#!/usr/bin/env python3
"""
build_noms_famille_gazetteer.py
Construit deux gazetteers de noms de famille français à partir du fichier INSEE.

Source : /home/dom/ai/anonymisation/data/insee/noms2008nat_txt.txt
         (TSV : NOM, puis effectifs par décennie 1891-2000)

Sorties dans /home/dom/ai/anonymisation/data/insee/ :
  - noms_famille_france.txt       : TOUS les noms (219K), un par ligne, majuscules
  - noms_famille_frequents.txt    : noms avec total >= 100 ET longueur >= 3 caractères
"""

import os
from collections import Counter

INPUT_FILE = "/home/dom/ai/anonymisation/data/insee/noms2008nat_txt.txt"
OUTPUT_DIR = "/home/dom/ai/anonymisation/data/insee"
OUTPUT_ALL = os.path.join(OUTPUT_DIR, "noms_famille_france.txt")
OUTPUT_FREQ = os.path.join(OUTPUT_DIR, "noms_famille_frequents.txt")

MIN_TOTAL = 100       # seuil de fréquence pour le fichier "fréquents"
MIN_LENGTH = 3        # longueur minimale pour le fichier "fréquents"
SKIP_NAMES = {"AUTRES NOMS"}


def main():
    all_names = []
    freq_names = []
    frequencies = []  # pour les stats de distribution

    with open(INPUT_FILE, "r", encoding="utf-8") as f:
        header = f.readline()  # skip header
        print(f"En-tête : {header.strip()}")

        for line in f:
            line = line.strip()
            if not line:
                continue

            parts = line.split("\t")
            nom = parts[0].strip()

            if nom in SKIP_NAMES:
                continue

            # Calculer la fréquence totale sur toutes les décennies
            total = 0
            for val in parts[1:]:
                val = val.strip()
                try:
                    total += int(val)
                except ValueError:
                    pass

            # Tous les noms (uppercase, déjà le cas dans le fichier)
            nom_upper = nom.upper()
            all_names.append(nom_upper)
            frequencies.append(total)

            # Filtre pour les noms fréquents
            if total >= MIN_TOTAL and len(nom_upper) >= MIN_LENGTH:
                freq_names.append(nom_upper)

    # Écriture des fichiers
    with open(OUTPUT_ALL, "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write("\n".join(all_names) + "\n")

    with open(OUTPUT_FREQ, "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write("\n".join(freq_names) + "\n")

    # --- Stats ---
    print(f"\n{'='*60}")
    print(f"STATISTIQUES")
    print(f"{'='*60}")
    print(f"Fichier source      : {INPUT_FILE}")
    print(f"Noms totaux lus     : {len(all_names):>10,}")
    print(f"  → {OUTPUT_ALL}")
    print(f"Noms fréquents      : {len(freq_names):>10,}  (total >= {MIN_TOTAL}, len >= {MIN_LENGTH})")
    print(f"  → {OUTPUT_FREQ}")
    print(f"Noms exclus (filtre): {len(all_names) - len(freq_names):>10,}")

    # Distribution de fréquence
    print(f"\n--- Distribution des fréquences ---")
    buckets = [
        (0, 0, "0 (hapax)"),
        (1, 9, "1-9"),
        (10, 49, "10-49"),
        (50, 99, "50-99"),
        (100, 499, "100-499"),
        (500, 999, "500-999"),
        (1000, 4999, "1 000-4 999"),
        (5000, 9999, "5 000-9 999"),
        (10000, 49999, "10 000-49 999"),
        (50000, 99999, "50 000-99 999"),
        (100000, float("inf"), "100 000+"),
    ]
    for lo, hi, label in buckets:
        count = sum(1 for freq in frequencies if lo <= freq <= hi)
        if count > 0:
            print(f"  {label:>20s} : {count:>8,} noms")

    # Top 20
    print(f"\n--- Top 20 noms les plus fréquents ---")
    indexed = list(zip(all_names, frequencies))
    indexed.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    for i, (nom, freq) in enumerate(indexed[:20], 1):
        print(f"  {i:>2}. {nom:<25s} {freq:>10,}")

    # Quelques stats globales
    total_naissances = sum(frequencies)
    print(f"\nTotal naissances couvertes : {total_naissances:>12,}")
    print(f"Fréquence médiane         : {sorted(frequencies)[len(frequencies)//2]:>12,}")
    print(f"Fréquence moyenne         : {total_naissances / len(frequencies):>12,.1f}")


if __name__ == "__main__":
    main()