# file: data_processor.py
import json

def process_law_data_to_chunks(structured_data_input):
    """
    Xử lý dữ liệu luật từ cấu trúc JSON lồng nhau thành một danh sách phẳng các chunks.
    Mỗi chunk chứa text và metadata tương ứng.
    """
    flat_list = []

    # Đảm bảo đầu vào là một danh sách các điều luật (articles)
    if isinstance(structured_data_input, dict) and "article" in structured_data_input:
        articles_list = [structured_data_input]
    elif isinstance(structured_data_input, list):
        articles_list = structured_data_input
    else:
        print("Lỗi: Dữ liệu đầu vào không phải là danh sách các Điều luật hoặc một đối tượng Điều luật.")
        return flat_list

    for article_data in articles_list:
        if not isinstance(article_data, dict):
            print(f"Cảnh báo: Bỏ qua một mục trong danh sách điều luật vì không phải là dictionary: {article_data}")
            continue

        article_metadata_base = {
            "source_document": article_data.get("source_document"),
            "article": article_data.get("article"),
            "article_title": article_data.get("article_title")
        }

        clauses = article_data.get("clauses", [])
        if not isinstance(clauses, list):
            print(f"Cảnh báo: 'clauses' trong điều {article_metadata_base.get('article')} không phải là danh sách. Bỏ qua.")
            continue

        for clause_data in clauses:
            if not isinstance(clause_data, dict):
                print(f"Cảnh báo: Bỏ qua một mục trong 'clauses' vì không phải là dictionary: {clause_data}")
                continue

            clause_metadata_base = article_metadata_base.copy()
            clause_metadata_base.update({
                "clause_number": clause_data.get("clause_number"),
                "clause_metadata_summary": clause_data.get("clause_metadata_summary")
            })

            points_in_clause = clause_data.get("points_in_clause", [])
            if not isinstance(points_in_clause, list):
                print(f"Cảnh báo: 'points_in_clause' trong khoản {clause_metadata_base.get('clause_number')} của điều {article_metadata_base.get('article')} không phải là danh sách. Bỏ qua.")
                continue

            if points_in_clause:
                for point_data in points_in_clause:
                    if not isinstance(point_data, dict):
                        print(f"Cảnh báo: Bỏ qua một mục trong 'points_in_clause' vì không phải là dictionary: {point_data}")
                        continue

                    chunk_text = point_data.get("point_text_original") or point_data.get("violation_description_summary")
                    if not chunk_text:
                        continue

                    current_point_metadata = clause_metadata_base.copy()
                    point_specific_metadata = point_data.copy()
                    if "point_text_original" in point_specific_metadata:
                        del point_specific_metadata["point_text_original"]

                    current_point_metadata.update(point_specific_metadata)
                    final_metadata_cleaned = {k: v for k, v in current_point_metadata.items() if v is not None}

                    flat_list.append({"text": chunk_text, "metadata": final_metadata_cleaned})
            else:
                chunk_text = clause_data.get("clause_text_original")
                if chunk_text:
                    current_clause_metadata = clause_metadata_base.copy()
                    additional_clause_info = {}
                    for key, value in clause_data.items():
                        if key not in ["clause_text_original", "points_in_clause", "clause_number", "clause_metadata_summary"]:
                            additional_clause_info[key] = value
                    
                    if additional_clause_info:
                        current_clause_metadata.update(additional_clause_info)
                    
                    final_metadata_cleaned = {k: v for k, v in current_clause_metadata.items() if v is not None}
                    flat_list.append({"text": chunk_text, "metadata": final_metadata_cleaned})

    return flat_list