__version__ = "v1.0.0"

import logging
import json
import re
from collections import Counter
import pandas as pd

# Importiere die existierenden, robusten Handler und Konfigurationen
from google_sheet_handler import GoogleSheetHandler
from config import Config

# --- Konfiguration ---
# Name des Tabellenblatts, das die Rohdaten der Jobtitel enthält
SOURCE_SHEET_NAME = "CRM_Jobtitles"
# Namen der finalen Ausgabedateien
EXACT_MATCH_OUTPUT_FILE = "exact_match_map.json"
KEYWORD_RULES_OUTPUT_FILE = "keyword_rules.json"

# Priorisierung der Departments (von spezifisch zu allgemein)
# Niedrigere Zahl = höhere Priorität
DEPARTMENT_PRIORITIES = {
    # --- Tier 1: Ultra-spezifische Nischen (höchste Priorität) ---
    "Fuhrparkmanagement": 1,
    "Legal": 1,
    "Baustofflogistik": 1,
    "Baustoffherstellung": 1,
    
    # --- Tier 2: Kern-Fachbereiche (sortiert nach Kontakthäufigkeit) ---
    "Field Service Management / Kundenservice": 2,
    "IT": 3,
    "Production Maintenance / Wartung Produktion": 4,
    "Utility Maintenance": 5,
    "Procurement / Einkauf": 6,
    "Supply Chain Management": 7,
    "Finanzen": 8,
    "Technik": 8, # Gleiche Prio wie Finanzen, da sehr ähnliche Frequenz
    
    # --- Tier 3: Übergreifende & Allgemeine Funktionen ---
    "Management / GF / C-Level": 10, # Muss niedriger als Fachbereiche sein!
    "Logistik": 11,
    "Vertrieb": 12,
    "Transportwesen": 13,
    
    # --- Tier 4: Auffang-Kategorien (niedrigste Priorität) ---
    "Berater": 20,
    "Undefined": 99
}

# Stoppwörter: Häufige Wörter in Jobtiteln, die wenig Aussagekraft für die Abteilung haben
STOP_WORDS = {
    'manager', 'leiter', 'head', 'lead', 'senior', 'junior', 'direktor', 'director',
    'verantwortlicher', 'beauftragter', 'referent', 'sachbearbeiter', 'mitarbeiter',
    'spezialist', 'specialist', 'expert', 'experte', 'consultant', 'berater',
    'assistant', 'assistenz', 'teamleiter', 'teamlead', 'abteilungsleiter',
    'bereichsleiter', 'gruppenleiter', 'geschäftsführer', 'vorstand', 'ceo', 'cio',
    'cfo', 'cto', 'coo', 'von', 'of', 'und', 'für', 'der', 'die', 'das', '&'
}


def build_knowledge_base():
    """
    Hauptfunktion zur Erstellung der Wissensbasis.
    Liest die Rohdaten aus Google Sheets, analysiert sie und erstellt zwei JSON-Dateien.
    """
    logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
    logger = logging.getLogger(__name__)

    logger.info(f"Starte Erstellung der Wissensbasis (Version {__version__})...")

    # 1. Daten aus Google Sheet laden
    try:
        gsh = GoogleSheetHandler()
        df = gsh.get_sheet_as_dataframe(SOURCE_SHEET_NAME)

        if df is None or df.empty:
            logger.critical(f"Konnte keine Daten aus '{SOURCE_SHEET_NAME}' laden oder das Tabellenblatt ist leer. Abbruch.")
            return
        
        # Spaltennamen normalisieren (z.B. Leerzeichen am Ende entfernen)
        df.columns = [col.strip() for col in df.columns]
        
        if "Job Title" not in df.columns or "Department" not in df.columns:
            logger.critical(f"Benötigte Spalten 'Job Title' und/oder 'Department' nicht in '{SOURCE_SHEET_NAME}' gefunden. Abbruch.")
            return

    except Exception as e:
        logger.critical(f"Ein kritischer Fehler ist beim Laden der Google Sheet Daten aufgetreten: {e}")
        return

    logger.info(f"{len(df)} Zeilen erfolgreich aus '{SOURCE_SHEET_NAME}' geladen.")
    
    # 2. Daten bereinigen und vorbereiten
    df.dropna(subset=["Job Title", "Department"], inplace=True)
    df = df[df["Job Title"].str.strip() != '']
    df['normalized_title'] = df['Job Title'].str.lower().str.strip()
    logger.info(f"{len(df)} Zeilen nach Bereinigung (Entfernen leerer Jobtitel/Departments).")

    # 3. Stufe 1: "Primary Mapping" für exakte Treffer erstellen
    logger.info("Erstelle 'Primary Mapping' für exakte Treffer (Stufe 1)...")
    # Für jeden Jobtitel, finde das am häufigsten zugewiesene Department
    # .mode()[0] ist ein robuster Weg, den häufigsten Wert zu bekommen
    exact_match_map = df.groupby('normalized_title')['Department'].apply(lambda x: x.mode()[0]).to_dict()
    
    try:
        with open(EXACT_MATCH_OUTPUT_FILE, 'w', encoding='utf-8') as f:
            json.dump(exact_match_map, f, indent=4, ensure_ascii=False)
        logger.info(f"-> '{EXACT_MATCH_OUTPUT_FILE}' mit {len(exact_match_map)} einzigartigen Jobtiteln erfolgreich erstellt.")
    except IOError as e:
        logger.error(f"Fehler beim Schreiben der Datei '{EXACT_MATCH_OUTPUT_FILE}': {e}")
        return

    # 4. Stufe 2: "Keyword-Datenbank" für regelbasiertes Matching erstellen
    logger.info("Erstelle 'Keyword-Datenbank' mit Prioritäten (Stufe 2)...")
    
    # Ordne jedem Department eine Liste seiner (normalisierten) Jobtitel zu
    titles_by_department = df.groupby('Department')['normalized_title'].apply(list).to_dict()
    
    keyword_rules = {}
    for department, titles in titles_by_department.items():
        all_words = []
        # Zerlege alle Jobtitel in einzelne Wörter
        for title in titles:
            words = re.split(r'[\s/(),-]+', title) # Trennt bei Leerzeichen, /, (, ), -
            all_words.extend([word for word in words if word])

        # Zähle die Worthäufigkeiten und filtere die relevantesten
        word_counts = Counter(all_words)
        top_keywords = []
        for word, count in word_counts.most_common(50): # Nimm die 50 häufigsten als Kandidaten
            # Keyword muss aussagekräftig sein
            if word not in STOP_WORDS and (len(word) > 2 or word in {'it', 'edv'}):
                top_keywords.append(word)

        if top_keywords:
            priority = DEPARTMENT_PRIORITIES.get(department, 99) # 99 als Fallback-Priorität
            keyword_rules[department] = {
                "priority": priority,
                "keywords": sorted(top_keywords)
            }
            logger.debug(f"  - Department '{department}' (Prio {priority}): {len(top_keywords)} Keywords gefunden (z.B. {top_keywords[:5]}).")

    try:
        with open(KEYWORD_RULES_OUTPUT_FILE, 'w', encoding='utf-8') as f:
            json.dump(keyword_rules, f, indent=4, ensure_ascii=False)
        logger.info(f"-> '{KEYWORD_RULES_OUTPUT_FILE}' mit Regeln für {len(keyword_rules)} Departments erfolgreich erstellt.")
    except IOError as e:
        logger.error(f"Fehler beim Schreiben der Datei '{KEYWORD_RULES_OUTPUT_FILE}': {e}")
        return
        
    logger.info("Wissensbasis erfolgreich erstellt.")


if __name__ == "__main__":
    build_knowledge_base()