"""Проверка и докачка моделей при запуске.

Обновление возит только папку app, поэтому смена режима работы может
потребовать файла, которого на машине нет: так вышло с детектором речи,
и сервис узнал об этом на первой же задаче. Список моделей и их адреса
живут здесь, внутри app, и приезжают вместе с кодом.
"""
import logging
from collections.abc import Callable
from pathlib import Path

__all__ = ["required_models", "missing_models", "ensure_models"]

log = logging.getLogger("talkscore-asr")

RELEASES = "https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/releases/download"
# Модель распознавания качается отдельно: она весит сотни мегабайт и лежит
# на Hugging Face, докачивать её молча при запуске неправильно.
DOWNLOADABLE = {
    "silero_vad.onnx": f"{RELEASES}/asr-models/silero_vad.onnx",
    "nemo_en_titanet_small.onnx":
        f"{RELEASES}/speaker-recongition-models/nemo_en_titanet_small.onnx",
}


def required_models(models_dir: Path, diarize: bool) -> list[Path]:
    """Что должно лежать на диске при текущих настройках."""
    needed = [models_dir / "gigaam" / "config.json"]
    if diarize:
        needed.append(models_dir / "sherpa-onnx-pyannote-segmentation-3-0" / "model.onnx")
        needed.append(models_dir / "nemo_en_titanet_small.onnx")
    else:
        needed.append(models_dir / "silero_vad.onnx")
    return needed


def missing_models(models_dir: Path, diarize: bool) -> list[Path]:
    return [path for path in required_models(models_dir, diarize) if not path.is_file()]


def ensure_models(models_dir: Path, diarize: bool,
                  fetch: Callable[[str, Path], None] | None = None) -> list[Path]:
    """Докачивает мелкие модели, которых не хватает. Возвращает оставшиеся.

    Скачиваются только те, что весят единицы мегабайт: ждать их при запуске
    не накладно. Всё крупное остаётся на download_models.bat - тянуть сотни
    мегабайт без спроса нельзя.
    """
    # Загрузчик передаётся параметром, а не берётся из глобальной области:
    # подмену глобальной функции в тестах перебивает порядок импортов.
    fetch = fetch or _fetch
    still_missing: list[Path] = []
    for path in missing_models(models_dir, diarize):
        url = DOWNLOADABLE.get(path.name)
        if url is None:
            still_missing.append(path)
            continue
        try:
            fetch(url, path)
            print(f"  Докачана модель: {path.name}")
        except Exception as exc:  # noqa: BLE001 - причина неважна, важен внятный отказ
            log.warning("не удалось скачать %s: %s", path.name, exc)
            still_missing.append(path)
    return still_missing


def _fetch(url: str, dst: Path) -> None:
    """Скачивает файл во временное имя и переименовывает.

    Встраиваемый Python идёт без хранилища сертификатов, поэтому берём
    requests с certifi, а не urllib.
    """
    import requests

    dst.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    tmp = dst.with_suffix(dst.suffix + ".part")
    with requests.get(url, stream=True, timeout=120) as response:
        response.raise_for_status()
        with open(tmp, "wb") as handle:
            for chunk in response.iter_content(chunk_size=1 << 16):
                handle.write(chunk)
    # Переименование в конце: оборванная закачка не должна выглядеть моделью.
    tmp.replace(dst)