import torch
import os
from pathlib import Path

# 학습 및 추론 페이지
PDF_MAX_PAGES = 10

SERVICE = "ucar"

# ── 인증 ──────────────────────────────────────────
SERVICE_ACCOUNT_FILE = "ocrlogin-431508-8db9e68e7a47.json"

# ── 경로 ──────────────────────────────────────────
BASE_DIR          = Path(__file__).parent
FILES_DIR         = BASE_DIR / "files"
DATA_DIR          = FILES_DIR / "data" / SERVICE
MODEL_BASE_PATH   = FILES_DIR / "models" / SERVICE
MODEL_SAVE_PATH    = MODEL_BASE_PATH
CLASSIFIER_MODEL_BASE_PATH = FILES_DIR / "classifier_models" / SERVICE
OCR_CACHE_DIR    = FILES_DIR / "json" / SERVICE
REPLAY_BUFFER_FILE= MODEL_BASE_PATH / "replay_buffer.json"
LOG_DIR           = BASE_DIR / "logs"
TMP_DIR = FILES_DIR / "tmp"

# ── Classifier ────────────────────────────────────
CLASSIFIER_JSON_DIR   = OCR_CACHE_DIR                        # files/json/{SERVICE}
CLASSIFIER_CACHE_PATH = CLASSIFIER_MODEL_BASE_PATH / "classifier_dataset.pkl"

if SERVICE == "ucar":
    CLASSIFIER_MIN_WORDS  = 5
else:
    CLASSIFIER_MIN_WORDS = 20

# 폴더 자동 생성
for d in [DATA_DIR, MODEL_SAVE_PATH, LOG_DIR, OCR_CACHE_DIR, TMP_DIR, CLASSIFIER_MODEL_BASE_PATH]:
    d.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

# ── 모델 ──────────────────────────────────────────
MODEL_NAME  = "microsoft/layoutlmv3-base"
MAX_LEN     = 512
BATCH_SIZE  = 4
EPOCHS      = 10
LR          = 1e-5
DEVICE      = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# ── OCR ───────────────────────────────────────────
# 단어 수 미달 페이지 제외 기준
OCR_MIN_WORDS = CLASSIFIER_MIN_WORDS

OCR_ENGINE     = "paddle"          # "google" | "paddle"

if SERVICE == "ucar":
    PADDLE_OCR_URL = "http://localhost:10930/run_ocr"
else:
    PADDLE_OCR_URL = "http://localhost:10931/run_ocr"

OCR_DPI         = 150
OCR_MAX_WORKERS = 8
OCR_CONF_THRESH = 0.7   # PaddleOCR 신뢰도 임계값 (Google Vision은 미사용)

PDF_IMAGE_FORMAT = "jpeg"   # "png" | "jpeg"
PDF_JPEG_QUALITY = 75
PDF_MAX_WIDTH    = 800  # 최대 가로 픽셀 제한 (추가)

# ── 모델 저장 경로 (날짜/차수) ─────────────────────
def get_model_save_path() -> Path:
    """
    날짜/차수 폴더 자동 생성
    files/models/20260305/0001/
    files/models/20260305/0002/  ← 같은 날 두 번째 학습
    """
    from datetime import datetime
    date_dir = MODEL_BASE_PATH / datetime.now().strftime("%Y%m%d")
    date_dir.mkdir(exist_ok=True)

    # 기존 차수 폴더 중 최대값 + 1
    existing = sorted([
        d for d in date_dir.iterdir()
        if d.is_dir() and d.name.isdigit()
    ])
    next_idx  = int(existing[-1].name) + 1 if existing else 1
    save_path = date_dir / f"{next_idx:04d}"
    save_path.mkdir(exist_ok=True)
    return save_path


def get_latest_model_path() -> Path | None:
    """저장된 모델 중 가장 최신 경로 반환"""
    candidates = sorted(MODEL_BASE_PATH.rglob("config.json"))
    if not candidates:
        return None
    return candidates[-1].parent