"""Aus einem Beleg-PDF ein mögliches Garantieende schätzen – lokal, ohne KI.

Zwei Wege, in dieser Reihenfolge:
1. Garantiezeitraum ("24 Monate", "2 Jahre") + Kaufdatum (aus dem Beleg oder vom
   Einzelstück) → Enddatum ausrechnen.
2. Ein Datum in der Nähe eines Garantie-Stichworts.

Bewusst konservativ: lieber nichts vorschlagen als etwas Falsches – das Ergebnis
ist nur ein Vorschlag, den der Nutzer bestätigt. Reine Scan-PDFs ohne Textebene
liefern keinen Text und damit keinen Vorschlag (dafür bräuchte es OCR).
"""

from __future__ import annotations

import io
import re
from datetime import date

from dateutil.relativedelta import relativedelta

_KEYWORD_RE = re.compile(r"garantie|gew[äa]hrleistung|warranty", re.IGNORECASE)
_PERIOD_RE = re.compile(r"(\d{1,3})\s*(jahr|monat|year|month)", re.IGNORECASE)
_PURCHASE_KW = re.compile(
    r"rechnungsdatum|rechnung|kaufdatum|bestelldatum|bestellt|belegdatum|"
    r"datum|invoice|order date|purchase|receipt",
    re.IGNORECASE,
)
# 2024-03-31  oder  31.03.2024 / 31/03/24
_DATE_RE = re.compile(
    r"(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})|(\d{1,2})[.\/](\d{1,2})[.\/](\d{2,4})"
)

_WINDOW = 60  # Zeichen um ein Stichwort, in denen Zahl/Datum als zugehörig gelten


def extract_pdf_text(data: bytes) -> str:
    """Text aus einem PDF ziehen. Schlägt es fehl (kaputt, reiner Scan), ""."""
    try:
        from pypdf import PdfReader

        reader = PdfReader(io.BytesIO(data))
        return "\n".join((page.extract_text() or "") for page in reader.pages)
    except Exception:
        return ""


def _match_to_date(m: re.Match) -> date | None:
    g = m.groups()
    try:
        if g[0] is not None:  # ISO yyyy-mm-dd
            y, mo, d = int(g[0]), int(g[1]), int(g[2])
        else:                 # dd.mm.yyyy / dd/mm/yy
            d, mo, y = int(g[3]), int(g[4]), int(g[5])
            if y < 100:
                y += 2000
        return date(y, mo, d)
    except (TypeError, ValueError):
        return None


def _all_dates(text: str) -> list[tuple[int, date]]:
    out: list[tuple[int, date]] = []
    for m in _DATE_RE.finditer(text):
        d = _match_to_date(m)
        if d is not None:
            out.append((m.start(), d))
    return out


def _find_period(text: str) -> tuple[int, str] | None:
    """(Anzahl, Einheit) in der Nähe eines Garantie-Stichworts – beide Reihenfolgen."""
    for kw in _KEYWORD_RE.finditer(text):
        fenster = text[max(0, kw.start() - _WINDOW): kw.end() + _WINDOW]
        p = _PERIOD_RE.search(fenster)
        if p:
            return int(p.group(1)), p.group(2).lower()
    return None


def _find_purchase_date(text: str) -> date | None:
    dates = _all_dates(text)
    if not dates:
        return None
    best: date | None = None
    best_dist = 10**9
    for kw in _PURCHASE_KW.finditer(text):
        for pos, d in dates:
            dist = abs(pos - kw.start())
            if dist <= _WINDOW and dist < best_dist:
                best, best_dist = d, dist
    # Kein Kauf-Stichwort getroffen: das früheste Datum liegt am ehesten vor dem
    # Garantieende.
    return best if best is not None else min(d for _, d in dates)


def _find_date_near_keyword(text: str) -> date | None:
    dates = _all_dates(text)
    best: date | None = None
    best_dist = 10**9
    for kw in _KEYWORD_RE.finditer(text):
        for pos, d in dates:
            dist = abs(pos - kw.start())
            if dist <= _WINDOW and dist < best_dist:
                best, best_dist = d, dist
    return best


def _add_period(base: date, n: int, unit: str) -> date:
    if unit.startswith(("jahr", "year")):
        return base + relativedelta(years=n)
    return base + relativedelta(months=n)


def guess_warranty_until(text: str, acquired_on: date | None = None) -> date | None:
    """Bestes rät fürs Garantieende oder ``None``.

    ``acquired_on`` ist das am Einzelstück hinterlegte Kaufdatum – es hat Vorrang
    vor einem im Beleg gefundenen Datum.
    """
    if not text:
        return None
    period = _find_period(text)
    base = acquired_on or _find_purchase_date(text)
    if period and base:
        return _add_period(base, period[0], period[1])
    return _find_date_near_keyword(text)


# --------------------------------------------------------------------------
# Kaufpreis aus dem Beleg schätzen
# --------------------------------------------------------------------------
_TOTAL_KW = re.compile(
    r"gesamtbetrag|gesamtsumme|rechnungsbetrag|endbetrag|gesamt|summe|total|"
    r"zu zahlen|amount due|grand total|total due",
    re.IGNORECASE,
)
_CURRENCY_RE = re.compile(r"chf|eur|sfr|fr\.|rp\.|€|\$", re.IGNORECASE)
# Beträge mit genau 2 Nachkommastellen, mit/ohne Tausendertrenner
# (1'299.00 / 1.299,00 / 49,90). Die Lookarounds verhindern Treffer mitten in
# längeren Zahlen und in Datumsangaben (z.B. "31.12.2027" liefert kein "31.12").
_AMOUNT_RE = re.compile(
    r"(?<![\d.,])(?:\d{1,3}(?:[.\s']\d{3})+[.,]\d{2}|\d+[.,]\d{2})(?![.,]?\d)"
)


def _amount_to_cents(raw: str) -> int | None:
    """"1'299.00" / "1.299,00" / "49,90" -> Rappen/Cent."""
    s = raw.replace(" ", "").replace("'", "")
    m = re.search(r"[.,](\d{2})$", s)  # letzter Trenner ist der Dezimalpunkt
    if not m:
        return None
    dezimal = m.group(1)
    ganz = re.sub(r"[.,]", "", s[: m.start()])  # Tausendertrenner entfernen
    if not ganz.isdigit():
        return None
    return int(ganz) * 100 + int(dezimal)


def _has_currency_near(text: str, start: int, end: int, window: int = 6) -> bool:
    return bool(_CURRENCY_RE.search(text[max(0, start - window): end + window]))


def _near_total(text: str, pos: int) -> bool:
    """Steht der Betrag kurz hinter einem Summen-Stichwort?"""
    for kw in _TOTAL_KW.finditer(text):
        if kw.start() <= pos <= kw.end() + 40:
            return True
    return False


def _price_hits(text: str) -> list[tuple[int, int, bool]]:
    """(Position, Betrag in Cent, Währung in der Nähe?) für alle Beträge."""
    hits: list[tuple[int, int, bool]] = []
    for m in _AMOUNT_RE.finditer(text):
        c = _amount_to_cents(m.group())
        if c:
            hits.append((m.start(), c, _has_currency_near(text, m.start(), m.end())))
    return hits


def guess_price_cents(text: str) -> int | None:
    """Kaufpreis in Rappen/Cent aus dem Beleg oder ``None``.

    Bewusst zurückhaltend, damit nicht irgendeine Zahl gewinnt:
    1. Betrag direkt nach einem Summen-Stichwort (Gesamtbetrag/Total/…).
    2. Sonst der größte Betrag MIT Währungszeichen (CHF/EUR/€/…) in der Nähe.
    3. Ohne Hinweis (weder Summe noch Währung) lieber kein Vorschlag.
    """
    if not text:
        return None
    hits = _price_hits(text)
    if not hits:
        return None
    best: int | None = None
    best_dist = 10**9
    for kw in _TOTAL_KW.finditer(text):
        for pos, c, _cur in hits:
            if pos >= kw.start():
                dist = pos - kw.start()
                if dist <= 40 and dist < best_dist:
                    best, best_dist = c, dist
    if best is not None:
        return best
    mit_waehrung = [c for _pos, c, cur in hits if cur]
    return max(mit_waehrung) if mit_waehrung else None


def guess_price_candidates(text: str) -> list[int]:
    """Plausible Beträge (Rappen/Cent), bester zuerst, ohne Dubletten.

    Nur Beträge, die nach Preis aussehen – d.h. mit Währung in der Nähe oder kurz
    hinter einem Summen-Stichwort. Beliebige Zahlen (Mengen, Artikelnummern,
    Datumsteile) fliegen raus. So bleibt die Auswahl kurz und brauchbar.
    """
    if not text:
        return []
    plausibel = {
        c for pos, c, cur in _price_hits(text) if cur or _near_total(text, pos)
    }
    if not plausibel:
        return []
    kandidaten = sorted(plausibel, reverse=True)
    best = guess_price_cents(text)
    if best is not None and best in kandidaten:
        kandidaten.remove(best)
        kandidaten.insert(0, best)
    return kandidaten[:8]