tg_bot_language/services/task_service.py

import random
from datetime import datetime
from typing import List, Dict, Optional
from sqlalchemy import select
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession

from database.models import Task, Vocabulary, WordTranslation
from services.ai_service import ai_service


class TaskService:
    """Сервис для работы с заданиями"""

    @staticmethod
    async def generate_translation_tasks(
        session: AsyncSession,
        user_id: int,
        count: int = 5,
        learning_lang: str = 'en'
    ) -> List[Dict]:
        """
        Генерация заданий на перевод слов

        Args:
            session: Сессия базы данных
            user_id: ID пользователя
            count: Количество заданий

        Returns:
            Список заданий
        """
        # Получаем слова пользователя на изучаемом языке
        result = await session.execute(
            select(Vocabulary)
            .where(Vocabulary.user_id == user_id)
            .where(Vocabulary.source_lang == learning_lang)
            .order_by(Vocabulary.last_reviewed.asc().nullsfirst())
            .limit(count * 2)  # Берем больше, чтобы было из чего выбрать
        )
        words = list(result.scalars().all())

        if not words:
            return []

        # Выбираем случайные слова
        selected_words = random.sample(words, min(count, len(words)))

        tasks = []
        for word in selected_words:
            # Случайно выбираем направление перевода
            direction = random.choice(['en_to_ru', 'ru_to_en'])

            if direction == 'en_to_ru':
                task = {
                    'type': 'translate_to_ru',
                    'word_id': word.id,
                    'question': f"Переведи слово: <b>{word.word_original}</b>",
                    'word': word.word_original,
                    'correct_answer': word.word_translation,
                    'transcription': word.transcription
                }
            else:
                task = {
                    'type': 'translate_to_en',
                    'word_id': word.id,
                    'question': f"Переведи слово: <b>{word.word_translation}</b>",
                    'word': word.word_translation,
                    'correct_answer': word.word_original,
                    'transcription': word.transcription
                }

            tasks.append(task)

        return tasks

    @staticmethod
    async def generate_mixed_tasks(
        session: AsyncSession,
        user_id: int,
        count: int = 5,
        learning_lang: str = 'en',
        translation_lang: str = 'ru'
    ) -> List[Dict]:
        """
        Генерация заданий разных типов (переводы + заполнение пропусков)

        Args:
            session: Сессия базы данных
            user_id: ID пользователя
            count: Количество заданий

        Returns:
            Список заданий разных типов
        """
        # Получаем слова пользователя на изучаемом языке
        result = await session.execute(
            select(Vocabulary)
            .where(Vocabulary.user_id == user_id)
            .where(Vocabulary.source_lang == learning_lang)
            .order_by(Vocabulary.last_reviewed.asc().nullsfirst())
            .limit(count * 2)
        )
        words = list(result.scalars().all())

        if not words:
            return []

        # Выбираем случайные слова
        selected_words = random.sample(words, min(count, len(words)))

        tasks = []
        for word in selected_words:
            # Получаем переводы из таблицы WordTranslation
            translations_result = await session.execute(
                select(WordTranslation)
                .where(WordTranslation.vocabulary_id == word.id)
                .order_by(WordTranslation.is_primary.desc())
            )
            translations = list(translations_result.scalars().all())

            # Случайно выбираем тип задания
            # Если есть переводы с контекстом, добавляем тип 'context_translate'
            task_types = ['translate', 'fill_in']
            if translations and any(tr.context for tr in translations):
                task_types.append('context_translate')

            task_type = random.choice(task_types)

            if task_type == 'context_translate' and translations:
                # Задание на перевод по контексту
                # Выбираем случайный перевод с контекстом
                translations_with_context = [tr for tr in translations if tr.context]
                if translations_with_context:
                    selected_tr = random.choice(translations_with_context)

                    # Локализация фразы
                    if translation_lang == 'en':
                        prompt = "Translate the highlighted word in context:"
                    elif translation_lang == 'ja':
                        prompt = "文脈に合った翻訳を入力してください:"
                    else:
                        prompt = "Переведи выделенное слово в контексте:"

                    task = {
                        'type': 'context_translate',
                        'word_id': word.id,
                        'translation_id': selected_tr.id,
                        'question': (
                            f"{prompt}\n\n"
                            f"<i>«{selected_tr.context}»</i>\n\n"
                            f"<b>{word.word_original}</b> = ?"
                        ),
                        'word': word.word_original,
                        'correct_answer': selected_tr.translation,
                        'transcription': word.transcription,
                        'context': selected_tr.context,
                        'context_translation': selected_tr.context_translation
                    }
                    tasks.append(task)
                    continue

            if task_type == 'translate':
                # Задание на перевод между языком обучения и языком перевода
                direction = random.choice(['learn_to_tr', 'tr_to_learn'])

                # Локализация фразы "Переведи слово"
                if translation_lang == 'en':
                    prompt = "Translate the word:"
                elif translation_lang == 'ja':
                    prompt = "単語を訳してください:"
                else:
                    prompt = "Переведи слово:"

                # Определяем правильный ответ - берём из таблицы переводов если есть
                correct_translation = word.word_translation
                if translations:
                    # Берём основной перевод или первый
                    primary = next((tr for tr in translations if tr.is_primary), translations[0] if translations else None)
                    if primary:
                        correct_translation = primary.translation

                if direction == 'learn_to_tr':
                    task = {
                        'type': f'translate_to_{translation_lang}',
                        'word_id': word.id,
                        'question': f"{prompt} <b>{word.word_original}</b>",
                        'word': word.word_original,
                        'correct_answer': correct_translation,
                        'transcription': word.transcription,
                        # Все допустимые ответы для проверки
                        'all_translations': [tr.translation for tr in translations] if translations else [correct_translation]
                    }
                else:
                    task = {
                        'type': f'translate_to_{learning_lang}',
                        'word_id': word.id,
                        'question': f"{prompt} <b>{correct_translation}</b>",
                        'word': correct_translation,
                        'correct_answer': word.word_original,
                        'transcription': word.transcription
                    }
            else:
                # Задание на заполнение пропуска
                # Генерируем предложение с пропуском через AI
                sentence_data = await ai_service.generate_fill_in_sentence(
                    word.word_original,
                    learning_lang=learning_lang,
                    translation_lang=translation_lang,
                    user_id=user_id
                )

                # Локализация заголовка
                if translation_lang == 'en':
                    fill_title = "Fill in the blank in the sentence:"
                elif translation_lang == 'ja':
                    fill_title = "文の空欄を埋めてください:"
                else:
                    fill_title = "Заполни пропуск в предложении:"

                task = {
                    'type': 'fill_in',
                    'word_id': word.id,
                    'question': (
                        f"{fill_title}\n\n"
                        f"<b>{sentence_data['sentence']}</b>\n\n"
                        f"<i>{sentence_data.get('translation', '')}</i>"
                    ),
                    'word': word.word_original,
                    'correct_answer': sentence_data['answer'],
                    'sentence': sentence_data['sentence']
                }

            tasks.append(task)

        return tasks

    @staticmethod
    async def generate_tasks_by_type(
        session: AsyncSession,
        user_id: int,
        count: int = 5,
        task_type: str = 'mix',
        learning_lang: str = 'en',
        translation_lang: str = 'ru'
    ) -> List[Dict]:
        """
        Генерация заданий определённого типа (оптимизировано - 1 запрос к AI)

        Args:
            session: Сессия базы данных
            user_id: ID пользователя
            count: Количество заданий
            task_type: Тип заданий (mix, word_translate, fill_blank, sentence_translate)
            learning_lang: Язык обучения
            translation_lang: Язык перевода

        Returns:
            Список заданий
        """
        # Получаем слова пользователя на изучаемом языке
        result = await session.execute(
            select(Vocabulary)
            .where(Vocabulary.user_id == user_id)
            .where(Vocabulary.source_lang == learning_lang)
            .order_by(Vocabulary.last_reviewed.asc().nullsfirst())
            .limit(count * 2)
        )
        words = list(result.scalars().all())

        if not words:
            return []

        # Выбираем случайные слова
        selected_words = random.sample(words, min(count, len(words)))

        # 1. Подготовка: определяем типы и собираем данные для всех слов
        word_data_list = []
        for word in selected_words:
            # Получаем переводы
            translations_result = await session.execute(
                select(WordTranslation)
                .where(WordTranslation.vocabulary_id == word.id)
                .order_by(WordTranslation.is_primary.desc())
            )
            translations = list(translations_result.scalars().all())

            # Определяем тип задания
            if task_type == 'mix':
                chosen_type = random.choice(['word_translate', 'fill_blank', 'sentence_translate'])
            else:
                chosen_type = task_type

            # Определяем перевод
            correct_translation = word.word_translation
            if translations:
                primary = next((tr for tr in translations if tr.is_primary), translations[0] if translations else None)
                if primary:
                    correct_translation = primary.translation

            word_data_list.append({
                'word': word,
                'translations': translations,
                'correct_translation': correct_translation,
                'chosen_type': chosen_type
            })

        # 2. Собираем задания, требующие AI
        ai_tasks = []
        ai_task_indices = []

        for i, wd in enumerate(word_data_list):
            if wd['chosen_type'] in ('fill_blank', 'sentence_translate'):
                ai_tasks.append({
                    'word': wd['word'].word_original,
                    'task_type': wd['chosen_type']
                })
                ai_task_indices.append(i)

        # 3. Один запрос к AI
        ai_results = []
        if ai_tasks:
            ai_results = await ai_service.generate_task_sentences_batch(
                ai_tasks,
                learning_lang=learning_lang,
                translation_lang=translation_lang,
                user_id=user_id
            )

        # Маппинг результатов
        ai_results_map = {}
        for idx, result in zip(ai_task_indices, ai_results):
            ai_results_map[idx] = result

        # 4. Собираем финальные задания
        tasks = []
        for i, wd in enumerate(word_data_list):
            word = wd['word']
            translations = wd['translations']
            correct_translation = wd['correct_translation']
            chosen_type = wd['chosen_type']

            if chosen_type == 'word_translate':
                direction = random.choice(['learn_to_tr', 'tr_to_learn'])

                if translation_lang == 'en':
                    prompt = "Translate the word:"
                elif translation_lang == 'ja':
                    prompt = "単語を訳してください:"
                else:
                    prompt = "Переведи слово:"

                if direction == 'learn_to_tr':
                    task = {
                        'type': f'translate_to_{translation_lang}',
                        'word_id': word.id,
                        'question': f"{prompt} <b>{word.word_original}</b>",
                        'word': word.word_original,
                        'correct_answer': correct_translation,
                        'transcription': word.transcription,
                        'all_translations': [tr.translation for tr in translations] if translations else [correct_translation]
                    }
                else:
                    task = {
                        'type': f'translate_to_{learning_lang}',
                        'word_id': word.id,
                        'question': f"{prompt} <b>{correct_translation}</b>",
                        'word': correct_translation,
                        'correct_answer': word.word_original,
                        'transcription': word.transcription
                    }

            elif chosen_type == 'fill_blank':
                sentence_data = ai_results_map.get(i, {})

                if translation_lang == 'en':
                    fill_title = "Fill in the blank:"
                elif translation_lang == 'ja':
                    fill_title = "空欄を埋めてください:"
                else:
                    fill_title = "Заполни пропуск:"

                task = {
                    'type': 'fill_in',
                    'word_id': word.id,
                    'question': (
                        f"{fill_title}\n\n"
                        f"<b>{sentence_data.get('sentence', '___')}</b>\n\n"
                        f"<i>{sentence_data.get('translation', '')}</i>"
                    ),
                    'word': word.word_original,
                    'correct_answer': sentence_data.get('answer', word.word_original),
                    'sentence': sentence_data.get('sentence', '___')
                }

            elif chosen_type == 'sentence_translate':
                sentence_data = ai_results_map.get(i, {})

                if translation_lang == 'en':
                    sentence_title = "Translate the sentence:"
                    word_hint = "Word"
                elif translation_lang == 'ja':
                    sentence_title = "文を翻訳してください:"
                    word_hint = "単語"
                else:
                    sentence_title = "Переведи предложение:"
                    word_hint = "Слово"

                task = {
                    'type': 'sentence_translate',
                    'word_id': word.id,
                    'question': f"{sentence_title}\n\n<b>{sentence_data.get('sentence', word.word_original)}</b>\n\n📝 {word_hint}: <code>{word.word_original}</code> — {correct_translation}",
                    'word': word.word_original,
                    'correct_answer': sentence_data.get('translation', correct_translation),
                    'sentence': sentence_data.get('sentence', word.word_original)
                }

            tasks.append(task)

        return tasks

    @staticmethod
    async def save_task_result(
        session: AsyncSession,
        user_id: int,
        task_type: str,
        content: Dict,
        user_answer: str,
        correct_answer: str,
        is_correct: bool,
        ai_feedback: Optional[str] = None
    ) -> Task:
        """
        Сохранение результата выполнения задания

        Args:
            session: Сессия базы данных
            user_id: ID пользователя
            task_type: Тип задания
            content: Содержимое задания
            user_answer: Ответ пользователя
            correct_answer: Правильный ответ
            is_correct: Правильность ответа
            ai_feedback: Обратная связь от AI

        Returns:
            Сохраненное задание
        """
        task = Task(
            user_id=user_id,
            task_type=task_type,
            content=content,
            user_answer=user_answer,
            correct_answer=correct_answer,
            is_correct=is_correct,
            ai_feedback=ai_feedback,
            completed_at=datetime.utcnow()
        )

        session.add(task)
        await session.commit()
        await session.refresh(task)

        return task

    @staticmethod
    async def update_word_statistics(
        session: AsyncSession,
        word_id: int,
        is_correct: bool
    ):
        """
        Обновление статистики слова

        Args:
            session: Сессия базы данных
            word_id: ID слова
            is_correct: Правильность ответа
        """
        result = await session.execute(
            select(Vocabulary).where(Vocabulary.id == word_id)
        )
        word = result.scalar_one_or_none()

        if word:
            word.times_reviewed += 1
            if is_correct:
                word.correct_answers += 1
            word.last_reviewed = datetime.utcnow()

            await session.commit()

    @staticmethod
    async def get_user_stats(session: AsyncSession, user_id: int) -> Dict:
        """
        Получение статистики пользователя

        Args:
            session: Сессия базы данных
            user_id: ID пользователя

        Returns:
            Статистика пользователя
        """
        # Количество слов
        words_result = await session.execute(
            select(Vocabulary).where(Vocabulary.user_id == user_id)
        )
        words = list(words_result.scalars().all())
        total_words = len(words)

        # Количество выполненных заданий
        tasks_result = await session.execute(
            select(Task).where(Task.user_id == user_id)
        )
        tasks = list(tasks_result.scalars().all())
        total_tasks = len(tasks)

        # Правильные ответы
        correct_tasks = len([t for t in tasks if t.is_correct])
        accuracy = int((correct_tasks / total_tasks * 100)) if total_tasks > 0 else 0

        # Слова с повторениями
        reviewed_words = len([w for w in words if w.times_reviewed > 0])

        return {
            'total_words': total_words,
            'reviewed_words': reviewed_words,
            'total_tasks': total_tasks,
            'correct_tasks': correct_tasks,
            'accuracy': accuracy
        }

    @staticmethod
    async def get_correctly_answered_words(
        session: AsyncSession,
        user_id: int
    ) -> List[str]:
        """
        Получить список слов, на которые пользователь правильно ответил в заданиях

        Args:
            session: Сессия базы данных
            user_id: ID пользователя

        Returns:
            Список слов (строки) с правильными ответами
        """
        result = await session.execute(
            select(Task)
            .where(Task.user_id == user_id)
            .where(Task.is_correct == True)
        )
        tasks = list(result.scalars().all())

        words = []
        for task in tasks:
            if task.content and isinstance(task.content, dict):
                word = task.content.get('word')
                if word:
                    words.append(word.lower())

        return list(set(words))