import json
import logging
import re
import os
from collections import defaultdict
import pickle
import time
import shutil
from gematria import calculate_gematria

# --- Konfiguration ---
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

BOOK_RANGE = range(1, 40)
MAX_PHRASE_WORDS = 20
TEXTS_DIR = "texts/torah"
CACHE_FILE = "tanakh_phrasedict.cache"
OLD_INDICES_DIR = "indices_by_book"

def clean_text(text):
    """Bereinigt den hebräischen Text."""
    text = re.sub(r'\[.*?\]', '', text)
    text = re.sub(r"[^\u05D0-\u05EA\s]+", "", text)
    text = re.sub(r"\s+", " ", text).strip()
    return text

def cleanup_old_files():
    """Löscht alte, inkompatible Dateien und Verzeichnisse."""
    if os.path.isdir(OLD_INDICES_DIR):
        logging.warning(f"Lösche altes Index-Verzeichnis: '{OLD_INDICES_DIR}'...")
        shutil.rmtree(OLD_INDICES_DIR)
    # Die alte Cache-Datei muss ebenfalls gelöscht werden, da sie das neue Format nicht hat
    if os.path.exists(CACHE_FILE):
        logging.warning(f"Lösche alte Cache-Datei für Re-Indizierung: '{CACHE_FILE}'...")
        os.remove(CACHE_FILE)

def main():
    """Erstellt ein globales Phrasen-Wörterbuch mit Wortanzahl und Frequenz."""
    logging.info("Starte den globalen Index-Builder...")
    start_time = time.time()

    temp_phrases = []
    phrase_frequencies = defaultdict(int)

    # --- Phase 1: Alle Phrasen sammeln und Frequenzen zählen ---
    logging.info("Phase 1: Sammle Phrasen und zähle Frequenzen...")
    for book_num in BOOK_RANGE:
        filepath = os.path.join(TEXTS_DIR, f"{book_num:02}.json")
        if not os.path.exists(filepath):
            continue

        logging.info(f"  -> Verarbeite Buch {book_num:02}...")
        with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
            data = json.load(f)

        for chap_idx, chapter in enumerate(data.get("text", []), start=1):
            for verse_idx, verse_text in enumerate(chapter, start=1):
                words = clean_text(verse_text).split()
                if not words:
                    continue

                for length in range(1, min(len(words), MAX_PHRASE_WORDS) + 1):
                    for start in range(len(words) - length + 1):
                        phrase_words = words[start:start+length]
                        phrase_text = " ".join(phrase_words)

                        gematria_val = calculate_gematria("".join(phrase_words))
                        if gematria_val > 0:
                            source_ref = f"B{book_num:02d},K{chap_idx:02d},V{verse_idx:02d}"

                            # Speichere alle relevanten Daten temporär
                            temp_phrases.append({
                                "gematria": gematria_val,
                                "text": phrase_text,
                                "source": source_ref,
                                "words": length
                            })
                            # Zähle die Häufigkeit jeder einzigartigen Phrase
                            phrase_frequencies[phrase_text] += 1

    logging.info(f"Phase 1 abgeschlossen. {len(temp_phrases):,} Phrasen-Instanzen gefunden.")

    # --- Phase 2: Finales Wörterbuch mit Frequenzdaten erstellen ---
    logging.info("Phase 2: Erstelle finales Phrasen-Wörterbuch...")
    final_phrase_dict = defaultdict(list)

    # Set, um Duplikate (gleiche Phrase, gleiche Gematria) zu vermeiden
    seen_phrases = set()

    for phrase in temp_phrases:
        # Einzigartiger Schlüssel, um zu verhindern, dass die gleiche Phrase mehrfach pro Gematria-Wert gespeichert wird
        phrase_key = (phrase['gematria'], phrase['text'])
        if phrase_key in seen_phrases:
            continue

        seen_phrases.add(phrase_key)

        final_phrase_dict[phrase['gematria']].append({
            "text": phrase['text'],
            # Wichtig: Wir speichern jetzt auch Wortanzahl und Frequenz!
            "words": phrase['words'],
            "freq": phrase_frequencies[phrase['text']],
            "source": phrase['source'] # Quelle der ersten Begegnung
        })

    logging.info("Phase 2 abgeschlossen.")

    # --- Phase 3: Speichern ---
    logging.info(f"Phase 3: Speichere das Phrasen-Wörterbuch in Cache-Datei: {CACHE_FILE}")
    with open(CACHE_FILE, 'wb') as f:
        pickle.dump(dict(final_phrase_dict), f)

    end_time = time.time()
    logging.info(f"\nIndizierung erfolgreich abgeschlossen. Gesamtdauer: {(end_time - start_time):.2f} Sekunden.")

if __name__ == "__main__":
    cleanup_old_files()
    main()