"""
Скрипт для обновления контекстов слов через AI.

Запуск:
    python scripts/update_word_contexts.py

Что делает:
1. Находит слова в word_translations без контекста или с пропуском ___
2. Генерирует примеры использования через AI
3. Обновляет записи в БД
"""
import asyncio
import sys
import os

# Добавляем корень проекта в путь
sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))

from sqlalchemy import select, or_
from database.db import async_session_maker
from database.models import WordTranslation, Vocabulary
from services.ai_service import AIService


async def update_contexts():
    """Обновить контексты для слов"""
    ai_service = AIService()

    async with async_session_maker() as session:
        # Находим переводы без контекста или с пропуском
        result = await session.execute(
            select(WordTranslation, Vocabulary)
            .join(Vocabulary, WordTranslation.vocabulary_id == Vocabulary.id)
            .where(
                or_(
                    WordTranslation.context.is_(None),
                    WordTranslation.context == '',
                    WordTranslation.context.contains('___')
                )
            )
            .limit(50)  # Обрабатываем по 50 за раз
        )

        rows = result.all()

        if not rows:
            print("Нет слов для обновления")
            return

        print(f"Найдено {len(rows)} слов для обновления контекста")

        # Группируем по языку
        words_by_lang = {}
        for word_translation, vocabulary in rows:
            lang = vocabulary.source_lang or 'en'
            trans_lang = vocabulary.translation_lang or 'ru'
            key = (lang, trans_lang)

            if key not in words_by_lang:
                words_by_lang[key] = []

            words_by_lang[key].append({
                'translation_id': word_translation.id,
                'word': vocabulary.word_original,
                'translation': word_translation.translation
            })

        # Генерируем контексты для каждой группы
        for (learning_lang, translation_lang), words in words_by_lang.items():
            print(f"\nОбработка {len(words)} слов ({learning_lang} -> {translation_lang})...")

            # Формируем список слов для batch запроса
            words_list = [w['word'] for w in words]

            # Генерируем примеры через AI
            results = await ai_service.translate_words_batch(
                words=words_list,
                source_lang=learning_lang,
                translation_lang=translation_lang
            )

            # Обновляем записи
            updated = 0
            for word_data, ai_result in zip(words, results):
                example = ai_result.get('example', '')
                example_translation = ai_result.get('example_translation', '')

                if example and '___' not in example:
                    # Обновляем запись
                    word_translation = await session.get(WordTranslation, word_data['translation_id'])
                    if word_translation:
                        word_translation.context = example
                        word_translation.context_translation = example_translation
                        updated += 1
                        print(f"  ✓ {word_data['word']}: {example}")

            await session.commit()
            print(f"Обновлено {updated} из {len(words)} слов")


async def main():
    print("=== Обновление контекстов слов ===\n")

    try:
        await update_contexts()
        print("\n✅ Готово!")
    except Exception as e:
        print(f"\n❌ Ошибка: {e}")
        raise


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())