuration et modèle ---
    selected_model_name = MODEL_PRO if use_advanced else MODEL_FLASH
    
    # Vérifier si on a quelque chose à envoyer
    if not current_gemini_parts:
        print("--- ERREUR [/api/chat]: Aucune donnée (texte ou fichier valide) à envoyer après traitement.")
        if session.get('chat_history'): session['chat_history'].pop() # Retirer le user message vide/inutile
        return jsonify({'success': False, 'error': "Impossible d'envoyer une requête vide."}), 400

    # --- Appel à l'API Gemini ---
    try:
        # Préparer l'historique des messages PRÉCÉDENTS pour Gemini
        # Important: Utiliser une copie de l'historique SANS le dernier message utilisateur ajouté
        history_for_gemini_prep = list(session.get('chat_history', []))[:-1]
        gemini_history_to_send = prepare_gemini_history(history_for_gemini_prep)

        # Construire le contenu complet pour l'appel
        contents_for_gemini = gemini_history_to_send + [{'role': 'user', 'parts': current_gemini_parts}]

        # --- LOG DÉTAILLÉ : Ce qui est envoyé à l'API ---
        print(f"--- DEBUG [/api/chat]: Préparation de l'envoi à l'API Gemini (Modèle: {selected_model_name}) ---") # LOG 11
        print(f"  Nombre total de tours (historique + actuel): {len(contents_for_gemini)}") # LOG 12a
        print(f"  Nombre de messages d'historique formatés envoyés: {len(gemini_history_to_send)}") # LOG 12b
        print(f"  Google Search activé: {use_web_search}")
        print(f"  Contenu détaillé des 'parts' envoyées:") # LOG 13
        for i, turn in enumerate(contents_for_gemini):
            role = turn.get('role')
            parts_details = []
            for part in turn.get('parts', []):
                if isinstance(part, str):
                    parts_details.append(f"Text({len(part)} chars): '{part[:60].replace(chr(10), ' ')}...'") # Remplacer newline pour log sur 1 ligne
                elif hasattr(part, 'name') and hasattr(part, 'mime_type'):
                    parts_details.append(f"File(name={part.name}, mime={part.mime_type})")
                else:
                    parts_details.append(f"UnknownPart({type(part)})")
            print(f"    Turn {i} (role: {role}): {', '.join(parts_details)}")
        print("--------------------------------------------------------------------")

        # Créer l'instance du modèle et appeler l'API
        active_model = genai.GenerativeModel(
            model_name=selected_model_name,
            safety_settings=SAFETY_SETTINGS,
            system_instruction=SYSTEM_INSTRUCTION
        )
        print(f"--- LOG [/api/chat]: Envoi de la requête à {selected_model_name}...")
        
        # Modification pour utiliser google_search_retrieval si la recherche web est activée
        if use_web_search:
            print(f"--- LOG [/api/chat]: Activation Google Search Retrieval...")
            response = active_model.generate_content(
                contents=contents_for_gemini,
                tools='google_search_retrieval'
            )
        else:
            response = active_model.generate_content(
                contents=contents_for_gemini
            )

        # --- Traitement de la réponse (avec logs) ---
        response_text_raw = ""
        response_html = ""
        search_metadata = None
        
        try:
            if response.parts:
                response_text_raw = response.text # .text concatène les parts textuelles
                print(f"--- LOG [/api/chat]: Réponse reçue de Gemini (brute, début): '{response_text_raw[:100]}...'")
                
                # Récupération des métadonnées de recherche si disponibles
                if use_web_search and hasattr(response, 'candidates') and response.candidates:
                    candidate = response.candidates[0]
                    if hasattr(candidate, 'citation_metadata'):
                        metadata = candidate.citation_metadata
                        search_metadata = {}
                        
                        # Extraire les citations et références
                        if hasattr(metadata, 'citations'):
                            search_pages = []
                            for citation in metadata.citations:
                                if hasattr(citation, 'start_index') and hasattr(citation, 'end_index'):
                                    search_pages.append({
                                        "title": citation.title if hasattr(citation, 'title') else "Sans titre",
                                        "url": citation.uri if hasattr(citation, 'uri') else "#",
                                        "snippet": f"Citation: {citation.start_index}-{citation.end_index}"
                                    })
                            if search_pages:
                                search_metadata["search_pages"] = search_pages
                        
                        print(f"--- LOG [/api/chat]: Métadonnées de citation récupérées:")
                        if search_metadata and search_metadata.get("search_pages"):
                            print(f"  Pages: {len(search_metadata['search_pages'])} sources")
            else:
                feedback_info = f"Feedback: {response.prompt_feedback}" if response.prompt_feedback else "Pas de feedback détaillé."
                print(f"--- AVERTISSEMENT [/api/chat]: Réponse Gemini sans 'parts'. {feedback_info}")
                if response.prompt_feedback and response.prompt_feedback.block_reason:
                    reason = response.prompt_feedback.block_reason.name
                    response_text_raw = f"Désolé, ma réponse a été bloquée ({reason})."

            # Convertir le Markdown en HTML pour l'affichage
            response_html = markdown.markdown(response_text_raw, extensions=['extra'])
            print(f"--- LOG [/api/chat]: Réponse convertie en HTML")

            # --- Créer l'entrée d'historique et l'ajouter à la session ---
            assistant_history_entry = {
                'role': 'assistant',
                'text': response_html, # Version HTML pour affichage
                'raw_text': response_text_raw, # Version brute pour l'historique Gemini
                'search_metadata': search_metadata # Métadonnées de recherche
            }
            
            # Ajouter à l'historique en vérifiant que c'est bien une liste
            if not isinstance(session.get('chat_history'), list):
                print("--- ERREUR [/api/chat]: 'chat_history' n'est pas une liste pendant l'ajout de réponse!")
                session['chat_history'] = [] # Reset
            session['chat_history'].append(assistant_history_entry)
            
            # --- Nettoyer le fichier temporaire si nécessaire ---
            if filepath_to_delete and os.path.exists(filepath_to_delete):
                try:
                    os.remove(filepath_to_delete)
                    print(f"--- LOG [/api/chat]: Fichier temporaire '{filepath_to_delete}' supprimé.")
                except OSError as e:
                    print(f"--- ERREUR [/api/chat]: Impossible de supprimer le fichier temporaire: {e}")
            
            # --- Préparer la réponse JSON pour le client ---
            response_object = {
                'success': True,
                'text': response_html,
                'search_metadata': search_metadata
            }
            return jsonify(response_object)
        
        except Exception as process_error:
            print(f"--- ERREUR [/api/chat]: Traitement de la réponse: {process_error}")
            # Nettoyer en cas d'erreur
            if filepath_to_delete and os.path.exists(filepath_to_delete):
                try: os.remove(filepath_to_delete)
                except OSError as e: print(f"  Erreur suppression fichier temp après erreur: {e}")
            return jsonify({'success': False, 'error': f"Erreur traitement réponse: {process_error}"}), 500
    
    except Exception as call_error:
        print(f"--- ERREUR [/api/chat]: Appel à l'API Gemini: {call_error}")
        # Nettoyer en cas d'erreur
        if filepath_to_delete and os.path.exists(filepath_to_delete):
            try: os.remove(filepath_to_delete)
            except OSError as e: print(f"  Erreur suppression fichier temp après erreur: {e}")
        return jsonify({'success': False, 'error': f"Erreur API Gemini: {call_error}"}), 500

if __name__ == '__main__':
    # Vérifier si la variable d'environnement API_KEY est définie
    if 'GOOGLE_API_KEY' not in os.environ:
        print("Attention: La variable d'environnement GOOGLE_API_KEY n'est pas définie.")
        print("Vous devrez la définir avant d'exécuter l'application:")
        print("export GOOGLE_API_KEY=votre_clé_api")
    
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=int(os.environ.get('PORT', 5000)))