import os
from typing import List

import torch
from pydantic_settings import BaseSettings


def _auto_device() -> str:
    """Автоопределение GPU → fallback на CPU"""
    if torch.cuda.is_available():
        # Если CUDA-совместимые устройства есть, берём cuda:0
        return "cuda:0"
    return "cpu"


def _cpu_count() -> int:
    """Возвращает число CPU-ядер или 0 (авто для torch)"""
    return 0  # 0 = torch сам подберёт


class Settings(BaseSettings):
    """Конфигурация приложения"""

    # Модель Silero
    model: str = "v5_5_ru"
    device: str = "cpu"  # переопределяется в __post_init__
    sample_rate: int = 48000
    
    # CPU-оптимизации
    torch_threads: int = 0  # 0 = авто (все ядра)
    jit_compile: bool = False  # TorchScript JIT (CPU +10-30%)
    
    # CORS
    cors_origins: List[str] = ["*"]
    
    # Rate limiting
    rate_limit: str = "100/minute"  # slowapi формат: "100/minute", "10/second"
    
    # Кэширование ответов (секунды)
    cache_ttl: int = 604800  # 7 дней
    
    # FFmpeg
    ffmpeg_bin: str = "ffmpeg"
    loudnorm_i: float = -16.0
    loudnorm_tp: float = -1.5
    loudnorm_lra: float = 7.0
    
    # Prometheus метрики
    prometheus_enabled: bool = False
    prometheus_port: int = 9090
    
    # Логирование
    log_level: str = "INFO"  # DEBUG, INFO, WARNING, ERROR
    
    class Config:
        env_file = ".env"
        env_file_encoding = "utf-8"
    
    def __init__(self, **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)
        # Автоопределение device
        if self.device == "cpu" and _auto_device() != "cpu":
            # Пользователь не указал DEVICE явно — автоопределение
            pass  # оставляем cpu, если явным образом не задано
        # Если DEVICE не задан в env — автоопределение
        if "DEVICE" not in os.environ:
            self.device = _auto_device()
        if self.torch_threads == 0:
            self.torch_threads = _cpu_count() or os.cpu_count() or 4