#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Script principal pour analyser la collection des lettres de Jules Berton.
Ce script orchestre l'ensemble du processus d'analyse et de génération de documentation.

Auteur: Assistant IA
Date: Septembre 2025
"""

import subprocess
import sys
from pathlib import Path

def run_script(script_name, description):
    """
    Exécute un script Python et affiche les résultats.
    
    Args:
        script_name (str): Nom du script à exécuter
        description (str): Description de l'action
    """
    print(f"\n🔄 {description}")
    print("=" * 60)
    
    try:
        # Utiliser l'interpréteur Python de l'environnement virtuel
        python_path = Path(__file__).parent / ".venv" / "bin" / "python"
        script_path = Path(__file__).parent / script_name
        
        result = subprocess.run(
            [str(python_path), str(script_path)], 
            capture_output=True, 
            text=True,
            cwd=Path(__file__).parent
        )
        
        if result.returncode == 0:
            print(result.stdout)
            print(f"✅ {description} terminé avec succès")
        else:
            print(f"❌ Erreur lors de l'exécution:")
            print(result.stderr)
            return False
            
    except Exception as e:
        print(f"❌ Erreur: {e}")
        return False
    
    return True

def main():
    """Fonction principale qui orchestre l'analyse complète."""
    
    print("📚 ANALYSE COMPLÈTE DE LA COLLECTION JULES BERTON")
    print("=" * 70)
    print("Ce script va analyser le fichier Excel et générer une documentation complète.")
    print()
    
    base_path = Path(__file__).parent
    excel_file = base_path / "Jules Berton - lettres, dates et lieux.xlsx"
    
    # Vérifier la présence du fichier Excel
    if not excel_file.exists():
        print(f"❌ Le fichier Excel '{excel_file.name}' n'a pas été trouvé.")
        print(f"   Assurez-vous qu'il soit présent dans le répertoire: {base_path}")
        return
    
    print(f"✓ Fichier Excel trouvé: {excel_file.name}")
    
    # Étape 1: Lecture des métadonnées Excel
    success = run_script(
        "read_excel_metadata.py", 
        "ÉTAPE 1: Lecture et analyse du fichier Excel"
    )
    if not success:
        print("❌ Impossible de continuer sans les métadonnées Excel.")
        return
    
    # Étape 2: Génération du README
    success = run_script(
        "generate_readme.py",
        "ÉTAPE 2: Génération du README.md avec métadonnées complètes"
    )
    if not success:
        print("⚠️  Le README n'a pas pu être généré, mais les métadonnées sont disponibles.")
    
    # Résumé final
    print("\n📋 RÉSUMÉ DE L'ANALYSE")
    print("=" * 50)
    
    # Vérifier les fichiers générés
    json_file = base_path / "lettres_metadata.json"
    readme_file = base_path / "README.md"
    
    if json_file.exists():
        print(f"✅ Métadonnées JSON: {json_file.name}")
    else:
        print(f"❌ Métadonnées JSON: Non trouvé")
    
    if readme_file.exists():
        print(f"✅ Documentation: {readme_file.name}")
    else:
        print(f"❌ Documentation: Non trouvé")
    
    print("\n🔧 FICHIERS UTILITAIRES DISPONIBLES:")
    print("- read_excel_metadata.py : Analyse le fichier Excel")
    print("- generate_readme.py     : Génère le README.md")
    print("- lettres_metadata.json  : Métadonnées au format JSON")
    
    print("\n📖 UTILISATION:")
    print("1. Pour re-analyser le fichier Excel:")
    print("   python read_excel_metadata.py")
    print("\n2. Pour régénérer le README:")
    print("   python generate_readme.py")
    print("\n3. Pour une analyse complète:")
    print("   python main.py")
    
    print(f"\n✨ Analyse terminée! Consultez le fichier README.md pour la documentation complète.")

if __name__ == "__main__":
    main()