from json import dumps
import pdfplumber
import openai
from PyPDF2 import PdfReader
from django.conf import settings

openai.api_key = settings.OPENAI_API_KEY

def convertPdfToJSON(file):
    eleve_id = 1
    eleves = []

    pdf = pdfplumber.open(file)
    for page in pdf.pages:

        curent_page = []
        write = False
        eleve_found = False
        app_gen = ""
        
        current_eleve = {"eleve_id": "",
                "eleve": "",
                "app_generale": "",
                "appreciations": []}

        # lecture ligne par ligne
        lines = page.extract_text().split('\n')
        for i, line in enumerate(lines):
            
            # Attendre la ligne qui se termine par " Trimestre"
            if not write:
                if line.strip().endswith("Trimestre"):
                    write = True
                continue

            # Enregistrer la ligne suivante (nom de l'élève)
            if write and not eleve_found:
                eleve_nom = line.strip()
                # Vérifier si l'élève n'est pas déjà dans la liste et que le bulletin ne tient pas sur plusieurs pages
                if not any(e["eleve"] == eleve_nom for e in eleves) and not line.strip().endswith("élèves)"):
                    current_eleve["eleve_id"] = f"ELEVE{eleve_id}"
                    current_eleve["eleve"] = eleve_nom
                    eleve_id += 1
                    eleve_found = True
                else:
                    # Si l'élève est déjà trouvé, on prend le dernier élève de la liste auquel on va ajouter les données de la nouvelle page
                    current_eleve = eleves.pop()
                eleve_found = True
                continue

            # Si on a trouvé l'élève, on cherche l'appréciation générale
            if eleve_found and line.strip().startswith("Appréciation globale :"):
                app_gen = line.strip().split(":", 1)[-1].strip()
                continue

            # Si on a trouvé l'appréciation générale, on continue à la lire jusqu'à la ligne "Le Chef d'établissement"
            if app_gen:
                if not line.strip().startswith("Le Chef d'établissement"):
                    app_gen += line.strip()+" "
                else:
                    current_eleve["app_generale"] = app_gen
                    continue

        # récupération des tableaux
        tables = page.extract_tables()
        tables = tables[0][2:]
        for table in tables:
            if table[1] != None and table[-1] != None:
                current_eleve["appreciations"].append({"matiere": table[1].split('\n')[0], "appreciation": table[-1]})
        
        eleves.append(current_eleve)
    return eleves

def generer_appreciation_pour_eleve(eleve, eleves_json):
    eleve_data = next((e for e in eleves_json if e["eleve"] == eleve), None)
    if not eleve_data:
        return f"Aucun élève trouvé avec le nom {eleve}"

    completion = openai.ChatCompletion.create(
            model="ft:gpt-4o-2024-08-06:personal:app-gen-gangneux2:AYJecsON",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "Rédige une appréciation générale (500 caractères max) pour cet élève"},
                {"role": "user", "content": dumps(eleve_data["appreciations"])}
            ],
            temperature=0.7,
            presence_penalty=0.6,
            frequency_penalty=0.6,
            top_p=0.5)
    
    return completion.choices[0].message.content