"""
Pydantic модели для 152-ФЗ Scanner.
Описывают структуры данных: результаты проверок, отчеты, сканирование.
"""
from __future__ import annotations

from datetime import datetime
from enum import Enum
from typing import Any, Optional

from pydantic import BaseModel, Field


class CheckStatus(str, Enum):
    PASS = "pass"          # ✅ Проверка пройдена
    FAIL = "fail"          # ❌ Проверка не пройдена
    SKIP = "skip"          # ⚠️ Проверка пропущена
    ERROR = "error"        # 🔴 Ошибка при проверке


class RiskLevel(str, Enum):
    LOW = "low"            # 🟢 Низкий риск
    MEDIUM = "medium"      # 🟡 Средний риск
    HIGH = "high"          # 🔴 Высокий риск
    CRITICAL = "critical"  # 🚫 Критический риск


class CheckResult(BaseModel):
    """Результат одной проверки."""
    name: str                              # Имя проверки (например, "cookie_banner")
    title: str                             # Название для отображения (например, "Cookie-баннер")
    status: CheckStatus                    # Статус проверки
    risk_level: RiskLevel = RiskLevel.LOW  # Уровень риска при провале
    message: str = ""                      # Описание результата
    details: dict[str, Any] = {}           # Детали для отладки/отчета


class SiteScan(BaseModel):
    """Результат сканирования одного сайта."""
    url: str                                      # URL сайта
    scanned_at: datetime                          # Время сканирования
    checks: list[CheckResult] = []                # Результаты всех проверок
    score: int = 100                              # Общий балл (0-100)
    risks: list[CheckResult] = []                 # Проваленные проверки (только fail)
    critical_risks: list[CheckResult] = []        # Критические провалы
    is_compliant: bool = True                     # Соответствует ли 152-ФЗ
    summary: str = ""                             # Краткое резюме

    def _calculate_score(self):
        """Вычисляет итоговый балл и статус соответствия."""
        risk_weights = {
            RiskLevel.LOW: 5,
            RiskLevel.MEDIUM: 10,
            RiskLevel.HIGH: 20,
            RiskLevel.CRITICAL: 30,
        }

        score = 100
        risks = []
        critical_risks = []

        for check in self.checks:
            if check.status == CheckStatus.FAIL:
                penalty = risk_weights.get(check.risk_level, 5)
                score -= penalty
                risks.append(check)
                if check.risk_level == RiskLevel.CRITICAL:
                    critical_risks.append(check)

        self.score = max(0, score)
        self.risks = risks
        self.critical_risks = critical_risks
        self.is_compliant = self.score >= 70

        # Формируем краткое резюме
        fail_count = sum(1 for c in self.checks if c.status == CheckStatus.FAIL)
        error_count = sum(1 for c in self.checks if c.status == CheckStatus.ERROR)
        skip_count = sum(1 for c in self.checks if c.status == CheckStatus.SKIP)

        if self.is_compliant:
            emoji = "🟢" if self.score >= 90 else "🟡"
            self.summary = f"{emoji} Сайт частично соответствует 152-ФЗ (балл: {self.score}/100). Найдено нарушений: {fail_count}."
        else:
            emoji = "🔴" if self.critical_risks else "🟠"
            self.summary = f"{emoji} Сайт НЕ соответствует 152-ФЗ (балл: {self.score}/100). Критических нарушений: {len(self.critical_risks)}. Требуется доработка."

        return self


class ScanRequest(BaseModel):
    """Запрос на сканирование (через API)."""
    url: str = Field(..., description="URL сайта для сканирования")
    checks: Optional[list[str]] = None            # Какие проверки запустить (все если None)


class CSVScanRequest(BaseModel):
    """Запрос на сканирование CSV-файла."""
    urls: list[str] = Field(..., description="Список URL для сканирования")


class ScanResponse(BaseModel):
    """Ответ API — результат сканирования."""
    scan_id: str                              # Уникальный ID сканирования
    status: str                               # pending / completed / error
    url: Optional[str] = None                 # URL (если одно)
    urls_count: Optional[int] = None          # Количество URL (если CSV)
    results: Optional[list[SiteScan]] = None  # Результаты
    error: Optional[str] = None               # Ошибка (если есть)
    created_at: datetime                      # Время создания запроса


class PDFReport(BaseModel):
    """Данные для генерации PDF-отчета."""
    site_scan: SiteScan                       # Результаты сканирования
    generated_at: datetime                    # Время генерации
    company_name: Optional[str] = None        # Название компании (если известно)
    contact_email: Optional[str] = None       # Email для связи
    scanner_version: str = "1.0.0"            # Версия сканера