import os
import gradio as gr
from huggingface_hub import hf_hub_download
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from pptx import Presentation
from pptx.util import Inches, Pt
from pptx.enum.text import PP_ALIGN
from huggingface_hub import login
import torch

# Préprompt amélioré pour une meilleure structuration
PREPROMPT = """Vous êtes un assistant IA chargé de générer une présentation PowerPoint. Générez une présentation structurée en suivant ce format EXACT:

TITRE: [Titre principal de la présentation]
DIAPO 1:
Titre: [Titre de la diapo]
Points:
- Point 1
- Point 2
- Point 3
DIAPO 2:
Titre: [Titre de la diapo]
Points:
- Point 1
- Point 2
- Point 3
[Continuez avec ce format pour chaque diapositive]

Analysez le texte suivant et créez une présentation claire et professionnelle :"""

# Authentification HuggingFace
token = os.getenv('Authentification_HF')
login(token)
model_id = "mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407"

# Initialisation du modèle avec des paramètres de contexte plus grands
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")

def parse_presentation_content(content):
    """Parse le contenu généré en sections pour les diapositives"""
    slides = []
    current_slide = None
    
    for line in content.split('\n'):
        line = line.strip()
        if line.startswith('TITRE:'):
            slides.append({'type': 'title', 'title': line[6:].strip()})
        elif line.startswith('DIAPO'):
            if current_slide:
                slides.append(current_slide)
            current_slide = {'type': 'content', 'title': '', 'points': []}
        elif line.startswith('Titre:') and current_slide:
            current_slide['title'] = line[6:].strip()
        elif line.startswith('- ') and current_slide:
            current_slide['points'].append(line[2:].strip())
    
    if current_slide:
        slides.append(current_slide)
    
    return slides

def create_presentation(slides):
    """Crée la présentation PowerPoint à partir des sections parsées"""
    prs = Presentation()
    
    # Première diapo (titre)
    title_slide = prs.slides.add_slide(prs.slide_layouts[0])
    title_slide.shapes.title.text = slides[0]['title']
    
    # Autres diapos
    for slide in slides[1:]:
        content_slide = prs.slides.add_slide(prs.slide_layouts[1])
        content_slide.shapes.title.text = slide['title']
        
        if slide['points']:
            body = content_slide.shapes.placeholders[1].text_frame
            body.clear()
            for point in slide['points']:
                p = body.add_paragraph()
                p.text = point
                p.level = 0
    
    return prs

def generate_content_and_pptx(text):
    """Fonction en deux étapes : génération du contenu puis création du PPTX"""
    # Ajout du préprompt au texte de l'utilisateur
    full_prompt = PREPROMPT + "\n\n" + text
    
    # Génération du contenu avec le modèle
    inputs = tokenizer.apply_chat_template(
        [{"role": "user", "content": full_prompt}],
        return_tensors="pt",
        return_dict=True
    )
    
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=4096,
        temperature=0.3
    )
    
    # Extraction du texte généré
    generated_content = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    
    # Parse le contenu et crée la présentation
    slides = parse_presentation_content(generated_content)
    prs = create_presentation(slides)
    
    # Sauvegarde de la présentation
    output_path = "presentation.pptx"
    prs.save(output_path)
    
    return generated_content, f"Présentation générée avec succès ! Vous pouvez la télécharger ici : {os.path.abspath(output_path)}"

# CSS personnalisé pour un thème sombre amélioré
css = """
/* Styles globaux */
.gradio-container {
    background-color: #000000 !important;
}

/* Titre et description */
h1, h2, h3, p, label, .label-text {
    color: #ffffff !important;
}

/* Zones de texte */
.gr-box, .gr-input, .gr-textarea, .gr-textbox, .gr-text-input {
    background-color: #000000 !important;
    border: 1px solid #666666 !important;
    color: #ffffff !important;
}

/* Boutons */
.gr-button {
    background-color: #333333 !important;
    color: #ffffff !important;
    border: 1px solid #666666 !important;
}

.gr-button:hover {
    background-color: #444444 !important;
}

/* Progress bar et éléments de statut */
.gr-progress, .gr-status {
    color: #ffffff !important;
    background-color: #000000 !important;
}

/* Conteneurs et boîtes */
.gr-panel, .gr-box {
    background-color: #000000 !important;
    border: 1px solid #666666 !important;
}

/* Texte de placeholder */
::placeholder {
    color: #999999 !important;
}

/* Scrollbar personnalisée */
::-webkit-scrollbar {
    width: 10px;
    background-color: #000000;
}

::-webkit-scrollbar-thumb {
    background-color: #666666;
    border-radius: 5px;
}

::-webkit-scrollbar-track {
    background-color: #333333;
}
"""

# Interface Gradio avec une zone de texte plus grande et thème sombre amélioré
with gr.Blocks(theme=gr.themes.Default(), css=css) as demo:
    gr.Markdown(
        """
        # Générateur de Présentations PowerPoint
        
        Entrez votre texte et obtenez une présentation PowerPoint générée automatiquement.
        """
    )
    
    with gr.Row():
        with gr.Column():
            input_text = gr.Textbox(
                lines=10,
                label="Entrez votre texte",
                placeholder="Décrivez le contenu que vous souhaitez pour votre présentation...",
            )
    
    with gr.Row():
        generate_btn = gr.Button("Générer la présentation")
    
    with gr.Row():
        with gr.Column():
            output_content = gr.Textbox(
                label="Contenu généré par l'IA",
                lines=10,
                show_copy_button=True
            )
            output_status = gr.Textbox(
                label="Statut de la génération"
            )
    
    generate_btn.click(
        fn=generate_content_and_pptx,
        inputs=input_text,
        outputs=[output_content, output_status]
    )

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()