#!/usr/bin/env python3
"""
Diagnostic complet du système GeniusIA v2.
Vérifie toutes les dépendances et composants critiques.
"""

import os
import sys
from pathlib import Path

def check_python_version():
    """Vérifie la version de Python."""
    print("\n1. Version Python")
    print("=" * 60)
    version = sys.version_info
    print(f"  Python {version.major}.{version.minor}.{version.micro}")
    
    if version.major == 3 and version.minor >= 8:
        print("  ✓ Version compatible (>= 3.8)")
        return True
    else:
        print("  ✗ Version incompatible (nécessite >= 3.8)")
        return False


def check_virtual_env():
    """Vérifie si un environnement virtuel existe."""
    print("\n2. Environnement virtuel")
    print("=" * 60)
    
    venv_path = Path("geniusia2/venv")
    
    if venv_path.exists():
        print(f"  ✓ Environnement virtuel trouvé: {venv_path}")
        
        # Vérifier si activé
        if hasattr(sys, 'real_prefix') or (hasattr(sys, 'base_prefix') and sys.base_prefix != sys.prefix):
            print("  ✓ Environnement virtuel ACTIVÉ")
            return True
        else:
            print("  ⚠ Environnement virtuel NON ACTIVÉ")
            print("    Exécute: source geniusia2/venv/bin/activate")
            return False
    else:
        print(f"  ✗ Environnement virtuel non trouvé")
        print("    Exécute: python3 -m venv geniusia2/venv")
        return False


def check_dependencies():
    """Vérifie les dépendances Python critiques."""
    print("\n3. Dépendances Python")
    print("=" * 60)
    
    dependencies = {
        'torch': 'PyTorch (deep learning)',
        'faiss': 'FAISS (recherche de similarité)',
        'open_clip': 'OpenCLIP (embeddings visuels)',
        'PIL': 'Pillow (traitement d\'images)',
        'numpy': 'NumPy (calcul numérique)',
        'pynput': 'PyInput (capture événements)',
        'transformers': 'Transformers (modèles Qwen)',
    }
    
    results = {}
    
    for module, description in dependencies.items():
        try:
            if module == 'PIL':
                import PIL
                version = PIL.__version__ if hasattr(PIL, '__version__') else 'inconnue'
            elif module == 'open_clip':
                import open_clip
                version = 'installé'
            else:
                mod = __import__(module)
                version = mod.__version__ if hasattr(mod, '__version__') else 'inconnue'
            
            print(f"  ✓ {module:15} {version:15} - {description}")
            results[module] = True
        except ImportError:
            print(f"  ✗ {module:15} {'NON INSTALLÉ':15} - {description}")
            results[module] = False
    
    return results


def check_system_dependencies():
    """Vérifie les dépendances système."""
    print("\n4. Dépendances système")
    print("=" * 60)
    
    commands = {
        'xdotool': 'Contrôle de la souris/clavier',
        'scrot': 'Capture d\'écran',
        'wmctrl': 'Gestion des fenêtres',
    }
    
    results = {}
    
    for cmd, description in commands.items():
        result = os.system(f"which {cmd} > /dev/null 2>&1")
        if result == 0:
            print(f"  ✓ {cmd:15} - {description}")
            results[cmd] = True
        else:
            print(f"  ✗ {cmd:15} - {description}")
            results[cmd] = False
    
    return results


def check_data_directories():
    """Vérifie les répertoires de données."""
    print("\n5. Répertoires de données")
    print("=" * 60)
    
    directories = {
        'geniusia2/data/faiss_index': 'Index FAISS',
        'geniusia2/data/user_profiles': 'Profils utilisateur',
        'geniusia2/data/user_profiles/workflows': 'Workflows sauvegardés',
        'geniusia2/data/logs': 'Logs système',
        'geniusia2/models': 'Modèles ML',
    }
    
    results = {}
    
    for dir_path, description in directories.items():
        path = Path(dir_path)
        if path.exists():
            # Compter les fichiers
            files = list(path.glob('*'))
            print(f"  ✓ {description:25} - {len(files)} fichiers")
            results[dir_path] = True
        else:
            print(f"  ✗ {description:25} - MANQUANT")
            results[dir_path] = False
    
    return results


def check_models():
    """Vérifie les modèles téléchargés."""
    print("\n6. Modèles ML")
    print("=" * 60)
    
    models = {
        'geniusia2/models/openclip': 'OpenCLIP (embeddings)',
        'geniusia2/models/qwen2.5_vl': 'Qwen3-VL (vision)',
        'geniusia2/models/owl_v2': 'OWL-ViT v2 (détection)',
    }
    
    results = {}
    
    for model_path, description in models.items():
        path = Path(model_path)
        if path.exists():
            files = list(path.glob('**/*'))
            size_mb = sum(f.stat().st_size for f in files if f.is_file()) / (1024 * 1024)
            print(f"  ✓ {description:25} - {size_mb:.1f} MB")
            results[model_path] = True
        else:
            print(f"  ✗ {description:25} - NON TÉLÉCHARGÉ")
            results[model_path] = False
    
    return results


def check_core_modules():
    """Vérifie les modules core du système."""
    print("\n7. Modules Core")
    print("=" * 60)
    
    modules = [
        'geniusia2/core/orchestrator.py',
        'geniusia2/core/suggestion_manager.py',
        'geniusia2/core/workflow_matcher.py',
        'geniusia2/core/workflow_detector.py',
        'geniusia2/core/embeddings_manager.py',
        'geniusia2/core/learning_manager.py',
        'geniusia2/core/task_replay.py',
        'geniusia2/core/event_capture.py',
    ]
    
    results = {}
    
    for module_path in modules:
        path = Path(module_path)
        if path.exists():
            size_kb = path.stat().st_size / 1024
            print(f"  ✓ {path.name:30} - {size_kb:.1f} KB")
            results[module_path] = True
        else:
            print(f"  ✗ {path.name:30} - MANQUANT")
            results[module_path] = False
    
    return results


def check_faiss_index():
    """Vérifie l'index FAISS en détail."""
    print("\n8. Index FAISS")
    print("=" * 60)
    
    index_file = Path("geniusia2/data/faiss_index/embeddings.index")
    metadata_file = Path("geniusia2/data/faiss_index/metadata.pkl")
    
    if not index_file.exists():
        print("  ✗ Fichier d'index manquant")
        return False
    
    if not metadata_file.exists():
        print("  ✗ Fichier de métadonnées manquant")
        return False
    
    # Taille des fichiers
    index_size = index_file.stat().st_size / 1024
    metadata_size = metadata_file.stat().st_size / 1024
    
    print(f"  ✓ Index: {index_size:.1f} KB")
    print(f"  ✓ Métadonnées: {metadata_size:.1f} KB")
    
    # Essayer de charger les métadonnées
    try:
        import pickle
        with open(metadata_file, 'rb') as f:
            metadata = pickle.load(f)
        
        if isinstance(metadata, list):
            print(f"  ✓ {len(metadata)} embeddings stockés")
        elif isinstance(metadata, dict):
            print(f"  ✓ {len(metadata)} embeddings stockés")
        else:
            print(f"  ⚠ Format de métadonnées inattendu: {type(metadata)}")
        
        return True
    except Exception as e:
        print(f"  ✗ Erreur de chargement: {e}")
        return False


def check_workflows():
    """Vérifie les workflows sauvegardés."""
    print("\n9. Workflows sauvegardés")
    print("=" * 60)
    
    workflow_dirs = [
        Path("geniusia2/data/user_profiles/workflows"),
        Path("data/user_profiles/workflows"),
    ]
    
    total_workflows = 0
    
    for workflow_dir in workflow_dirs:
        if workflow_dir.exists():
            workflows = list(workflow_dir.glob('workflow_*.json'))
            if workflows:
                print(f"  ✓ {workflow_dir}: {len(workflows)} workflows")
                total_workflows += len(workflows)
    
    if total_workflows > 0:
        print(f"\n  Total: {total_workflows} workflows disponibles")
        return True
    else:
        print("  ⚠ Aucun workflow sauvegardé")
        print("    C'est normal si tu n'as pas encore enregistré de workflows")
        return True


def generate_recommendations(results):
    """Génère des recommandations basées sur les résultats."""
    print("\n" + "=" * 60)
    print("RECOMMANDATIONS")
    print("=" * 60)
    
    recommendations = []
    
    # Vérifier FAISS
    if 'faiss' in results['dependencies'] and not results['dependencies']['faiss']:
        recommendations.append({
            'priority': 'CRITIQUE',
            'action': 'Installer FAISS',
            'command': './geniusia2/install_faiss.sh'
        })
    
    # Vérifier PyTorch
    if 'torch' in results['dependencies'] and not results['dependencies']['torch']:
        recommendations.append({
            'priority': 'CRITIQUE',
            'action': 'Installer PyTorch',
            'command': 'pip install torch torchvision'
        })
    
    # Vérifier OpenCLIP
    if 'open_clip' in results['dependencies'] and not results['dependencies']['open_clip']:
        recommendations.append({
            'priority': 'IMPORTANTE',
            'action': 'Installer OpenCLIP',
            'command': 'pip install open-clip-torch'
        })
    
    # Vérifier dépendances système
    missing_sys = [k for k, v in results.get('system', {}).items() if not v]
    if missing_sys:
        recommendations.append({
            'priority': 'IMPORTANTE',
            'action': f'Installer dépendances système: {", ".join(missing_sys)}',
            'command': f'sudo apt-get install {" ".join(missing_sys)}'
        })
    
    # Vérifier modèles
    missing_models = [k for k, v in results.get('models', {}).items() if not v]
    if missing_models:
        recommendations.append({
            'priority': 'OPTIONNELLE',
            'action': 'Télécharger les modèles ML',
            'command': 'python3 geniusia2/download_models.py'
        })
    
    if not recommendations:
        print("\n✓ Aucune action requise - Le système est prêt!")
        return
    
    # Afficher par priorité
    for priority in ['CRITIQUE', 'IMPORTANTE', 'OPTIONNELLE']:
        priority_recs = [r for r in recommendations if r['priority'] == priority]
        if priority_recs:
            print(f"\n{priority}:")
            for i, rec in enumerate(priority_recs, 1):
                print(f"  {i}. {rec['action']}")
                print(f"     → {rec['command']}")


def main():
    """Fonction principale."""
    print("\n" + "=" * 60)
    print("DIAGNOSTIC COMPLET DU SYSTÈME GENIUSIA V2")
    print("=" * 60)
    
    results = {
        'python': check_python_version(),
        'venv': check_virtual_env(),
        'dependencies': check_dependencies(),
        'system': check_system_dependencies(),
        'directories': check_data_directories(),
        'models': check_models(),
        'core': check_core_modules(),
        'faiss': check_faiss_index(),
        'workflows': check_workflows(),
    }
    
    # Générer les recommandations
    generate_recommendations(results)
    
    # Résumé global
    print("\n" + "=" * 60)
    print("RÉSUMÉ GLOBAL")
    print("=" * 60)
    
    total_checks = sum(len(v) if isinstance(v, dict) else 1 for v in results.values())
    passed_checks = sum(
        sum(1 for x in v.values() if x) if isinstance(v, dict) else (1 if v else 0)
        for v in results.values()
    )
    
    percentage = (passed_checks / total_checks * 100) if total_checks > 0 else 0
    
    print(f"\nVérifications réussies: {passed_checks}/{total_checks} ({percentage:.1f}%)")
    
    if percentage >= 90:
        print("\n✓ Système en excellent état!")
    elif percentage >= 70:
        print("\n⚠ Système fonctionnel mais quelques améliorations possibles")
    else:
        print("\n✗ Plusieurs composants nécessitent attention")
    
    return 0 if percentage >= 70 else 1


if __name__ == "__main__":
    sys.exit(main())