from transformers import AutoTokenizer
from rank_bm25 import BM25Okapi
import json
import re

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepvk/USER-bge-m3")


with open('search.json', 'r', encoding='utf-8') as file:
    data = json.load(file)


def prepare_data(data=data):
    for item in data:
        
        corpus = [item['name'].lower()] + [x.lower() for x in item['synonyms']]
        corpus = " ".join(corpus)
        
        item['corpus'] = corpus 
        item['tokenized_corpus'] = tokenizer.tokenize(corpus)
    
    return data


def clean_text(text):
    """
    Очищает текст от специальных символов, чтобы можно было искать по содержимому.
    """
    return re.sub(r'[^\w\s]', '', text).lower()

def search_bm25(query, data):
    """
    Выполняет поиск по запросу с использованием BM25 + токенизатора.

    query: строка, поисковый запрос.
    data: список словарей, содержащих информацию о каждом элементе (name, id, synonyms, tokenized_corpus).
    
    return: список словарей с уникальными name, id и score.
    """

    tokenized_corpus = [item['tokenized_corpus'] for item in data]
    bm25 = BM25Okapi(tokenized_corpus)

    tokenized_query = tokenizer.tokenize(query)
    doc_scores = bm25.get_scores(tokenized_query)
    

    results = []
    for idx in reversed(doc_scores.argsort()):
        item = data[idx]
        if item['name'] not in [result['name'] for result in results] and doc_scores[idx] > 0:
            results.append({
                'name': item['name'],
                'id': item['id'],
                'score': float(doc_scores[idx])
            })
    
    return results

def search_exact(query, data):
    """
    Выполняет точный поиск подстроки в 'name' и 'synonyms'. 
    Слово либо является началом слова, либо целым словом.
    
    """
    results = []
    cleaned_query = clean_text(query)


    query_regex = re.compile(r'\b' + re.escape(cleaned_query) + r'\b|\b' + re.escape(cleaned_query))  # Выбираем только целые слова или начала слов (чтобы не искать подстроки)
    # Сначала ищем подстроку в 'name'
    for item in data:
        cleaned_name = clean_text(item['name'])
        if query_regex.search(cleaned_name):
            results.append({
                'name': item['name'],
                'id': item['id'],
                'score': 1  # В данном случае score не важен, но можно оставить
            })

    # Затем ищем подстроку в 'synonyms'
    for item in data:
        for synonym in item['synonyms']:
            cleaned_synonym = clean_text(synonym)
            if query_regex.search(cleaned_synonym):
                if not any(res['id'] == item['id'] for res in results):  # Избегаем дублирования
                    results.append({
                        'name': item['name'],
                        'id': item['id'],
                        'score': 1
                    })
                break  # Достаточно найти одно совпадение среди синонимов

    return results

#TODO: Добавить поиск подкатегорий


def merge_results(results1, results2):
    """
    Объединяет два списка результатов с чередованием элементов, избегая дубликатов.
    
    results1: первый список результатов (список словарей с ключами 'name', 'id', 'score')
    results2: второй список результатов (список словарей с ключами 'name', 'id', 'score')
    
    return: объединённый список результатов
    """
    merged_results = []
    seen_ids = set()  # Набор для отслеживания уникальных id

    # Чередуем элементы из двух списков
    for res1, res2 in zip(results1, results2):
        # Добавляем элемент из первого списка, если его id ещё не было
        if res1['id'] not in seen_ids:
            merged_results.append(res1)
            seen_ids.add(res1['id'])

        # Добавляем элемент из второго списка, если его id ещё не было
        if res2['id'] not in seen_ids:
            merged_results.append(res2)
            seen_ids.add(res2['id'])

    for res in results1[len(results2):]:
        if res['id'] not in seen_ids:
            merged_results.append(res)
            seen_ids.add(res['id'])

    for res in results2[len(results1):]:
        if res['id'] not in seen_ids:
            merged_results.append(res)
            seen_ids.add(res['id'])

    return merged_results