from openai import OpenAI
import json
import re
import os

# 设置OpenAI API密钥和基础URL
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
base_url = os.getenv("OPENAI_BASE_URL", "https://api.openai.com/v1")
model_name = os.getenv("OPENAI_MODEL_NAME", "gpt-3.5-turbo")

def extract_changes(text):
    """从文本中提取变化列表"""
    # 首先尝试查找明确的变化列表格式
    # 例如: "变化：\n1. xxx\n2. yyy"
    list_pattern = r'((?:(?:\d+\.|\-|\*)\s*[^\n]+\n?)+)'
    
    # 尝试匹配带有明确标记的变化列表
    change_section = re.search(r'(?:变化(?:列表)?|总结(?:如下)?)[：:]\s*([\s\S]+)$', text)
    if change_section:
        section_text = change_section.group(1).strip()
        
        # 尝试匹配列表项
        list_items = re.findall(r'(?:(?:\d+\.|\-|\*)\s*)([^\n]+)', section_text)
        if list_items:
            return list_items
        
        # 如果没有明确的列表格式，尝试按行分割
        lines = [line.strip() for line in section_text.split('\n') if line.strip()]
        if lines:
            return lines
    
    # 尝试直接从文本中提取列表格式
    list_matches = re.findall(list_pattern, text)
    if list_matches:
        all_items = []
        for match in list_matches:
            items = re.findall(r'(?:(?:\d+\.|\-|\*)\s*)([^\n]+)', match)
            all_items.extend(items)
        if all_items:
            return all_items
    
    # 如果没有列表格式，尝试按句子分割
    sentences = re.findall(r'([^.!?]+[.!?])', text)
    if sentences:
        return [s.strip() for s in sentences if len(s.strip()) > 10]  # 过滤掉过短的句子
    
    # 最后的回退：按段落分割
    paragraphs = text.split('\n\n')
    if len(paragraphs) > 1:
        return [p.strip() for p in paragraphs if len(p.strip()) > 10]
    
    # 如果所有方法都失败，返回完整文本作为单个变化
    return [text.strip()] if text.strip() else []

def extract_status(text):
    """从文本中提取患者状态总结"""
    # 寻找明确标记的总结部分
    status_section = re.search(r'(?:总结|状态|变化|结论)[：:]\s*([\s\S]+)$', text)
    if status_section:
        return status_section.group(1).strip()
    
    # 如果没有明确的总结标记，尝试返回完整文本
    # 过滤掉可能的指令解释部分
    clean_text = re.sub(r'^.*?(?:根据|基于).*?[，,。]', '', text, flags=re.DOTALL)
    
    # 移除可能的前导分析部分
    clean_text = re.sub(r'^.*?(?:分析|查看|判断).*?\n\n', '', clean_text, flags=re.DOTALL)
    
    return clean_text.strip()

def analyzing_changes(scales):
    client = OpenAI(
        api_key=api_key,
        base_url=base_url
    )
    
    # 导入量表及问题
    bdi_scale = json.load(open("./scales/bdi.json", "r"))
    ghq_scale = json.load(open("./scales/ghq-28.json", "r"))
    sass_scale = json.load(open("./scales/sass.json", "r"))
    
    # 总结BDI的变化
    bdi_instruction = """
    ### 任务
    根据量表的问题和答案，总结出两份量表之间的变化。
    请列出明确的变化点，每个变化点单独一行，使用数字编号（1. 2. 3.）。
    使用以下格式：
    变化：
    1. [第一个变化]
    2. [第二个变化]
    ...

    ### 量表及问题
    {}

    ### 第一份量表的答案
    {}

    ### 第二份量表的答案
    {}
    """.format(bdi_scale, scales['p_bdi'], scales['bdi'])
    
    response = client.chat.completions.create(
        model=model_name,
        messages=[{"role": "user", "content": bdi_instruction}],
        temperature=0
    )
    
    bdi_response = response.choices[0].message.content
    bdi_changes = extract_changes(bdi_response)
    
    # 总结GHQ的变化
    ghq_instruction = """
    ### 任务
    根据量表的问题和答案，总结出两份量表之间的变化。
    请列出明确的变化点，每个变化点单独一行，使用数字编号（1. 2. 3.）。
    使用以下格式：
    变化：
    1. [第一个变化]
    2. [第二个变化]
    ...

    ### 量表及问题
    {}

    ### 第一份量表的答案
    {}

    ### 第二份量表的答案
    {}
    """.format(ghq_scale, scales['p_ghq'], scales['ghq'])
    
    response = client.chat.completions.create(
        model=model_name,
        messages=[{"role": "user", "content": ghq_instruction}],
        temperature=0
    )
    
    ghq_response = response.choices[0].message.content
    ghq_changes = extract_changes(ghq_response)
    
    # 总结SASS的变化
    sass_instruction = """
    ### 任务
    根据量表的问题和答案，总结出两份量表之间的变化。
    请列出明确的变化点，每个变化点单独一行，使用数字编号（1. 2. 3.）。
    使用以下格式：
    变化：
    1. [第一个变化]
    2. [第二个变化]
    ...

    ### 量表及问题
    {}

    ### 第一份量表的答案
    {}

    ### 第二份量表的答案
    {}
    """.format(sass_scale, scales['p_sass'], scales['sass'])
    
    response = client.chat.completions.create(
        model=model_name,
        messages=[{"role": "user", "content": sass_instruction}],
        temperature=0
    )
    
    sass_response = response.choices[0].message.content
    sass_changes = extract_changes(sass_response)
    
    return bdi_changes, ghq_changes, sass_changes

def summarize_scale_changes(scales):
    client = OpenAI(
        api_key=api_key,
        base_url=base_url
    )
    
    # 获取量表变化
    bdi_changes, ghq_changes, sass_changes = analyzing_changes(scales)
    
    # 总结量表变化
    summary_instruction = """
    ### 任务
    根据量表的变化，总结患者的身体和心理状态变化。
    请提供一个全面但简洁的总结，使用以下格式：
    总结：
    [总结内容]

    ### BDI量表变化
    {}

    ### GHQ量表变化
    {}

    ### SASS量表变化
    {}
    """.format(
        '\n'.join([f"{i+1}. {change}" for i, change in enumerate(bdi_changes)]),
        '\n'.join([f"{i+1}. {change}" for i, change in enumerate(ghq_changes)]),
        '\n'.join([f"{i+1}. {change}" for i, change in enumerate(sass_changes)])
    )
    
    response = client.chat.completions.create(
        model=model_name,
        messages=[{"role": "user", "content": summary_instruction}],
        temperature=0
    )
    
    summary_response = response.choices[0].message.content
    status = extract_status(summary_response)
    
    return status

# 额外增加一个更健壮的解析函数，可以处理不同格式的输出
def parse_response_robust(text, expected_format="list"):
    """更健壮的响应解析函数
    
    参数:
        text: 文本响应
        expected_format: 预期格式，可以是"list"或"summary"
    
    返回:
        解析后的结果（列表或字符串）
    """
    # 首先尝试JSON格式解析
    try:
        # 尝试提取JSON部分
        json_pattern = r'\{[\s\S]*\}'
        json_match = re.search(json_pattern, text)
        if json_match:
            json_data = json.loads(json_match.group(0))
            if expected_format == "list" and "changes" in json_data:
                return json_data["changes"]
            elif expected_format == "summary" and "status" in json_data:
                return json_data["status"]
    except:
        pass  # 如果JSON解析失败，继续尝试其他方法
    
    # 使用适当的提取函数
    if expected_format == "list":
        return extract_changes(text)
    else:  # summary
        return extract_status(text)

# unit test
# if __name__ == "__main__":
#     # 测试数据
#     scales = {
#         "p_bdi": ["A", "B", "C"],
#         "bdi": ["B", "C", "D"],
#         "p_ghq": ["A", "A", "B"],
#         "ghq": ["B", "C", "C"],
#         "p_sass": ["A", "B", "A"],
#         "sass": ["C", "D", "B"]
#     }
    
#     changes = summarize_scale_changes(scales)
#     print(changes)