"""منطق محضِ افزودن پیشوند «آقای/خانم» به نام مشتریان بر پایهٔ ``iranianNamesDataset.json``.

این ماژول هیچ چیزی در دیتابیس تغییر نمی‌دهد و به Django وابسته نیست؛ فقط:

* فایل JSON را **یک بار** می‌خواند و SHA-256 و index جست‌وجو می‌سازد.
* برای هر نام تصمیم می‌گیرد که آیا پیشوند اضافه شود یا نه (سیاست کاملاً محافظه‌کارانه).

قواعد تصمیم (به ترتیب):

1. نام تهی/فقط فاصله → دست‌نخورده.
2. اولین کلمه یکی از ``آقا``/``آقای``/``خانم`` → دست‌نخورده (پیشوند تکرار نمی‌شود).
3. نام تک‌کلمه‌ای → دست‌نخورده (ممکن است فقط نام خانوادگی باشد).
4. اولین کلمه در index نباشد → دست‌نخورده.
5. جنسیت اولین کلمه مبهم/نامعتبر باشد → دست‌نخورده.
6. در غیر این‌صورت پیشوند قطعی افزوده می‌شود.

نرمال‌سازی صرفاً برای کلید جست‌وجو است (NFC + یکسان‌سازی ``ي/ی`` و ``ك/ک``).
از fuzzy matching، حذف حروف یا حدس جنسیت استفاده نمی‌شود.
"""
import hashlib
import json
import unicodedata
from dataclasses import dataclass, field
from pathlib import Path
from typing import Dict, Optional

# نسخهٔ الگوریتم؛ با هر تغییر در قواعد تصمیم یا نرمال‌سازی باید افزایش یابد تا
# jobهای قبلی به‌اشتباه ادامه داده نشوند.
ALGORITHM_VERSION = "1"

PREFIX_MALE = "آقای"
PREFIX_FEMALE = "خانم"

# پیشوندهایی که اگر ابتدای نام باشند، نام دست‌نخورده می‌ماند.
KNOWN_PREFIXES = frozenset({"آقا", "آقای", "خانم"})

# تنها مقادیر معتبر Gender در فایل داده. هر مقدار دیگری «نامعتبر» شمرده می‌شود.
GENDER_TO_PREFIX = {"M": PREFIX_MALE, "F": PREFIX_FEMALE}

_ARABIC_YEH = "\u064a"
_PERSIAN_YEH = "\u06cc"
_ARABIC_KAF = "\u0643"
_PERSIAN_KAF = "\u06a9"


class DatasetError(ValueError):
    """ساختار فایل داده خراب است؛ هیچ تغییری مجاز نیست."""


def normalize_name_key(value) -> str:
    """کلید جست‌وجو: NFC + حذف فاصلهٔ ابتدا/انتها + یکسان‌سازی ي/ی و ك/ک."""
    if not isinstance(value, str):
        return ""
    text = unicodedata.normalize("NFC", value).strip()
    return text.replace(_ARABIC_YEH, _PERSIAN_YEH).replace(_ARABIC_KAF, _PERSIAN_KAF)


@dataclass
class NameIndex:
    """نتیجهٔ خواندن فایل داده: index قابل‌استفاده + گزارش اعتبارسنجی."""

    path: str
    sha256: str
    index: Dict[str, str] = field(default_factory=dict)   # کلید نرمال‌شده → 'M'/'F'
    ambiguous: frozenset = frozenset()                    # کلیدهایی که قطعی نیستند
    report: Dict[str, int] = field(default_factory=dict)

    def lookup(self, key: str) -> Optional[str]:
        """جنسیت قطعیِ یک کلید نرمال‌شده، یا ``None`` اگر ناشناخته/مبهم باشد."""
        return self.index.get(key)


@dataclass
class Decision:
    """تصمیم برای یک نام. ``new_name`` تنها هنگام تصمیم قطعی پر می‌شود."""

    new_name: Optional[str]
    reason: str  # male | female | single_word | has_prefix | empty | unknown_name | ambiguous_gender


def validate_dataset(doc) -> list:
    """اعتبارسنجی ساختار کلی JSON. آرایهٔ ``RECORDS`` را برمی‌گرداند.

    در صورت خرابی ساختار (JSON غیر دیکشنری، نبودِ ``RECORDS`` یا لیست نبودن آن)
    ``DatasetError`` پرتاب می‌شود؛ در این حالت هیچ نام مشتری نباید تغییر کند.
    """
    if not isinstance(doc, dict):
        raise DatasetError("ریشهٔ فایل JSON یک شیء (object) نیست.")
    if "RECORDS" not in doc:
        raise DatasetError("کلید «RECORDS» در فایل JSON وجود ندارد.")
    records = doc["RECORDS"]
    if not isinstance(records, list):
        raise DatasetError("مقدار «RECORDS» یک آرایه (list) نیست.")
    return records


def build_name_index(records, *, path="", sha256="") -> NameIndex:
    """از آرایهٔ رکوردها، index محافظه‌کارانه و گزارش اعتبارسنجی می‌سازد.

    سیاست: یک کلید نرمال‌شده تنها وقتی قابل‌استفاده است که **همهٔ** رکوردهایش
    جنسیت معتبر (``M``/``F``) و یکسان داشته باشند. هر رکورد نامعتبر، جنسیت
    ناشناخته، یا تناقض ``M``/``F`` ⇒ کلید کاملاً کنار گذاشته می‌شود.
    """
    groups: Dict[str, Dict[str, object]] = {}
    report = {
        "records_total": 0,
        "rejected_malformed": 0,       # رکورد غیردیکشنری یا Names/Gender غیررشته‌ای
        "rejected_empty_name": 0,      # نام خالی پس از strip
        "rejected_unknown_gender": 0,  # مقدار Gender خارج از M/F
        "duplicate_keys": 0,
        "duplicate_same_gender": 0,
        "duplicate_conflict": 0,
        "usable_keys": 0,
        "unusable_keys": 0,
    }

    for record in records:
        report["records_total"] += 1
        if not isinstance(record, dict):
            report["rejected_malformed"] += 1
            continue
        names = record.get("Names")
        gender = record.get("Gender")
        if not isinstance(names, str) or not isinstance(gender, str):
            report["rejected_malformed"] += 1
            continue
        key = normalize_name_key(names)
        if not key:
            report["rejected_empty_name"] += 1
            continue

        entry = groups.setdefault(key, {"gender": None, "invalid": False, "count": 0})
        entry["count"] += 1
        if gender in GENDER_TO_PREFIX:
            if entry["gender"] is not None and entry["gender"] != gender:
                entry["invalid"] = True           # تناقض M/F
            else:
                entry["gender"] = gender
        else:
            entry["invalid"] = True               # جنسیت ناشناخته/نامعتبر
            report["rejected_unknown_gender"] += 1

    index: Dict[str, str] = {}
    ambiguous = set()
    for key, entry in groups.items():
        if entry["count"] > 1:
            report["duplicate_keys"] += 1
            if entry["invalid"]:
                report["duplicate_conflict"] += 1
            else:
                report["duplicate_same_gender"] += 1
        if entry["invalid"] or entry["gender"] is None:
            ambiguous.add(key)
        else:
            index[key] = entry["gender"]

    report["usable_keys"] = len(index)
    report["unusable_keys"] = len(ambiguous)
    return NameIndex(path=path, sha256=sha256, index=index,
                     ambiguous=frozenset(ambiguous), report=report)


def load_name_index(path) -> NameIndex:
    """فایل را **یک بار** می‌خواند، hash و index می‌سازد.

    برای محاسبهٔ SHA-256 فایل جداگانه دوباره خوانده نمی‌شود.
    """
    resolved = Path(path)
    raw = resolved.read_bytes()                       # تنها خواندن فایل
    digest = hashlib.sha256(raw).hexdigest()
    try:
        doc = json.loads(raw.decode("utf-8"))
    except UnicodeDecodeError as exc:
        raise DatasetError(f"فایل JSON با UTF-8 خوانده نشد: {exc}") from exc
    except json.JSONDecodeError as exc:
        raise DatasetError(f"JSON نامعتبر است: {exc}") from exc

    records = validate_dataset(doc)
    return build_name_index(records, path=str(resolved), sha256=digest)


def decide_prefix(raw_name, name_index: NameIndex) -> Decision:
    """تصمیم برای یک مقدار ``name_family``. هیچ‌گاه خودِ مقدار را تغییر نمی‌دهد."""
    if not isinstance(raw_name, str):
        return Decision(None, "empty")

    stripped = raw_name.strip()
    if not stripped:
        return Decision(None, "empty")

    tokens = stripped.split()
    if tokens[0] in KNOWN_PREFIXES:
        return Decision(None, "has_prefix")
    if len(tokens) < 2:
        return Decision(None, "single_word")

    key = normalize_name_key(tokens[0])
    gender = name_index.lookup(key)
    if gender is None:
        reason = "ambiguous_gender" if key in name_index.ambiguous else "unknown_name"
        return Decision(None, reason)

    prefix = GENDER_TO_PREFIX[gender]
    return Decision(f"{prefix} {stripped}", "male" if gender == "M" else "female")