"""
LLM/VLM 客户端模块
==================
统一封装 LLM（纯文本）和 VLM（多模态）API 调用。

仅支持 OpenAI-compatible 接口，通过配置 api_url + model 适配不同服务商
（如 Qwen DashScope、OpenAI、本地推理服务等）。

提供同步版（chat / chat_with_images）和异步版（chat_async / chat_with_images_async）。
异步版基于 openai.AsyncOpenAI，适配 asyncio 事件循环，零线程阻塞。

使用方式::

    from video_tree_trm.llm_client import LLMClient
    from video_tree_trm.config import Config

    cfg = Config.load("config/default.yaml")
    vlm = LLMClient(cfg.vlm)

    # 同步
    answer = vlm.chat_with_images("图中有什么？", images=["frame.jpg"])

    # 异步
    import asyncio
    answer = asyncio.run(vlm.chat_with_images_async("图中有什么？", images=["frame.jpg"]))
"""

from __future__ import annotations

import asyncio
import base64
import os
import re
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
from typing import Dict, List, Optional, Union

import httpx
import openai

from utils.logger_system import log_exception, log_msg
from video_tree_trm.config import LLMConfig, VLMConfig

# 502/503 时的重试参数
_RETRY_STATUS_CODES = {502, 503}
_MAX_RETRIES = 20          # 最多重试次数（约等待 20+ 分钟）
_RETRY_BASE_WAIT = 60      # 首次等待 60 秒
_RETRY_MAX_WAIT = 300      # 单次等待上限 5 分钟


def _call_with_retry(fn, label: str):
    """对 fn() 调用执行指数退避重试（重试 502/503 及超时）。

    参数:
        fn: 无参调用的函数，返回 API response。
        label: 日志标识（如方法名）。

    返回:
        fn() 的返回值。

    异常:
        openai.OpenAIError: 超过最大重试次数或非可重试错误时抛出。
    """
    wait = _RETRY_BASE_WAIT
    for attempt in range(1, _MAX_RETRIES + 1):
        try:
            return fn()
        except openai.APITimeoutError:
            log_msg(
                "WARNING",
                f"{label} 请求超时，等待 {wait}s 后重试",
                attempt=attempt,
                max_retries=_MAX_RETRIES,
            )
            time.sleep(wait)
            wait = min(wait * 2, _RETRY_MAX_WAIT)
        except openai.InternalServerError as exc:
            status = getattr(exc, "status_code", None)
            if status not in _RETRY_STATUS_CODES:
                raise
            log_msg(
                "WARNING",
                f"{label} 遇到 {status}，等待 {wait}s 后重试",
                attempt=attempt,
                max_retries=_MAX_RETRIES,
            )
            time.sleep(wait)
            wait = min(wait * 2, _RETRY_MAX_WAIT)
    raise RuntimeError(f"{label} 已重试 {_MAX_RETRIES} 次仍失败")


async def _async_call_with_retry(coro_fn, label: str):
    """异步版指数退避重试，适配 asyncio 事件循环。

    参数:
        coro_fn: 无参调用的协程工厂函数（每次调用返回新协程）。
        label: 日志标识（如方法名）。

    返回:
        coro_fn() 的返回值。

    实现细节:
        使用 await asyncio.sleep() 替代 time.sleep()，不阻塞事件循环。
        每次重试需重新调用 coro_fn() 构造新协程（协程不可复用）。
    """
    wait = _RETRY_BASE_WAIT
    for attempt in range(1, _MAX_RETRIES + 1):
        try:
            return await coro_fn()
        except openai.APITimeoutError:
            log_msg(
                "WARNING",
                f"{label} 请求超时，等待 {wait}s 后重试",
                attempt=attempt,
                max_retries=_MAX_RETRIES,
            )
            await asyncio.sleep(wait)
            wait = min(wait * 2, _RETRY_MAX_WAIT)
        except openai.InternalServerError as exc:
            status = getattr(exc, "status_code", None)
            if status not in _RETRY_STATUS_CODES:
                raise
            log_msg(
                "WARNING",
                f"{label} 遇到 {status}，等待 {wait}s 后重试",
                attempt=attempt,
                max_retries=_MAX_RETRIES,
            )
            await asyncio.sleep(wait)
            wait = min(wait * 2, _RETRY_MAX_WAIT)
    raise RuntimeError(f"{label} 已重试 {_MAX_RETRIES} 次仍失败")


class LLMClient:
    """OpenAI-compatible LLM/VLM 统一客户端。

    同时提供同步接口（chat / chat_with_images）和异步接口（chat_async / chat_with_images_async）。
    异步接口使用独立的 AsyncOpenAI 实例，零线程阻塞，与 asyncio.Semaphore 配合实现真并发。

    属性:
        _config: LLMConfig 或 VLMConfig 配置对象。
        _client: openai.OpenAI 同步客户端。
        _async_client: openai.AsyncOpenAI 异步客户端。
        _extra_body: 关闭 Qwen3 thinking 模式的额外参数。
    """

    def __init__(self, config: Union[LLMConfig, VLMConfig]) -> None:
        """初始化 LLM/VLM 客户端（同步 + 异步双客户端）。

        参数:
            config: LLMConfig 或 VLMConfig，包含 api_key、api_url、model 等参数。

        异常:
            ValueError: api_key 或 api_url 为空时抛出。
        """
        if not config.api_key:
            raise ValueError(
                "LLMClient 初始化失败: config.api_key 不能为空，请在 .env 中设置"
            )
        if not config.api_url:
            raise ValueError(
                "LLMClient 初始化失败: config.api_url 不能为空，请在 config/default.yaml 中设置"
            )

        self._config = config
        # 同步客户端（向后兼容）
        self._client = openai.OpenAI(
            api_key=config.api_key,
            base_url=config.api_url,
            http_client=httpx.Client(proxy=None),
        )
        # 异步客户端（asyncio 场景，零阻塞）
        self._async_client = openai.AsyncOpenAI(
            api_key=config.api_key,
            base_url=config.api_url,
            http_client=httpx.AsyncClient(proxy=None),
        )
        # 关闭 Qwen3 thinking 模式（vLLM 正确格式）
        self._extra_body: Dict = {"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}}
        log_msg(
            "INFO", "LLMClient 初始化完成", model=config.model, api_url=config.api_url
        )

    # ── 同步接口（向后兼容）─────────────────────────────────────────────────

    def chat(self, prompt: str, max_tokens: Optional[int] = None) -> str:
        """纯文本单轮对话（同步）。

        参数:
            prompt: 用户输入文本。
            max_tokens: 最大生成 token 数，为 None 时使用 config.max_tokens。

        返回:
            生成的文本字符串。
        """
        messages = self._build_messages(prompt)
        tokens = max_tokens if max_tokens is not None else self._config.max_tokens
        try:
            response = _call_with_retry(
                lambda: self._client.chat.completions.create(
                    model=self._config.model,
                    messages=messages,
                    max_tokens=tokens,
                    temperature=self._config.temperature,
                    extra_body=self._extra_body,
                ),
                label="LLMClient.chat",
            )
            return self._strip_thinking(response.choices[0].message.content)
        except Exception as exc:
            log_exception("LLMClient.chat 调用失败", exc)
            raise

    def chat_with_images(
        self,
        prompt: str,
        images: List[str],
        max_tokens: Optional[int] = None,
    ) -> str:
        """多模态单轮对话（VLM，同步）。

        参数:
            prompt: 文本指令。
            images: 图像列表，每项可为本地文件路径或已编码的 base64 字符串。
            max_tokens: 最大生成 token 数，为 None 时使用 config.max_tokens。

        返回:
            生成的文本字符串。
        """
        encoded = [self._encode_image(img) for img in images]
        messages = self._build_messages(prompt, images=encoded)
        tokens = max_tokens if max_tokens is not None else self._config.max_tokens
        try:
            response = _call_with_retry(
                lambda: self._client.chat.completions.create(
                    model=self._config.model,
                    messages=messages,
                    max_tokens=tokens,
                    temperature=self._config.temperature,
                    extra_body=self._extra_body,
                ),
                label="LLMClient.chat_with_images",
            )
            return self._strip_thinking(response.choices[0].message.content)
        except Exception as exc:
            log_exception("LLMClient.chat_with_images 调用失败", exc)
            raise

    def batch_chat(
        self,
        prompts: List[str],
        max_tokens: Optional[int] = None,
    ) -> List[str]:
        """批量纯文本并发对话，保序返回（同步）。

        参数:
            prompts: 文本输入列表。
            max_tokens: 最大生成 token 数。

        返回:
            与 prompts 等长的生成文本列表，顺序与输入对应。
        """
        results: List[str] = [""] * len(prompts)
        with ThreadPoolExecutor(max_workers=8) as executor:
            future_to_idx = {
                executor.submit(self.chat, prompt, max_tokens): idx
                for idx, prompt in enumerate(prompts)
            }
            for future in as_completed(future_to_idx):
                idx = future_to_idx[future]
                results[idx] = future.result()
        return results

    # ── 异步接口（asyncio 事件循环，零阻塞）──────────────────────────────────

    async def chat_async(self, prompt: str, max_tokens: Optional[int] = None) -> str:
        """纯文本单轮对话（异步，零线程阻塞）。

        参数:
            prompt: 用户输入文本。
            max_tokens: 最大生成 token 数，为 None 时使用 config.max_tokens。

        返回:
            生成的文本字符串。

        实现细节:
            使用 AsyncOpenAI 客户端，await 期间事件循环可处理其他协程，
            配合 asyncio.Semaphore 实现受控并发。
        """
        messages = self._build_messages(prompt)
        tokens = max_tokens if max_tokens is not None else self._config.max_tokens
        try:
            response = await _async_call_with_retry(
                lambda: self._async_client.chat.completions.create(
                    model=self._config.model,
                    messages=messages,
                    max_tokens=tokens,
                    temperature=self._config.temperature,
                    extra_body=self._extra_body,
                ),
                label="LLMClient.chat_async",
            )
            return self._strip_thinking(response.choices[0].message.content)
        except Exception as exc:
            log_exception("LLMClient.chat_async 调用失败", exc)
            raise

    async def chat_with_images_async(
        self,
        prompt: str,
        images: List[str],
        max_tokens: Optional[int] = None,
    ) -> str:
        """多模态单轮对话（VLM，异步，零线程阻塞）。

        参数:
            prompt: 文本指令。
            images: 图像列表，每项可为本地文件路径或已编码的 base64 字符串。
            max_tokens: 最大生成 token 数，为 None 时使用 config.max_tokens。

        返回:
            生成的文本字符串。

        实现细节:
            图像编码（磁盘读取 + base64）在默认线程池执行器中并行执行，
            避免阻塞事件循环；VLM API 调用通过 AsyncOpenAI 零阻塞。
        """
        loop = asyncio.get_event_loop()
        # 并行编码所有图像（I/O 密集，交给线程池）
        encoded: List[str] = await asyncio.gather(
            *[loop.run_in_executor(None, self._encode_image, img) for img in images]
        )
        messages = self._build_messages(prompt, images=list(encoded))
        tokens = max_tokens if max_tokens is not None else self._config.max_tokens
        try:
            response = await _async_call_with_retry(
                lambda: self._async_client.chat.completions.create(
                    model=self._config.model,
                    messages=messages,
                    max_tokens=tokens,
                    temperature=self._config.temperature,
                    extra_body=self._extra_body,
                ),
                label="LLMClient.chat_with_images_async",
            )
            return self._strip_thinking(response.choices[0].message.content)
        except Exception as exc:
            log_exception("LLMClient.chat_with_images_async 调用失败", exc)
            raise

    # ── 私有辅助方法 ──────────────────────────────────────────────────────────

    @staticmethod
    def _strip_thinking(content: str) -> str:
        """剥离 Qwen3 thinking 模式生成的 <think>...</think> 块。

        参数:
            content: VLM/LLM 原始返回文本（可能含 <think> 块）。

        返回:
            去除 think 块后的纯净文本。

        实现细节:
            当 API 参数无法完全禁用 thinking 时作为兜底保障。
            <think> 块可能跨多行，使用 DOTALL 模式匹配。
        """
        cleaned = re.sub(r"<think>.*?</think>", "", content, flags=re.DOTALL)
        return cleaned.strip()

    def _encode_image(self, path_or_b64: str) -> str:
        """将图像转换为 data URI 格式的 base64 字符串。

        参数:
            path_or_b64: 本地文件路径，或已是 "data:image/...;base64,..." 格式的字符串。

        返回:
            "data:image/jpeg;base64,<base64数据>" 格式字符串。

        异常:
            FileNotFoundError: 指定路径文件不存在时抛出。
        """
        if "base64," in path_or_b64:
            return path_or_b64

        if not os.path.exists(path_or_b64):
            raise FileNotFoundError(f"图像文件不存在: {path_or_b64}")

        with open(path_or_b64, "rb") as f:
            raw = f.read()

        b64_data = base64.b64encode(raw).decode("utf-8")
        ext = os.path.splitext(path_or_b64)[1].lower()
        mime = "image/png" if ext == ".png" else "image/jpeg"
        return f"data:{mime};base64,{b64_data}"

    def _build_messages(
        self,
        prompt: str,
        images: Optional[List[str]] = None,
    ) -> List[Dict]:
        """拼装 OpenAI-compatible 消息结构。

        参数:
            prompt: 文本指令。
            images: 已编码的 base64 data URI 列表（可为 None）。

        返回:
            OpenAI messages 格式的列表。

        实现细节:
            - 无图像：content 为纯字符串。
            - 有图像：content 为列表，图像在前，文本在后。
        """
        if not images:
            return [{"role": "user", "content": prompt}]

        content: List[Dict] = [
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": img}} for img in images
        ]
        content.append({"type": "text", "text": prompt})
        return [{"role": "user", "content": content}]