"""Pydantic models for API requests and responses."""

from datetime import date, datetime
from typing import Any

from pydantic import BaseModel, Field, field_validator

from ...utils.logements import DPE_CLASSES

# ============================================================
# Requests
# ============================================================


class SaveRequest(BaseModel):
    """Request body for saving extracted data."""

    source_file: str | None = None
    data: dict[str, Any]
    depenses_tags: list[dict] | None = None
    overwrite: bool = False


class PredictTagsRequest(BaseModel):
    """Request body for predicting tags."""

    depenses: list[dict]


# ============================================================
# Responses - Documents
# ============================================================


class SaveResponse(BaseModel):
    """Response for save operation."""

    success: bool
    message: str
    document_id: int | None = None
    reference: str | None = None
    date: str | None = None


class DocumentSummary(BaseModel):
    """Summary of a saved document."""

    id: int
    reference: str
    date: str
    type: str | None
    source_file: str | None
    immeuble_code: str | None
    immeuble_adresse: str | None
    solde_montant: float | None
    solde_type: str | None
    created_at: str
    #: Derniere extraction ayant produit les donnees (absente sur une base
    #: anterieure a ce champ : l'appelant retombe alors sur `created_at`).
    extracted_at: str | None = None
    has_pdf: bool = False
    has_json: bool = False


# ============================================================
# Responses - Analytics
# ============================================================


class ImmeubleResponse(BaseModel):
    """Response for immeuble listing."""

    id: int
    code: str
    denomination: str | None = None
    adresse: str | None
    ville: str | None
    code_postal: str | None
    nb_lots: int = 0
    nb_depenses: int = 0


class LotResponse(BaseModel):
    """Response for lot listing."""

    id: int
    numero: str
    type: str | None
    immeuble_id: int
    immeuble_code: str | None


class TagResponse(BaseModel):
    """Response for tag listing."""

    id: int
    nom: str
    nb_depenses: int = 0


class FournisseurResponse(BaseModel):
    """Response for fournisseur listing."""

    nom: str
    nb_depenses: int
    total_debit: float


class DepenseDetail(BaseModel):
    """Detailed depense for analytics."""

    id: int
    document_id: int
    document_date: date | None
    document_reference: str | None
    immeuble_id: int
    immeuble_code: str | None
    immeuble_adresse: str | None
    lot_id: int | None
    lot_numero: str | None
    tag_id: int | None
    tag_nom: str | None
    categorie: str | None
    sous_categorie: str | None
    fournisseur: str | None
    description: str | None
    debit: float
    credit: float
    tva: float
    locatif: float
    deductible: float


class CategorySummary(BaseModel):
    """Summary for a category."""

    categorie: str
    count: int
    total_debit: float
    total_credit: float
    total_tva: float
    total_locatif: float
    total_deductible: float


class TagSummary(BaseModel):
    """Summary for a tag."""

    tag_id: int | None
    tag_nom: str | None
    count: int
    total_debit: float


class MonthlySummary(BaseModel):
    """Summary for a month."""

    year: int
    month: int
    count: int
    total_debit: float
    total_credit: float


class FournisseurSummary(BaseModel):
    """Summary for a fournisseur."""

    fournisseur: str | None
    count: int
    total_debit: float


class DepensesSummary(BaseModel):
    """Aggregated summary of depenses for analytics."""

    total_count: int
    total_debit: float
    total_credit: float
    total_tva: float
    total_locatif: float
    total_deductible: float
    by_category: list[CategorySummary]
    by_tag: list[TagSummary]
    by_month: list[MonthlySummary]
    by_fournisseur: list[FournisseurSummary]


# ============================================================
# Référentiel des logements
# ============================================================


class ImmeubleBody(BaseModel):
    """Ce qui se saisit sur un immeuble : son nom d'usage."""

    denomination: str | None = None

    @field_validator("denomination")
    @classmethod
    def _texte_vide_vaut_absent(cls, value: str | None) -> str | None:
        """Effacer le nom doit rendre l'immeuble à son code, pas le nommer « »."""
        if value is None:
            return None
        return value.strip() or None


class CaracteristiquesBody(BaseModel):
    """Caractéristiques d'un logement telles que saisies.

    Tous les champs sont optionnels : la fiche se remplit progressivement, et
    une fiche partielle vaut mieux qu'une fiche refusée.
    """

    bat: str | None = None
    etage: str | None = None
    type: str | None = None
    surface: float | None = Field(None, ge=0)
    surface_date_diag: date | None = None
    chauffage: str | None = None
    dpe_classe: str | None = None
    dpe_date_realisation: date | None = None
    numero_fiscal: str | None = None
    surface_impots: float | None = Field(None, ge=0)
    note_impots: str | None = None

    @field_validator("dpe_classe")
    @classmethod
    def _classe_connue(cls, value: str | None) -> str | None:
        """Refuse une classe hors A-G, faute de quoi les KPI DPE mentiraient."""
        if value is None or value == "":
            return None
        classe = value.strip().upper()
        if classe not in DPE_CLASSES:
            raise ValueError(f"Classe DPE inconnue : {value} (attendu A-G)")
        return classe

    @field_validator(
        "bat", "etage", "type", "chauffage", "numero_fiscal", "note_impots"
    )
    @classmethod
    def _texte_vide_vaut_absent(cls, value: str | None) -> str | None:
        """Un champ vide dans le tableau doit effacer la valeur, pas la figer."""
        if value is None:
            return None
        value = value.strip()
        return value or None


class CaracteristiquesResponse(CaracteristiquesBody):
    """Caractéristiques saisies, augmentées de leurs valeurs dérivées."""

    #: Péremption du DPE, déduite de la date de réalisation (+10 ans).
    dpe_echeance: date | None = None
    #: Surface impôts moins surface mesurée ; None si une des deux manque.
    delta_surface: float | None = None
    updated_at: datetime | None = None


class LotReferentielResponse(BaseModel):
    """Un lot et sa fiche, tels qu'affichés dans le tableau du référentiel."""

    id: int
    numero: str
    immeuble_id: int
    immeuble_code: str | None
    #: Nom d'usage de l'immeuble ; le tableau retombe sur le code s'il manque.
    immeuble_denomination: str | None = None

    #: Type de lot vu par l'extraction PDF, conservé tel quel.
    type_extrait: str | None
    #: Type retenu : celui de la fiche s'il existe, sinon celui du PDF.
    type_effectif: str | None
    #: Vrai quand les deux sources se contredisent (comparaison normalisée).
    type_ecart: bool = False

    caracteristiques: CaracteristiquesResponse | None = None

    #: Rattachements existants : un lot qui en a n'est pas supprimable.
    nb_revenus: int = 0
    nb_depenses: int = 0