import os

import gradio as gr
from download_url import download_text_and_title
from cache_system import CacheHandler
from gradio_client import Client

print(f"CPU cores: {os.cpu_count()}.")

server = os.environ.get("SERVER") or True
auth_token = os.environ.get("TOKEN") or True

client = Client(server)


def finish_generation(text: str) -> str:
    return f"{text}\n\n⬇️ Ayuda a mejorar la herramienta marcando si el resumen es correcto o no.⬇️"


def generate_text(
    url: str, mode: int, progress=gr.Progress(track_tqdm=False)
) -> (str, str):
    global cache_handler
    global run_log

    # 1) Download the article

    progress(0, desc="🤖 Accediendo a la noticia")

    # First, check if the URL is in the cache
    title, text, temp = cache_handler.get_from_cache(url, mode)
    if title is not None and text is not None and temp is not None:
        temp = finish_generation(temp)
        yield title, temp, text
    else:
        try:
            title, text = download_text_and_title(url)
        except Exception as e:
            title = None
            text = None

        if title is None or text is None:
            yield (
                "🤖 No he podido acceder a la notica, asegurate que la URL es correcta y que es posible acceder a la noticia desde un navegador.",
                "❌❌❌ Inténtalo de nuevo ❌❌❌",
                "Error",
            )
            return (
                "🤖 No he podido acceder a la notica, asegurate que la URL es correcta y que es posible acceder a la noticia desde un navegador.",
                "❌❌❌ Inténtalo de nuevo ❌❌❌",
                "Error",
            )

        progress(0.5, desc="🤖 Leyendo noticia")

        try:
            temp = client.predict(
                url,  # str  in '🌐 URL de la noticia' Textbox component
                title,  # str  in '🌐 Título de la noticia' Textbox component
                text,  # str  in '📰 Cuerpo de la noticia' Textbox component
                mode,  # float (numeric value between 0 and 100) in '🎚️ Nivel de resumen' Slider component
                api_name="/predict",
            )

            for o in temp:
                yield title, temp, text
        except Exception as e:
            yield (
                "🤖 El servidor no se encuentra disponible.",
                "❌❌❌ Inténtalo de nuevo más tarde ❌❌❌",
                "Error",
            )
            return (
                "🤖 El servidor no se encuentra disponible.",
                "❌❌❌ Inténtalo de nuevo más tarde ❌❌❌",
                "Error",
            )

        cache_handler.add_to_cache(
            url=url, title=title, text=text, summary_type=mode, summary=temp
        )
        temp = finish_generation(temp)
        yield title, temp, text

        run_log.flag()
    return title, temp, text


cache_handler = CacheHandler(max_cache_size=1000)
feedback_log = gr.HuggingFaceDatasetSaver(auth_token, "Iker/Clickbait-News")

demo = gr.Interface(
    generate_text,
    inputs=[
        gr.Textbox(
            label="🌐 URL de la noticia",
            info="Introduce la URL de la noticia que deseas resumir.",
            value="https://www.heraldo.es/noticias/salud/2024/01/08/atun-alimento-grasa-muscular-ayuda-combatir-colesterol-1702116.html",
            interactive=True,
        ),
        gr.Slider(
            minimum=0,
            maximum=100,
            step=50,
            value=50,
            label="🎚️ Nivel de resumen",
            info="""¿Hasta qué punto quieres resumir la noticia? 

Si solo deseas un resumen, selecciona 0.

Si buscas un resumen y desmontar el clickbait, elige 50.

Para obtener solo la respuesta al clickbait, selecciona 100""",
            interactive=True,
        ),
    ],
    outputs=[
        gr.Textbox(
            label="📰 Titular de la noticia",
            interactive=False,
            placeholder="Aquí aparecerá el título de la noticia",
        ),
        gr.Textbox(
            label="🗒️ Resumen",
            interactive=False,
            placeholder="Aquí aparecerá el resumen de la noticia.",
        ),
        gr.Textbox(
            label="Noticia completa",
            visible=False,
            render=False,
            interactive=False,
            placeholder="Aquí aparecerá el resumen de la noticia.",
        ),
    ],
    title="⚔️ Clickbait Fighter! ⚔️",
    thumbnail="logo2.png",
    theme="JohnSmith9982/small_and_pretty",
    description="""Esta Inteligencia Artificial es capaz de generar un resumen de una sola frase que revela la verdad detrás de un titular sensacionalista o clickbait. Solo tienes que introducir la URL de la noticia. La IA accederá a la noticia, la leerá y en cuestión de segundos generará un resumen de una sola frase que revele la verdad detrás del titular.
   
   🎚 Ajusta el nivel de resumen con el control deslizante. Cuanto maś alto, más corto será el resumen.
   
   🗒 La IA no es capaz de acceder a todas las webs, por ejemplo, si introduces un enlace a una noticia que requiere suscripción, la IA no podrá acceder a ella. Algunas webs pueden tener tecnologías para bloquear bots.
   
   ⌚ La IA se encuentra corriendo en un hardware bastante modesto, debería tardar menos de 10 segundos en generar el resumen, pero si muchos usuarios usan la app a la vez, tendrás que esperar tu turno.
   
   💸 Este es un projecto sin ánimo de lucro, no se genera ningún tipo de ingreso con esta app. Los datos, la IA y el código se publicarán para su uso en la investigación académica. No puedes usar esta app para ningún uso comercial.
   
   🧪 El modelo se encuentra en fase de desarrollo, si quieres ayudar a mejorarlo puedes usar los botones 👍 y 👎 para valorar el resumen. ¡Gracias por tu ayuda!""",
    article="Esta Inteligencia Artificial ha sido generada por Iker García-Ferrero. Puedes saber más sobre mi trabajo en mi [página web](https://ikergarcia1996.github.io/Iker-Garcia-Ferrero/) o mi perfil de [X](https://twitter.com/iker_garciaf). Puedes ponerte en contacto conmigo a través de correo electrónico (ver web) y X.",
    cache_examples=False,
    concurrency_limit=1,
    allow_flagging="manual",
    flagging_options=[("👍", "correct"), ("👎", "incorrect")],
    flagging_callback=feedback_log,
)

demo.queue(max_size=None)
demo.launch(share=False)