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"""
OCR 服务统一接口
支持本地OCR模型和HTTP接口两种方式，可通过配置选择
"""

import logging
import os
from abc import ABC, abstractmethod
from typing import Optional, Callable, List, Tuple, Any

logger = logging.getLogger(__name__)


class OCRService(ABC):
    """OCR服务抽象接口"""
    
    @abstractmethod
    async def remove_tag(self, text: str) -> str:
        """
        移除文本中的位置标签
        
        Args:
            text: 包含位置标签的文本
            
        Returns:
            清理后的文本
        """
        pass
    
    @abstractmethod
    def remove_tag_sync(self, text: str) -> str:
        """
        同步版本的 remove_tag（用于同步代码）
        
        Args:
            text: 包含位置标签的文本
            
        Returns:
            清理后的文本
        """
        pass
    
    @abstractmethod
    async def extract_positions(self, text: str) -> List[Tuple[List[int], float, float, float, float]]:
        """
        从文本中提取位置信息
        
        Args:
            text: 包含位置标签的文本
            
        Returns:
            位置信息列表，格式为 [(页码列表, left, right, top, bottom), ...]
        """
        pass
    
    @abstractmethod
    def extract_positions_sync(self, text: str) -> List[Tuple[List[int], float, float, float, float]]:
        """
        同步版本的 extract_positions（用于同步代码）
        
        Args:
            text: 包含位置标签的文本
            
        Returns:
            位置信息列表
        """
        pass
    
    @abstractmethod
    async def parse_into_bboxes(
        self,
        pdf_bytes: bytes,
        callback: Optional[Callable[[float, str], None]] = None,
        zoomin: int = 3,
        filename: str = "document.pdf"
    ) -> List[dict]:
        """
        解析 PDF 并返回边界框
        
        Args:
            pdf_bytes: PDF 文件的二进制数据
            callback: 进度回调函数 (progress: float, message: str) -> None
            zoomin: 图像放大倍数（1-5，默认为3）
            filename: 文件名（仅用于日志）
            
        Returns:
            边界框列表
        """
        pass
    
    @abstractmethod
    def parse_into_bboxes_sync(
        self,
        pdf_bytes: bytes,
        callback: Optional[Callable[[float, str], None]] = None,
        zoomin: int = 3,
        filename: str = "document.pdf"
    ) -> List[dict]:
        """
        同步版本的 parse_into_bboxes（用于同步代码）
        
        Args:
            pdf_bytes: PDF 文件的二进制数据
            callback: 进度回调函数（注意：HTTP 调用中无法实时传递回调，此参数将被忽略）
            zoomin: 图像放大倍数（1-5，默认为3）
            filename: 文件名（仅用于日志）
            
        Returns:
            边界框列表
        """
        pass


class LocalOCRService(OCRService):
    """本地OCR服务实现（直接调用本地OCR模型）"""
    
    def __init__(self, parser_instance=None):
        """
        初始化本地OCR服务
        
        Args:
            parser_instance: SimplePdfParser 实例，如果不提供则自动创建
        """
        if parser_instance is None:
            from ocr import SimplePdfParser
            from ocr.config import MODEL_DIR
            logger.info(f"Initializing local OCR parser with model_dir={MODEL_DIR}")
            self.parser = SimplePdfParser(model_dir=MODEL_DIR)
        else:
            self.parser = parser_instance
    
    async def remove_tag(self, text: str) -> str:
        """使用本地解析器的静态方法移除标签"""
        # SimplePdfParser.remove_tag 是静态方法，可以直接调用
        return self.parser.remove_tag(text)
    
    def remove_tag_sync(self, text: str) -> str:
        """同步版本的 remove_tag"""
        return self.parser.remove_tag(text)
    
    async def extract_positions(self, text: str) -> List[Tuple[List[int], float, float, float, float]]:
        """使用本地解析器的静态方法提取位置"""
        # SimplePdfParser.extract_positions 是静态方法，可以直接调用
        return self.parser.extract_positions(text)
    
    def extract_positions_sync(self, text: str) -> List[Tuple[List[int], float, float, float, float]]:
        """同步版本的 extract_positions"""
        return self.parser.extract_positions(text)
    
    async def parse_into_bboxes(
        self,
        pdf_bytes: bytes,
        callback: Optional[Callable[[float, str], None]] = None,
        zoomin: int = 3,
        filename: str = "document.pdf"
    ) -> List[dict]:
        """使用本地解析器解析PDF"""
        # 本地解析器可以直接接受BytesIO
        import asyncio
        from io import BytesIO
        
        # 在后台线程中运行同步方法
        loop = asyncio.get_event_loop()
        bboxes = await loop.run_in_executor(
            None,
            lambda: self.parser.parse_into_bboxes(BytesIO(pdf_bytes), callback=callback, zoomin=zoomin)
        )
        return bboxes
    
    def parse_into_bboxes_sync(
        self,
        pdf_bytes: bytes,
        callback: Optional[Callable[[float, str], None]] = None,
        zoomin: int = 3,
        filename: str = "document.pdf"
    ) -> List[dict]:
        """同步版本的 parse_into_bboxes"""
        from io import BytesIO
        # 本地解析器可以直接接受BytesIO
        return self.parser.parse_into_bboxes(BytesIO(pdf_bytes), callback=callback, zoomin=zoomin)


class HTTPOCRService(OCRService):
    """HTTP OCR服务实现（通过HTTP接口调用OCR服务）"""
    
    def __init__(self, base_url: Optional[str] = None, timeout: float = 300.0):
        """
        初始化HTTP OCR服务
        
        Args:
            base_url: OCR 服务的基础 URL，如果不提供则从环境变量 OCR_SERVICE_URL 获取
            timeout: 请求超时时间（秒），默认 300 秒
        """
        from ocr.client import OCRClient
        self.client = OCRClient(base_url=base_url, timeout=timeout)
    
    async def remove_tag(self, text: str) -> str:
        """通过HTTP接口移除标签"""
        return await self.client.remove_tag(text)
    
    def remove_tag_sync(self, text: str) -> str:
        """同步版本的 remove_tag"""
        return self.client.remove_tag_sync(text)
    
    async def extract_positions(self, text: str) -> List[Tuple[List[int], float, float, float, float]]:
        """通过HTTP接口提取位置"""
        return await self.client.extract_positions(text)
    
    def extract_positions_sync(self, text: str) -> List[Tuple[List[int], float, float, float, float]]:
        """同步版本的 extract_positions"""
        return self.client.extract_positions_sync(text)
    
    async def parse_into_bboxes(
        self,
        pdf_bytes: bytes,
        callback: Optional[Callable[[float, str], None]] = None,
        zoomin: int = 3,
        filename: str = "document.pdf"
    ) -> List[dict]:
        """通过HTTP接口解析PDF"""
        return await self.client.parse_into_bboxes(pdf_bytes, callback, zoomin, filename)
    
    def parse_into_bboxes_sync(
        self,
        pdf_bytes: bytes,
        callback: Optional[Callable[[float, str], None]] = None,
        zoomin: int = 3,
        filename: str = "document.pdf"
    ) -> List[dict]:
        """同步版本的 parse_into_bboxes"""
        return self.client.parse_into_bboxes_sync(pdf_bytes, callback, zoomin, filename)


# 全局服务实例（懒加载）
_global_service: Optional[OCRService] = None


def get_ocr_service() -> OCRService:
    """
    获取全局 OCR 服务实例（单例模式）
    根据环境变量 OCR_MODE 选择使用本地或HTTP方式：
    - OCR_MODE=local 或未设置：使用本地OCR模型
    - OCR_MODE=http：使用HTTP接口
    
    也可以通过环境变量 OCR_SERVICE_URL 配置HTTP服务的地址（仅在OCR_MODE=http时生效）
    
    Returns:
        OCRService 实例
    """
    global _global_service
    if _global_service is None:
        ocr_mode = os.getenv("OCR_MODE", "local").lower()
        
        if ocr_mode == "http":
            base_url = os.getenv("OCR_SERVICE_URL", "http://localhost:8000/api/v1/ocr")
            logger.info(f"Initializing HTTP OCR service with URL: {base_url}")
            _global_service = HTTPOCRService(base_url=base_url)
        else:
            logger.info("Initializing local OCR service")
            _global_service = LocalOCRService()
    
    return _global_service


# 为了向后兼容，保留 get_ocr_client 函数（但重定向到 get_ocr_service）
def get_ocr_client() -> OCRService:
    """
    获取OCR服务实例（向后兼容函数）
    建议使用 get_ocr_service() 替代
    
    Returns:
        OCRService 实例
    """
    return get_ocr_service()