# 标准库导入
import asyncio      # 异步IO支持
import html        # HTML实体编解码
import os          # 操作系统接口，用于文件和路径操作

# 数据类和类型提示相关导入
from dataclasses import dataclass  # 数据类装饰器
from typing import (
    Any,    # 任意类型
    Union,  # 联合类型
    cast    # 类型转换函数
)

# 第三方库导入
import networkx as nx        # 图数据处理库
import numpy as np          # 数值计算库
from nano_vectordb import NanoVectorDB  # 向量数据库

# 从本地utils模块导入工具函数
from .utils import (
    logger,             # 日志记录器
    load_json,          # JSON文件加载函数
    write_json,         # JSON文件写入函数
    compute_mdhash_id,  # 计算MD5哈希ID的函数
)

# 从本地base模块导入基础存储类
from .base import (
    BaseGraphStorage,    # 图存储基类
    BaseKVStorage,       # 键值存储基类
    BaseVectorStorage,   # 向量存储基类
)

@dataclass
class JsonKVStorage(BaseKVStorage):
    """
    基于JSON文件的键值存储实现类
    继承自BaseKVStorage，提供基本的键值存储功能
    数据以JSON格式保存在文件系统中
    """

    def __post_init__(self):
        """
        初始化方法，在对象创建后自动调用
        - 设置工作目录和文件路径
        - 加载已存在的JSON数据
        """
        working_dir = self.global_config["working_dir"]  # 从全局配置获取工作目录
        self._file_name = os.path.join(working_dir, f"kv_store_{self.namespace}.json")  # 构建JSON文件完整路径
        self._data = load_json(self._file_name) or {}  # 加载JSON文件，如果不存在则初始化为空字典
        logger.info(f"Load KV {self.namespace} with {len(self._data)} data")  # 记录加载数据的数量

    async def all_keys(self) -> list[str]:
        """
        获取存储中的所有键
        返回值：
            list[str]: 包含所有键的列表
        """
        return list(self._data.keys())

    async def index_done_callback(self):
        """
        索引完成后的回调函数
        将当前内存中的数据写入JSON文件
        """
        write_json(self._data, self._file_name)

    async def get_by_id(self, id):
        """
        通过ID获取单个数据
        参数：
            id: 要查询的数据ID
        返回值：
            查找到的数据，如果不存在则返回None
        """
        return self._data.get(id, None)

    async def get_by_ids(self, ids, fields=None):
        """
        批量获取多个ID的数据
        参数：
            ids: ID列表
            fields: 可选，指定要返回的字段列表
        返回值：
            list: 包含查询结果的列表，每个元素对应一个ID的数据
        """
        if fields is None:
            # 如果未指定字段，返回完整数据
            return [self._data.get(id, None) for id in ids]
        # 如果指定了字段，只返回指定的字段
        return [
            (
                {k: v for k, v in self._data[id].items() if k in fields}
                if self._data.get(id, None)
                else None
            )
            for id in ids
        ]

    async def filter_keys(self, data: list[str]) -> set[str]:
        """
        过滤出不存在于存储中的键
        参数：
            data: 要检查的键列表
        返回值：
            set[str]: 不存在的键集合
        """
        return set([s for s in data if s not in self._data])

    async def upsert(self, data: dict[str, dict]):
        """
        更新或插入数据
        参数：
            data: 要更新/插入的数据字典，格式为 {id: {字段: 值}}
        返回值：
            dict: 实际插入的新数据（不包含更新的数据）
        """
        left_data = {k: v for k, v in data.items() if k not in self._data}  # 筛选出新数据
        self._data.update(left_data)  # 更新存储
        return left_data  # 返回新插入的数据

    async def drop(self):
        """
        清空所有数据
        将内存中的数据字典重置为空
        """
        self._data = {}


@dataclass
class NanoVectorDBStorage(BaseVectorStorage):
    """
    向量数据库存储实现类
    基于NanoVectorDB实现向量存储和检索功能
    支持向量的增删改查操作
    """
    
    # 余弦相似度阈值，用于过滤搜索结果
    cosine_better_than_threshold: float = 0.2

    def __post_init__(self):
        """
        初始化方法，在对象创建后自动调用
        设置存储文件路径、批处理大小，并初始化向量数据库客户端
        """
        # 构建向量数据库存储文件路径
        self._client_file_name = os.path.join(
            self.global_config["working_dir"], f"vdb_{self.namespace}.json"
        )
        # 设置批处理大小
        self._max_batch_size = self.global_config["embedding_batch_num"]
        # 初始化向量数据库客户端
        self._client = NanoVectorDB(
            self.embedding_func.embedding_dim, storage_file=self._client_file_name
        )
        # 从配置中获取相似度阈值
        self.cosine_better_than_threshold = self.global_config.get(
            "cosine_better_than_threshold", self.cosine_better_than_threshold
        )

    async def upsert(self, data: dict[str, dict]):
        """
        更新或插入向量数据
        参数:
            data: 包含向量数据的字典，格式为 {id: {字段: 值}}
        返回值:
            list: 插入结果
        """
        logger.info(f"Inserting {len(data)} vectors to {self.namespace}")
        if not len(data):
            logger.warning("You insert an empty data to vector DB")
            return []
        
        # 准备数据，提取元数据字段
        list_data = [
            {
                "__id__": k,
                **{k1: v1 for k1, v1 in v.items() if k1 in self.meta_fields},
            }
            for k, v in data.items()
        ]
        
        # 提取内容并分批处理
        contents = [v["content"] for v in data.values()]
        batches = [
            contents[i : i + self._max_batch_size]
            for i in range(0, len(contents), self._max_batch_size)
        ]
        
        # 并行计算向量嵌入
        embeddings_list = await asyncio.gather(
            *[self.embedding_func(batch) for batch in batches]
        )
        embeddings = np.concatenate(embeddings_list)
        
        # 将向量添加到数据中
        for i, d in enumerate(list_data):
            d["__vector__"] = embeddings[i]
            
        # 执行更新/插入操作
        results = self._client.upsert(datas=list_data)
        return results

    async def query(self, query: str, top_k=5):
        """
        查询最相似的向量
        参数:
            query: 查询文本
            top_k: 返回的最相似结果数量
        返回值:
            list: 包含相似度结果的列表
        """
        # 计算查询文本的向量表示
        embedding = await self.embedding_func([query])
        embedding = embedding[0]
        
        # 执行向量检索
        results = self._client.query(
            query=embedding,
            top_k=top_k,
            better_than_threshold=self.cosine_better_than_threshold,
        )
        
        # 格式化返回结果
        results = [
            {**dp, "id": dp["__id__"], "distance": dp["__metrics__"]} for dp in results
        ]
        return results

    @property
    def client_storage(self):
        """获取底层存储对象"""
        return getattr(self._client, "_NanoVectorDB__storage")

    async def delete_entity(self, entity_name: str):
        """
        删除指定实体
        参数:
            entity_name: 要删除的实体名称
        """
        try:
            # 计算实体ID
            entity_id = [compute_mdhash_id(entity_name, prefix="ent-")]

            # 检查并删除实体
            if self._client.get(entity_id):
                self._client.delete(entity_id)
                logger.info(f"Entity {entity_name} have been deleted.")
            else:
                logger.info(f"No entity found with name {entity_name}.")
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error while deleting entity {entity_name}: {e}")

    async def delete_relation(self, entity_name: str):
        """
        删除与指定实体相关的所有关系
        参数:
            entity_name: 实体名称
        """
        try:
            # 查找所有相关关系
            relations = [
                dp
                for dp in self.client_storage["data"]
                if dp["src_id"] == entity_name or dp["tgt_id"] == entity_name
            ]
            ids_to_delete = [relation["__id__"] for relation in relations]

            # 执行删除操作
            if ids_to_delete:
                self._client.delete(ids_to_delete)
                logger.info(
                    f"All relations related to entity {entity_name} have been deleted."
                )
            else:
                logger.info(f"No relations found for entity {entity_name}.")
        except Exception as e:
            logger.error(
                f"Error while deleting relations for entity {entity_name}: {e}"
            )

    async def index_done_callback(self):
        """索引完成后的回调函数，保存数据到存储文件"""
        self._client.save()


@dataclass
class NetworkXStorage(BaseGraphStorage):
    """
    基于NetworkX的图存储实现类
    提供图数据的存储、读取和操作功能
    """

    @staticmethod
    def load_nx_graph(file_name) -> nx.Graph:
        """
        从文件加载图数据
        参数:
            file_name: GraphML文件路径
        返回值:
            nx.Graph: 加载的图对象，如果文件不存在返回None
        """
        if os.path.exists(file_name):
            return nx.read_graphml(file_name)
        return None

    @staticmethod
    def write_nx_graph(graph: nx.Graph, file_name):
        """
        将图数据写入文件
        参数:
            graph: 要保存的图对象
            file_name: 保存路径
        """
        logger.info(
            f"Writing graph with {graph.number_of_nodes()} nodes, {graph.number_of_edges()} edges"
        )
        nx.write_graphml(graph, file_name)

    @staticmethod
    def stable_largest_connected_component(graph: nx.Graph) -> nx.Graph:
        """
        获取图的最大连通分量，并确保节点和边的顺序稳定
        参考: https://github.com/microsoft/graphrag/index/graph/utils/stable_lcc.py
        参数:
            graph: 输入图
        返回值:
            nx.Graph: 处理后的稳定图
        """
        from graspologic.utils import largest_connected_component

        graph = graph.copy()
        graph = cast(nx.Graph, largest_connected_component(graph))
        # 对节点标签进行标准化处理
        node_mapping = {
            node: html.unescape(node.upper().strip()) for node in graph.nodes()
        }
        graph = nx.relabel_nodes(graph, node_mapping)
        return NetworkXStorage._stabilize_graph(graph)

    @staticmethod
    def _stabilize_graph(graph: nx.Graph) -> nx.Graph:
        """
        确保无向图的关系始终以相同的方式读取
        参数:
            graph: 输入图
        返回值:
            nx.Graph: 稳定化后的图
        """
        # 根据图的类型创建新图
        fixed_graph = nx.DiGraph() if graph.is_directed() else nx.Graph()

        # 对节点进行排序
        sorted_nodes = graph.nodes(data=True)
        sorted_nodes = sorted(sorted_nodes, key=lambda x: x[0])

        # 添加排序后的节点
        fixed_graph.add_nodes_from(sorted_nodes)
        edges = list(graph.edges(data=True))

        # 对于无向图，确保边的源节点和目标节点有固定顺序
        if not graph.is_directed():
            def _sort_source_target(edge):
                source, target, edge_data = edge
                if source > target:
                    source, target = target, source
                return source, target, edge_data

            edges = [_sort_source_target(edge) for edge in edges]

        def _get_edge_key(source: Any, target: Any) -> str:
            return f"{source} -> {target}"

        # 对边进行排序
        edges = sorted(edges, key=lambda x: _get_edge_key(x[0], x[1]))
        fixed_graph.add_edges_from(edges)
        return fixed_graph

    def __post_init__(self):
        """
        初始化方法
        - 设置图存储文件路径
        - 加载已存在的图数据
        - 初始化节点嵌入算法
        """
        self._graphml_xml_file = os.path.join(
            self.global_config["working_dir"], f"graph_{self.namespace}.graphml"
        )
        preloaded_graph = NetworkXStorage.load_nx_graph(self._graphml_xml_file)
        if preloaded_graph is not None:
            logger.info(
                f"Loaded graph from {self._graphml_xml_file} with {preloaded_graph.number_of_nodes()} nodes, {preloaded_graph.number_of_edges()} edges"
            )
        self._graph = preloaded_graph or nx.Graph()
        self._node_embed_algorithms = {
            "node2vec": self._node2vec_embed,
        }

    async def index_done_callback(self):
        """索引完成后的回调，保存图数据到文件"""
        NetworkXStorage.write_nx_graph(self._graph, self._graphml_xml_file)

    async def has_node(self, node_id: str) -> bool:
        """检查节点是否存在"""
        return self._graph.has_node(node_id)

    async def has_edge(self, source_node_id: str, target_node_id: str) -> bool:
        """检查边是否存在"""
        return self._graph.has_edge(source_node_id, target_node_id)

    async def get_node(self, node_id: str) -> Union[dict, None]:
        """获取节点数据"""
        return self._graph.nodes.get(node_id)

    async def node_degree(self, node_id: str) -> int:
        """获取节点的度"""
        return self._graph.degree(node_id)

    async def edge_degree(self, src_id: str, tgt_id: str) -> int:
        """获取边的度（源节点度 + 目标节点度）"""
        return self._graph.degree(src_id) + self._graph.degree(tgt_id)

    async def get_edge(
        self, source_node_id: str, target_node_id: str
    ) -> Union[dict, None]:
        """获取边的数据"""
        return self._graph.edges.get((source_node_id, target_node_id))

    async def get_node_edges(self, source_node_id: str):
        """获取节点的所有边"""
        if self._graph.has_node(source_node_id):
            return list(self._graph.edges(source_node_id))
        return None

    async def upsert_node(self, node_id: str, node_data: dict[str, str]):
        """更新或插入节点"""
        self._graph.add_node(node_id, **node_data)

    async def upsert_edge(
        self, source_node_id: str, target_node_id: str, edge_data: dict[str, str]
    ):
        """更新或插入边"""
        self._graph.add_edge(source_node_id, target_node_id, **edge_data)

    async def delete_node(self, node_id: str):
        """
        删除指定的节点
        参数:
            node_id: 要删除的节点ID
        """
        if self._graph.has_node(node_id):
            self._graph.remove_node(node_id)
            logger.info(f"Node {node_id} deleted from the graph.")
        else:
            logger.warning(f"Node {node_id} not found in the graph for deletion.")

    async def embed_nodes(self, algorithm: str) -> tuple[np.ndarray, list[str]]:
        """
        使用指定算法进行节点嵌入
        参数:
            algorithm: 嵌入算法名称
        返回值:
            tuple: (嵌入向量数组, 节点ID列表)
        """
        if algorithm not in self._node_embed_algorithms:
            raise ValueError(f"Node embedding algorithm {algorithm} not supported")
        return await self._node_embed_algorithms[algorithm]()

    async def _node2vec_embed(self):
        """
        使用node2vec算法进行节点嵌入（未使用）
        返回值:
            tuple: (嵌入向量数组, 节点ID列表)
        """
        from graspologic import embed

        embeddings, nodes = embed.node2vec_embed(
            self._graph,
            **self.global_config["node2vec_params"],
        )

        nodes_ids = [self._graph.nodes[node_id]["id"] for node_id in nodes]
        return embeddings, nodes_ids