"""
utils/logger.py - Logging-Modul für den Dr. Franz Psychochatbot

Dieses Modul stellt Logging-Funktionalitäten bereit:
- Protokollierung von Aktivitäten
- Unterstützung beim Debugging
- Überwachung der Performance
"""

import logging
import os
import time
from datetime import datetime
from typing import Optional, Dict, Any

# Importieren der Konfiguration
import config

class Logger:
    """Klasse zur Verwaltung des Loggings"""
    
    def __init__(self, log_level: str = config.LOG_LEVEL):
        """
        Initialisiert den Logger
        
        Args:
            log_level: Das Log-Level (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL)
        """
        self.log_level = log_level
        self.logger = self._setup_logger()
        self.start_time = time.time()
        self.interaction_count = 0
        
    def _setup_logger(self) -> logging.Logger:
        """
        Richtet den Logger ein
        
        Returns:
            Konfigurierter Logger
        """
        # Log-Level aus String in Logging-Konstante umwandeln
        numeric_level = getattr(logging, self.log_level.upper(), logging.INFO)
        
        # Logger konfigurieren
        logger = logging.getLogger("psychobot")
        logger.setLevel(numeric_level)
        
        # Handler für Konsolenausgabe
        console_handler = logging.StreamHandler()
        console_handler.setLevel(numeric_level)
        
        # Formatter für lesbares Format
        formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
        console_handler.setFormatter(formatter)
        
        # Handler hinzufügen, falls noch nicht vorhanden
        if not logger.handlers:
            logger.addHandler(console_handler)
        
        return logger
    
    def log_startup(self) -> None:
        """Protokolliert den Start der Anwendung"""
        self.logger.info(f"=== {config.CHATBOT_TITLE} gestartet ===")
        self.logger.info(f"Verwende Modell: {config.MODEL_ID}")
        self.logger.info(f"Debug-Modus: {config.DEBUG_MODE}")
        self.logger.info(f"API-Token vorhanden: {bool(config.API_TOKEN)}")
    
    def log_user_input(self, user_input: str) -> None:
        """
        Protokolliert eine Nutzereingabe
        
        Args:
            user_input: Die Eingabe des Nutzers
        """
        self.interaction_count += 1
        self.logger.info(f"Nutzeranfrage #{self.interaction_count}: {user_input[:50]}...")
    
    def log_bot_response(self, response: str, generation_time: float) -> None:
        """
        Protokolliert eine Bot-Antwort
        
        Args:
            response: Die Antwort des Bots
            generation_time: Die Zeit zur Generierung der Antwort in Sekunden
        """
        self.logger.info(f"Bot-Antwort #{self.interaction_count}: {response[:50]}... (Generiert in {generation_time:.2f}s)")
    
    def log_api_request(self, model_id: str, prompt_length: int) -> None:
        """
        Protokolliert eine API-Anfrage
        
        Args:
            model_id: Die ID des verwendeten Modells
            prompt_length: Die Länge des Prompts in Zeichen
        """
        self.logger.debug(f"API-Anfrage an {model_id} mit Prompt-Länge: {prompt_length} Zeichen")
    
    def log_api_response(self, status_code: int, response_time: float) -> None:
        """
        Protokolliert eine API-Antwort
        
        Args:
            status_code: Der HTTP-Statuscode
            response_time: Die Antwortzeit in Sekunden
        """
        self.logger.debug(f"API-Antwort erhalten: Status {status_code}, Zeit: {response_time:.2f}s")
    
    def log_error(self, error_type: str, error_message: str, details: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> None:
        """
        Protokolliert einen Fehler
        
        Args:
            error_type: Der Typ des Fehlers
            error_message: Die Fehlermeldung
            details: Optional, zusätzliche Details zum Fehler
        """
        self.logger.error(f"FEHLER - {error_type}: {error_message}")
        if details and config.DEBUG_MODE:
            self.logger.error(f"Details: {details}")
    
    def log_performance_stats(self) -> Dict[str, Any]:
        """
        Protokolliert Performance-Statistiken
        
        Returns:
            Dictionary mit Performance-Statistiken
        """
        uptime = time.time() - self.start_time
        hours, remainder = divmod(uptime, 3600)
        minutes, seconds = divmod(remainder, 60)
        
        stats = {
            "uptime": f"{int(hours)}h {int(minutes)}m {int(seconds)}s",
            "interactions": self.interaction_count,
            "interactions_per_hour": round(self.interaction_count / (uptime / 3600), 2) if uptime > 0 else 0
        }
        
        self.logger.info(f"Performance-Statistiken: Laufzeit {stats['uptime']}, "
                        f"{stats['interactions']} Interaktionen, "
                        f"{stats['interactions_per_hour']} Interaktionen/Stunde")
        
        return stats