from flask import Flask, render_template, request, jsonify
import sys
import os
import gzip
import shutil
import warnings
from huggingface_hub import hf_hub_download
from predictor import load_models, predict_text

# 警告を抑制
warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning)
warnings.filterwarnings("ignore", message="Distant resource does not have an ETag")

# ETagチェックを無効にする環境変数を設定
os.environ['HF_HUB_DISABLE_TELEMETRY'] = '1'
os.environ['TRANSFORMERS_OFFLINE'] = '0'

app = Flask(__name__)

def download_and_extract_models():
    """Hugging Face Hubからモデルをダウンロードして展開"""
    try:
        print("=== モデルダウンロード開始 ===")
        
        # リポジトリ名（あなたのユーザー名に変更してください）
        repo_name = "vola2004/bert-japanese-age-gender"  # ここを変更してください
        
        # モデルファイルをダウンロード
        model_files = [
            "bert_age_model.bin",
            "bert_gender_model.bin"
        ]
        
        for model_file in model_files:
            if not os.path.exists(model_file):
                print(f"📥 {model_file} をダウンロード中...")
                try:
                    hf_hub_download(
                        repo_id=repo_name,
                        filename=model_file,
                        local_dir=".",
                        force_download=True,
                        resume_download=False
                    )
                    print(f"✅ {model_file} のダウンロードが完了しました")
                except Exception as download_error:
                    print(f"❌ {model_file} のダウンロードに失敗: {download_error}")
                    return False
            else:
                print(f"✅ {model_file} は既に存在します")

        return True
        
    except Exception as e:
        print(f"❌ ダウンロードエラー: {e}")
        return False

# モデルのダウンロード、展開、読み込み
print("=== アプリケーション初期化 ===")

# モデルをダウンロード・展開
if download_and_extract_models():
    # モデルの読み込み
    print("=== モデル読み込み開始 ===")
    try:
        load_models()
        print("✅ モデルの読み込みが完了しました")
    except Exception as e:
        print(f"❌ モデルの読み込みに失敗しました: {e}")
        print("⚠️  モデルファイルが存在しない可能性があります")
        print("⚠️  予測機能は利用できません")
else:
    print("❌ モデルのダウンロード・展開に失敗しました")
    print("⚠️  予測機能は利用できません")

@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def index():
    if request.method == 'POST':
        # POSTリクエストの場合は予測処理を実行
        try:
            text = request.form.get('text', '')
            
            print(f"=== 予測リクエスト受信 ===", flush=True)
            print(f"入力テキスト: '{text}'", flush=True)
            sys.stdout.flush()
            
            if not text.strip():
                print("⚠️  空のテキストが入力されました", flush=True)
                sys.stdout.flush()
                return render_template('index.html', 
                                     input_text=text,
                                     error='テキストを入力してください。')
            
            # 予測実行
            result = predict_text(text)
            
            print(f"✅ 予測完了: {result}", flush=True)
            sys.stdout.flush()
            
            return render_template('index.html', 
                                 input_text=text,
                                 result=result)
            
        except Exception as e:
            print(f"❌ 予測エラー: {e}", flush=True)
            sys.stdout.flush()
            return render_template('index.html', 
                                 input_text=text,
                                 error=str(e))
    else:
        # GETリクエストの場合は通常のページ表示
        return render_template('index.html')

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    try:
        data = request.get_json()
        text = data.get('text', '')
        
        print(f"=== 予測リクエスト受信 ===", flush=True)
        print(f"入力テキスト: '{text}'", flush=True)
        sys.stdout.flush()
        
        if not text.strip():
            print("⚠️  空のテキストが入力されました", flush=True)
            sys.stdout.flush()
            return jsonify({
                'error': 'テキストを入力してください。'
            })
        
        # 予測実行
        result = predict_text(text)
        
        print(f"✅ 予測完了: {result}", flush=True)
        sys.stdout.flush()
        
        return jsonify({
            'age_percentages': result['age_percentages'],
            'gender_percentages': result['gender_percentages']
        })
        
    except Exception as e:
        print(f"❌ 予測エラー: {e}", flush=True)
        sys.stdout.flush()
        return jsonify({'error': str(e)})

if __name__ == '__main__':
    # 環境変数でデバッグモードを制御（デフォルトはFalse）
    debug_mode = os.environ.get('FLASK_DEBUG', 'False').lower() == 'true'
    app.run(debug=debug_mode, host='0.0.0.0', port=5002)