"""
감정 분석 모듈
──────────────
사용자 질문의 감정 상태를 세밀하게 분석
"""

from typing import Dict, List, Optional
from dataclasses import dataclass


@dataclass
class Emotion:
    """감정 분석 결과"""
    primary: str  # 주요 감정: angry, frustrated, satisfied, confused, worried, neutral
    intensity: float  # 강도: 0.0 (약함) ~ 1.0 (강함)
    confidence: float  # 신뢰도: 0.0 ~ 1.0
    matched_keywords: List[str]  # 매칭된 키워드
    
    def needs_empathy(self) -> bool:
        """공감이 필요한 감정인지 (부정적 감정)"""
        return self.primary in ["angry", "frustrated", "worried"]
    
    def is_positive(self) -> bool:
        """긍정적 감정인지"""
        return self.primary == "satisfied"
    
    def needs_clarification(self) -> bool:
        """명확한 설명이 필요한지 (혼란)"""
        return self.primary == "confused"


class EmotionDetector:
    """사용자 감정 분석기"""
    
    # 감정별 키워드 및 강도
    EMOTION_PATTERNS = {
        "angry": {
            "keywords": {
                # (키워드, 강도)
                "화나": 0.9, "화남": 0.9, "분노": 1.0, "열받": 0.9,
                "짜증": 0.7, "짜증나": 0.8, "짜증남": 0.8,
                "불만": 0.6, "불쾌": 0.7, "기분 나쁘": 0.6,
                "최악": 0.9, "엉망": 0.7, "터무니": 0.8,
                "너무해": 0.8, "심각": 0.7, "문제": 0.5,
                "불친절": 0.7, "무례": 0.8, "실망": 0.6
            },
            "description": "화남/분노"
        },
        "frustrated": {
            "keywords": {
                "답답": 0.8, "막막": 0.7, "곤란": 0.6,
                "어렵": 0.5, "힘들": 0.6, "난감": 0.7,
                "복잡": 0.5, "이해가 안": 0.6, "잘 모르": 0.5,
                "왜 안": 0.6, "계속": 0.4, "여전": 0.5,
                "해결이 안": 0.7, "안 되": 0.6
            },
            "description": "답답함/막막함"
        },
        "satisfied": {
            "keywords": {
                "감사": 0.8, "고마워": 0.8, "고맙": 0.8,
                "좋": 0.7, "훌륭": 0.9, "최고": 0.9,
                "도움": 0.7, "해결": 0.8, "완벽": 0.9,
                "잘": 0.6, "쉽": 0.6, "편리": 0.7,
                "만족": 0.9, "훌륭": 0.9
            },
            "description": "만족/긍정"
        },
        "confused": {
            "keywords": {
                "모르겠": 0.8, "헷갈": 0.9, "혼란": 0.9,
                "무슨": 0.6, "뭐가": 0.6,
                "이해가": 0.6, "뜻이": 0.5, "의미": 0.5,
                "차이": 0.5, "구별": 0.6, "잘 안": 0.6
            },
            "description": "혼란/이해 부족"
        },
        "worried": {
            "keywords": {
                "걱정": 0.8, "불안": 0.9, "염려": 0.7,
                "겁나": 0.8, "무섭": 0.7, "두렵": 0.7,
                "조심": 0.5, "주의": 0.5, "위험": 0.6,
                "문제가": 0.6, "괜찮": 0.5
            },
            "description": "걱정/불안"
        }
    }
    
    def detect(self, query: str, ts: Optional[str] = None) -> Emotion:
        """감정 분석
        
        Args:
            query: 사용자 질문
            ts: 타임스탬프 (로깅용)
            
        Returns:
            Emotion 객체
        """
        query_lower = query.lower().strip()
        
        # 빈 문자열 체크
        if not query_lower:
            return Emotion(
                primary="neutral",
                intensity=0.0,
                confidence=1.0,
                matched_keywords=[]
            )
        
        # 각 감정별 점수 계산
        emotion_scores = {}
        
        for emotion_name, config in self.EMOTION_PATTERNS.items():
            matched = []
            total_intensity = 0.0
            
            for keyword, intensity in config["keywords"].items():
                if keyword in query_lower:
                    matched.append(keyword)
                    total_intensity += intensity
            
            if matched:
                # 평균 강도 계산
                avg_intensity = total_intensity / len(matched)
                # 매칭 개수와 강도를 결합한 점수
                score = len(matched) * avg_intensity
                
                emotion_scores[emotion_name] = {
                    "score": score,
                    "intensity": min(1.0, avg_intensity),
                    "matched": matched
                }
        
        # 매칭된 감정이 없으면 중립
        if not emotion_scores:
            return Emotion(
                primary="neutral",
                intensity=0.0,
                confidence=1.0,
                matched_keywords=[]
            )
        
        # 가장 높은 점수의 감정 선택
        best_emotion = max(emotion_scores.items(), key=lambda x: x[1]["score"])
        emotion_name = best_emotion[0]
        emotion_data = best_emotion[1]
        
        # 신뢰도 계산 (매칭 개수와 강도 기반)
        confidence = min(0.95, 0.6 + (emotion_data["score"] * 0.1))
        
        result = Emotion(
            primary=emotion_name,
            intensity=emotion_data["intensity"],
            confidence=confidence,
            matched_keywords=emotion_data["matched"]
        )
        
        if ts:
            print(f"[EmotionDetector] {ts} 감정 분석: {result.primary} "
                  f"(강도: {result.intensity:.2f}, 신뢰도: {result.confidence:.2f}, "
                  f"키워드: {result.matched_keywords})")
        
        return result
    
    def get_emotion_summary(self, emotion: Emotion) -> str:
        """감정 요약 문자열"""
        description = self.EMOTION_PATTERNS.get(emotion.primary, {}).get("description", emotion.primary)
        intensity_label = "강함" if emotion.intensity > 0.7 else "중간" if emotion.intensity > 0.4 else "약함"
        return f"{description} ({intensity_label})"