"""Tests de la detection deterministe des incises.

`detect_incises` / `incise_speaker` / `iter_incise_pieces` sont pures et
testables sans Gemma. Deux passes : inversion verbe-pronom ("dit-il") et
nominale consciente du casting ("compatit Holden", "informa le soldat").
"""
from __future__ import annotations

from inkflow.analysis.segmenter import (
    detect_incises,
    incise_role,
    incise_speaker,
    iter_incise_pieces,
)

NAMES = {"Holden", "Kajri", "Camina Drummer"}


def _pieces(text: str, names=NAMES) -> list[tuple[bool, str]]:
    return iter_incise_pieces(text, detect_incises(text, names=names))


# --- Passe inversion (verbe-pronom) -----------------------------------------

def test_inversion_au_milieu():
    assert _pieces("James Holden, coupa-t-elle. Je sais qui vous êtes.") == [
        (False, "James Holden,"),
        (True, "coupa-t-elle."),
        (False, "Je sais qui vous êtes."),
    ]


def test_inversion_en_fin():
    assert _pieces("C'est fini, dit-elle.") == [
        (False, "C'est fini,"),
        (True, "dit-elle."),
    ]


def test_inversion_reflechi_exclamation():
    assert _pieces("Viens ici, s'écria-t-il !") == [
        (False, "Viens ici,"),
        (True, "s'écria-t-il !"),
    ]


def test_inversion_fermee_par_virgule():
    assert _pieces("Pars, répondit-elle, et ne reviens pas.") == [
        (False, "Pars,"),
        (True, "répondit-elle,"),
        (False, "et ne reviens pas."),
    ]


def test_inversion_complements_apres_pronom():
    assert _pieces("Trop tard, murmura-t-il en souriant. Partons.") == [
        (False, "Trop tard,"),
        (True, "murmura-t-il en souriant."),
        (False, "Partons."),
    ]


def test_double_inversion():
    assert _pieces("Stop, dit-il. Non, reprit-elle.") == [
        (False, "Stop,"),
        (True, "dit-il."),
        (False, "Non,"),
        (True, "reprit-elle."),
    ]


# --- Incise en fin de parole : tout le reste de la replique est narration ----

def test_incise_apres_fin_de_phrase_va_jusqu_au_bout():
    # Apres "…" la parole est close : "dit-il ... provisoires." est narration.
    text = ("Dans une minute, oui. Je voudrais juste… dit-il avec un geste vague, "
            "comme si tout cela n'avait plus d'importance.")
    assert _pieces(text) == [
        (False, "Dans une minute, oui. Je voudrais juste…"),
        (True, "dit-il avec un geste vague, comme si tout cela n'avait plus "
               "d'importance."),
    ]


def test_incise_apres_virgule_reprend_le_dialogue():
    # Apres une simple virgule, le dialogue reprend (contraste avec ci-dessus).
    assert _pieces("Pars, répondit-elle, et ne reviens pas.") == [
        (False, "Pars,"),
        (True, "répondit-elle,"),
        (False, "et ne reviens pas."),
    ]


def test_incise_nominale_apres_point_interrogation_va_au_bout():
    text = "Vraiment ? demanda-t-il en se levant. Il s'éloigna."
    assert _pieces(text) == [
        (False, "Vraiment ?"),
        (True, "demanda-t-il en se levant. Il s'éloigna."),
    ]


# --- Passe nominale (verbe + sujet connu) -----------------------------------

def test_nominale_nom_propre():
    assert _pieces("Toutes mes condoléances, compatit Holden.") == [
        (False, "Toutes mes condoléances,"),
        (True, "compatit Holden."),
    ]


def test_nominale_alias_apres_ponctuation_forte():
    # "?" comme delimiteur a gauche + sujet = alias d'un personnage connu.
    assert _pieces("Flippant, cet enfoiré, hein ? lança Drummer.") == [
        (False, "Flippant, cet enfoiré, hein ?"),
        (True, "lança Drummer."),
    ]


def test_nominale_clitic_et_nom_de_role():
    assert _pieces("Vous venez, monsieur ? lui demanda un garde.") == [
        (False, "Vous venez, monsieur ?"),
        (True, "lui demanda un garde."),
    ]


# --- incise_speaker : seeding du locuteur explicite -------------------------

def test_seed_speaker_nom_propre():
    text = "Toutes mes condoléances, compatit Holden."
    inc = detect_incises(text, names=NAMES)[0]
    assert incise_speaker(text, inc, NAMES) == "Holden"


def test_seed_speaker_alias_vers_canonique():
    text = "Hein ? lança Drummer."
    inc = detect_incises(text, names=NAMES)[0]
    assert incise_speaker(text, inc, NAMES) == "Camina Drummer"


def test_seed_speaker_role_non_nomme_est_none():
    # Un nom de role ("un garde") n'est pas un personnage du casting -> pas de seed.
    text = "Vous venez ? lui demanda un garde."
    inc = detect_incises(text, names=NAMES)[0]
    assert incise_speaker(text, inc, NAMES) is None


def test_seed_speaker_inversion_est_none():
    text = "C'est fini, dit-elle."
    inc = detect_incises(text, names=NAMES)[0]
    assert incise_speaker(text, inc, NAMES) is None


def test_seed_nom_propre_absent_du_casting():
    # Le nom est ecrit dans l'incise -> seede meme si l'extraction l'a rate.
    text = "Bonjour, lança Drummer."
    inc = detect_incises(text, names=set())[0]
    assert incise_speaker(text, inc, set()) == "Drummer"
    assert _pieces(text, names=set()) == [
        (False, "Bonjour,"),
        (True, "lança Drummer."),
    ]


# --- Faux positifs a NE PAS detecter ----------------------------------------

def test_vocatif_adresse_pas_incise():
    # Le personnage est interpelle, pas une incise (aucun verbe de parole).
    text = "Vous n'avez pas l'air en mesure de rendre service, capitaine Holden."
    assert detect_incises(text, names=NAMES) == []


def test_imperatif_sans_incise():
    assert detect_incises("Donne-le-moi.", names=NAMES) == []


def test_pronom_tu_exclu():
    assert detect_incises("Crois-tu ?", names=NAMES) == []


def test_replique_simple_sans_incise():
    assert detect_incises("Bonjour à tous.", names=NAMES) == []


def test_sans_noms_inversion_seule():
    # Sans casting fourni, la passe inversion fonctionne toujours.
    assert _pieces("C'est fini, dit-elle.", names=set()) == [
        (False, "C'est fini,"),
        (True, "dit-elle."),
    ]


# --- Invariants -------------------------------------------------------------

def test_texte_preserve_modulo_espaces():
    text = "James Holden, coupa-t-elle. Je sais qui vous êtes."
    joined = "".join(p for _, p in _pieces(text))
    assert joined.replace(" ", "") == text.replace(" ", "")


def test_bornes_non_chevauchantes_et_triees():
    text = "Stop, dit-il. Non, reprit-elle."
    incs = detect_incises(text, names=NAMES)
    assert all(incs[i].end <= incs[i + 1].start for i in range(len(incs) - 1))
    for inc in incs:
        assert 0 <= inc.start < inc.end <= len(text)


# --- Passe deterministe : reparation de l'alternance des tours ---------------

from inkflow.analysis.segmenter import _repair_alternation  # noqa: E402
from inkflow.models import Incise, Segment, SegmentType  # noqa: E402


def _D(text: str, speaker: str, incises=None) -> Segment:
    return Segment(type=SegmentType.DIALOGUE, text=text, speaker=speaker,
                   incises=incises or [])


def _N(text: str = "narration") -> Segment:
    return Segment(type=SegmentType.NARRATION, text=text, speaker="narrateur")


def _speakers(segments, sl):
    return [segments[i].speaker for i in sl]


def test_alternance_corrige_doublons_de_tour():
    # Echange a deux, le modele a double des tours (D,H,H) -> doit redevenir D,H,D.
    segs = [
        _N(),
        _D("Je suis ravie.", "Drummer"),
        _D("C'est moche.", "Holden"),
        _D("Je ne devrais pas la ramener.", "Holden"),  # erreur
        _N(),
    ]
    _repair_alternation(segs, names={"Drummer", "Holden"})
    assert _speakers(segs, [1, 2, 3]) == ["Drummer", "Holden", "Drummer"]


def test_alternance_ancre_par_incise_nominale():
    # Seed nominal en tete (compatit Holden) -> fixe la parite du motif.
    t0 = "Toutes mes condoléances, compatit Holden."
    seed = [Incise(start=t0.index("compatit"), end=len(t0))]
    segs = [
        _N(),
        _D(t0, "Holden", seed),
        _D("Merci.", "Kajri"),
        _D("Nous n'avons pas été présentés.", "Kajri"),  # erreur
        _D("James Holden.", "Holden"),                   # erreur
        _D("Ah, croustillant.", "Kajri"),                # erreur
        _N(),
    ]
    _repair_alternation(segs, names={"Holden", "Kajri"})
    assert _speakers(segs, [1, 2, 3, 4, 5]) == [
        "Holden", "Kajri", "Holden", "Kajri", "Holden"]


def test_alternance_trois_locuteurs_ancres_sabstient():
    # Un 3e locuteur (meme via incise) dans le run -> pas d'alternance binaire forcee.
    ta = "Ça satisfait, disait Bobbie."
    tb = "Oui, convint Naomi."
    tc = "Avec des jeunes, précisa Alex."
    segs = [
        _N(),
        _D(ta, "Bobbie", [Incise(start=ta.index("disait"), end=len(ta))]),
        _D(tb, "Naomi", [Incise(start=tb.index("convint"), end=len(tb))]),
        _D(tc, "Alex", [Incise(start=tc.index("précisa"), end=len(tc))]),
        _N(),
    ]
    _repair_alternation(segs, names={"Bobbie", "Naomi", "Alex"})
    assert _speakers(segs, [1, 2, 3]) == ["Bobbie", "Naomi", "Alex"]


def test_alternance_run_deja_correct_inchange():
    segs = [_N(), _D("a", "Holden"), _D("b", "Kajri"),
            _D("c", "Holden"), _D("d", "Kajri"), _N()]
    before = _speakers(segs, [1, 2, 3, 4])
    _repair_alternation(segs, names={"Holden", "Kajri"})
    assert _speakers(segs, [1, 2, 3, 4]) == before


def test_alternance_trois_locuteurs_sabstient():
    # 3 locuteurs distincts dans le run -> pas d'alternance binaire, on ne touche pas.
    segs = [_N(), _D("a", "Holden"), _D("b", "Kajri"),
            _D("c", "Drummer"), _N()]
    _repair_alternation(segs, names={"Holden", "Kajri", "Drummer"})
    assert _speakers(segs, [1, 2, 3]) == ["Holden", "Kajri", "Drummer"]


def test_alternance_narration_intercalee_rompt_le_run():
    # STRICT (GAP=0) : toute narration entre deux repliques coupe le run, car
    # elle peut porter une continuation du meme locuteur (cf. ch06). On ne force
    # donc PAS l'alternance a travers une narration.
    segs = [_N(), _D("a", "Drummer"), _N("il marqua une pause"),
            _D("b", "Holden"), _D("c", "Holden"), _N()]
    _repair_alternation(segs, names={"Holden", "Drummer"})
    # Le run effectif est [b, c] (consecutifs) : 1 seul locuteur resolu -> abstention.
    assert _speakers(segs, [1, 3, 4]) == ["Drummer", "Holden", "Holden"]


def test_incise_role_renvoie_le_nom_de_role():
    # "informa le soldat" : pas un locuteur NOMME, mais un role identifiable.
    text = "La réception commence, madame, informa le soldat."
    inc = detect_incises(text, names=NAMES)[0]
    assert incise_speaker(text, inc, NAMES) is None      # pas de nom propre
    assert incise_role(text, inc, NAMES) == "soldat"     # role detecte
    # Un nom propre n'est pas un role.
    text2 = "Bonjour, lança Drummer."
    inc2 = detect_incises(text2, names=set())[0]
    assert incise_role(text2, inc2, set()) is None


def test_alternance_seed_contradictoire_sabstient():
    # Deux seeds nominaux contradictoires avec toute alternance -> abstention.
    ta = "Bonjour, dit Holden."
    tb = "Salut, répondit Holden."
    segs = [
        _N(),
        _D(ta, "Holden", [Incise(start=ta.index("dit"), end=len(ta))]),
        _D("Entre les deux.", "Kajri"),
        _D(tb, "Holden", [Incise(start=tb.index("répondit"), end=len(tb))]),
        _N(),
    ]
    # Motif alterne impossible (Holden en 0 et 2 exige Kajri en 1, OK en fait) :
    # ici l'alternance H,K,H EST coherente avec les deux ancres -> applique.
    _repair_alternation(segs, names={"Holden", "Kajri"})
    assert _speakers(segs, [1, 2, 3]) == ["Holden", "Kajri", "Holden"]
