"""
TEE OFF - MEDLEMSKAPSSKRAPER MED GEMINI AI
---------------------------------------------------------------------------
Går til oppgitte medlemskaps-URLer, henter ut tekst, og bruker Gemini til å 
finne 'Standard' og 'Rimeligste' medlemskap basert på TeeOffs definisjoner.
Lagrer resultatet som et utkast i databasen (membership_draft).
---------------------------------------------------------------------------
"""

import asyncio
import asyncpg
import os
import json
import argparse
from bs4 import BeautifulSoup
from playwright.async_api import async_playwright
import google.generativeai as genai
from dotenv import load_dotenv

# Last inn miljøvariabler
load_dotenv()

DB_URL = os.getenv("DATABASE_URL", "postgresql://teeoff_admin:teeoff_secret_password@db:5432/teeoff")
GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY")

if not GEMINI_API_KEY:
    raise ValueError("🚨 GEMINI_API_KEY mangler i .env filen!")

# Konfigurer Gemini
genai.configure(api_key=GEMINI_API_KEY)
model = genai.GenerativeModel('gemini-2.5-flash') # Eller gemini-1.5-pro avhengig av hva du har tilgang til

async def fetch_page_text(url: str) -> str:
    """Bruker Playwright for å hente all synlig tekst fra nettsiden."""
    print(f"   🌐 Laster inn: {url}")
    try:
        async with async_playwright() as p:
            browser = await p.chromium.launch(headless=True)
            page = await browser.new_page()
            # Setter timeout til 15 sekunder
            await page.goto(url, wait_until="domcontentloaded", timeout=15000)
            
            # Hent hele HTML-innholdet
            html_content = await page.content()
            await browser.close()
            
            # Bruk BeautifulSoup til å renske ut bare den synlige teksten
            soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
            # Fjern script og style tags
            for script in soup(["script", "style", "nav", "footer", "header"]):
                script.extract()
                
            text = soup.get_text(separator=' ', strip=True)
            
            # Begrens teksten slik at vi ikke sprenger token-grensen til AI (f.eks max 15000 tegn)
            return text[:15000]
    except Exception as e:
        print(f"   ❌ Feil ved lasting av side: {e}")
        return ""

def analyze_with_gemini(text: str, club_name: str) -> dict:
    """Sender teksten til Gemini for å trekke ut priser."""
    print(f"   🧠 Sender {len(text)} tegn til Gemini for analyse...")
    
    prompt = f"""
Du er en ekspert på norske golfklubber og medlemskap. 
Din oppgave er å lese teksten hentet fra nettsiden til "{club_name}" og trekke ut to spesifikke medlemskapspriser.

DEFINISJONER DU MÅ FØLGE STRENGT:
1. "Standard medlemskap": Hva vil det koste for en gjennomsnittsgolfer (voksen over 25/30 år, ikke student/senior) å spille SÅ RYE VEDKOMMENDE ØNSKER (Fritt spill) på denne banen i år?
2. "Rimeligste alternativ": Det absolutt billigste medlemskapet som gir medlemskap i klubben (golfkortet), forutsatt at man aksepterer å måtte betale greenfee for hver runde man spiller. (Ofte kalt Greenfeemedlem, Postkassemedlem, Fjernmedlem el.l.)

TEKST FRA NETTSIDEN:
{text}

OPPGAVE:
Returner KUN et gyldig JSON-objekt med følgende struktur (og ingenting annet, ingen markdown):
{{
  "foreslatt_standard_navn": "Navnet på medlemskapet (eks: Hovedmedlem Voksen)",
  "foreslatt_standard_pris": 1234, 
  "foreslatt_standard_kommentar": "Kort evt kommentar (eks: Inkluderer ikke 500kr i dugnadsavgift)",
  "foreslatt_rimeligste_navn": "Navnet (eks: Greenfeemedlemskap)",
  "foreslatt_rimeligste_pris": 500,
  "ai_begrunnelse": "Kort forklaring på hvorfor du valgte disse to, f.eks: 'Valgte Hovedmedlem for fritt spill og Greenfeemedlem fordi...'."
}}

Merk: Hvis prisene mangler, sett pris til null og skriv "Fant ikke" i navnet. Prisen SKAL være et tall (integer), ikke en tekststreng (bruk 6500, ikke "6 500").
"""

    try:
        response = model.generate_content(prompt)
        raw_response = response.text.strip()
        
        # Rensker vekk eventuell markdown-formatering som ```json
        if raw_response.startswith("```json"):
            raw_response = raw_response[7:]
        if raw_response.endswith("```"):
            raw_response = raw_response[:-3]
            
        return json.loads(raw_response.strip())
    except Exception as e:
        print(f"   ❌ AI-analyse feilet: {e}")
        return None

async def run_scraper(facility_ids=None):
    """Hovedfunksjon som henter fra DB, skraper, og lagrer utkast."""
    print("🚀 Starter Medlemskaps-skraperen...")
    
    conn = await asyncpg.connect(DB_URL)
    
    try:
        # Hent anlegg som har en url for medlemskap
        query = "SELECT id, name, medlemskap_url FROM facilities WHERE medlemskap_url IS NOT NULL AND medlemskap_url != ''"
        if facility_ids:
            query += f" AND id IN ({','.join(map(str, facility_ids))})"
            
        facilities = await conn.fetch(query)
        print(f"📋 Fant {len(facilities)} anlegg å skrape.")
        
        for facility in facilities:
            fac_id = facility['id']
            name = facility['name']
            url = facility['medlemskap_url']
            
            print(f"\n▶️ Behandler: {name} (ID: {fac_id})")
            
            # 1. Hent tekst
            page_text = await fetch_page_text(url)
            if not page_text or len(page_text) < 50:
                print("   ⚠️ Fant for lite tekst på siden, hopper over.")
                continue
                
            # 2. Analyser med Gemini
            draft_data = analyze_with_gemini(page_text, name)
            
            if not draft_data:
                continue
                
            # 3. Lagre i databasen som utkast
            print(f"   ✅ AI foreslår: Standard: {draft_data.get('foreslatt_standard_pris')} | Rimeligste: {draft_data.get('foreslatt_rimeligste_pris')}")
            
            await conn.execute("""
                UPDATE facilities 
                SET membership_draft = $1::jsonb 
                WHERE id = $2
            """, json.dumps(draft_data), fac_id)
            
            print("   💾 Utkast lagret i databasen!")
            
    finally:
        await conn.close()
        print("\n🏁 Skraping fullført.")

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Skrap medlemskapspriser via AI.")
    parser.add_argument("--ids", type=str, help="Kommaseparert liste med facility IDs (eks: 1,5,12)")
    args = parser.parse_args()
    
    ids_to_scrape = None
    if args.ids:
        ids_to_scrape = [int(x.strip()) for x in args.ids.split(",")]
        
    asyncio.run(run_scraper(ids_to_scrape))