#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Script pour générer un README.md complet en utilisant les métadonnées 
des lettres de Jules Berton.

Auteur: Assistant IA
Date: Septembre 2025
"""

import json
import os
from pathlib import Path
from collections import defaultdict, Counter
from datetime import datetime

def load_metadata(json_path):
    """
    Charge les métadonnées depuis le fichier JSON.
    
    Args:
        json_path (str): Chemin vers le fichier JSON
        
    Returns:
        list: Liste des métadonnées des lettres
    """
    try:
        with open(json_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            return json.load(f)
    except FileNotFoundError:
        print(f"❌ Erreur: Le fichier '{json_path}' n'a pas été trouvé.")
        return []
    except Exception as e:
        print(f"❌ Erreur lors de la lecture du fichier JSON: {e}")
        return []

def group_letters_by_date(metadata):
    """
    Groupe les lettres par date (chaque ligne du Excel représente une page).
    
    Args:
        metadata (list): Liste des métadonnées
        
    Returns:
        dict: Dictionnaire groupé par date
    """
    letters_by_date = defaultdict(list)
    
    for entry in metadata:
        date = entry.get('Date')
        if date:
            letters_by_date[date].append(entry)
    
    return dict(letters_by_date)

def get_letter_info(date_entries):
    """
    Extrait les informations principales d'une lettre à partir de ses pages.
    
    Args:
        date_entries (list): Liste des entrées pour une même date
        
    Returns:
        dict: Informations consolidées de la lettre
    """
    # Prendre les informations de la première page (elles sont identiques pour toutes les pages)
    first_entry = date_entries[0]
    
    return {
        'date': first_entry.get('Date'),
        'lieu_epoque': first_entry.get('Lieu d\'époque'),
        'pays_epoque': first_entry.get('Pays d\'époque'),
        'bateau': first_entry.get('Bateau'),
        'lieu_actuel': first_entry.get('Lieu actuel'),
        'pays_actuel': first_entry.get('Pays actuel'),
        'has_transcription': first_entry.get('has_transcription', False),
        'has_images': first_entry.get('has_images', False),
        'image_count': len(date_entries),  # Nombre de pages
        'pages': [entry.get('Page') for entry in date_entries]
    }

def generate_statistics(letters_data):
    """
    Génère des statistiques sur la collection.
    
    Args:
        letters_data (dict): Données des lettres groupées par date
        
    Returns:
        dict: Statistiques de la collection
    """
    stats = {
        'total_letters': len(letters_data),
        'total_pages': sum(info['image_count'] for info in letters_data.values()),
        'with_transcription': sum(1 for info in letters_data.values() if info['has_transcription']),
        'with_images': sum(1 for info in letters_data.values() if info['has_images']),
        'years': defaultdict(int),
        'locations': Counter(),
        'countries': Counter(),
        'boats': Counter()
    }
    
    for date, info in letters_data.items():
        # Statistiques par année
        year = date[:4]
        stats['years'][year] += 1
        
        # Lieux et pays
        if info['lieu_epoque']:
            stats['locations'][info['lieu_epoque']] += 1
        if info['pays_epoque']:
            stats['countries'][info['pays_epoque']] += 1
        if info['bateau']:
            stats['boats'][info['bateau']] += 1
    
    return stats

def format_location_info(info):
    """
    Formate les informations de lieu pour l'affichage.
    
    Args:
        info (dict): Informations de la lettre
        
    Returns:
        str: Lieu formaté
    """
    lieu_parts = []
    
    if info['lieu_epoque']:
        lieu_parts.append(info['lieu_epoque'])
    
    if info['pays_epoque'] and info['pays_epoque'] != info['lieu_epoque']:
        lieu_parts.append(f"({info['pays_epoque']})")
    
    return ", ".join(lieu_parts) if lieu_parts else "-"

def format_current_location(info):
    """
    Formate les informations de lieu actuel.
    
    Args:
        info (dict): Informations de la lettre
        
    Returns:
        str: Lieu actuel formaté
    """
    if info['lieu_actuel']:
        if info['pays_actuel'] and info['pays_actuel'] != info['lieu_actuel']:
            return f"{info['lieu_actuel']} ({info['pays_actuel']})"
        return info['lieu_actuel']
    return "-"

def generate_image_links(info):
    """
    Génère les liens vers les images.
    
    Args:
        info (dict): Informations de la lettre
        
    Returns:
        str: Liens formatés
    """
    if not info['has_images']:
        return "❌"
    
    links = []
    for i, page in enumerate(info['pages']):
        # Convertir en string et nettoyer
        page_str = str(page) if page else ""
        if page_str.endswith('.jpg'):
            page_letter = page_str.replace('.jpg', '')
            links.append(f"[{page_letter}](lettres_scannees/{info['date']}%20{page_str})")
        else:
            # Si ce n'est pas un nom de fichier, ignorer
            continue
    
    return ", ".join(links) if links else "❌"

def generate_readme_content(letters_data, stats):
    """
    Génère le contenu complet du README.md.
    
    Args:
        letters_data (dict): Données des lettres
        stats (dict): Statistiques
        
    Returns:
        str: Contenu du README
    """
    content = []
    
    # En-tête
    content.append("# Correspondance de Jules Berton")
    content.append("")
    content.append("## Description du projet")
    content.append("")
    content.append("Cette collection présente la correspondance de Jules Berton et de sa famille, ")
    content.append(f"comprenant **{stats['total_letters']} lettres** datées de 1875 à 1895, ")
    content.append(f"représentant un total de **{stats['total_pages']} pages**.")
    content.append("")
    content.append("La collection comprend :")
    content.append("- **Images scannées** : Les pages originales des lettres manuscrites (dossier `lettres_scannees/`)")
    content.append("- **Transcriptions** : Les transcriptions complètes des lettres en format Markdown (dossier `transcriptions/`)")
    content.append("- **Métadonnées** : Informations détaillées sur les dates, lieux et contexte (fichier Excel)")
    content.append("")
    
    # Statistiques
    content.append("## Statistiques de la collection")
    content.append("")
    content.append(f"- **Total des lettres** : {stats['total_letters']}")
    content.append(f"- **Total des pages** : {stats['total_pages']}")
    content.append(f"- **Lettres avec transcription** : {stats['with_transcription']} ({stats['with_transcription']/stats['total_letters']*100:.1f}%)")
    content.append(f"- **Lettres avec images** : {stats['with_images']} ({stats['with_images']/stats['total_letters']*100:.1f}%)")
    content.append("")
    
    # Répartition par année
    content.append("### Répartition par année")
    content.append("")
    for year in sorted(stats['years'].keys()):
        count = stats['years'][year]
        content.append(f"- **{year}** : {count} lettres")
    content.append("")
    
    # Lieux principaux
    if stats['locations']:
        content.append("### Lieux principaux mentionnés")
        content.append("")
        for lieu, count in stats['locations'].most_common(10):
            content.append(f"- **{lieu}** : {count} lettres")
        content.append("")
    
    # Navires
    if stats['boats']:
        content.append("### Navires mentionnés")
        content.append("")
        for bateau, count in stats['boats'].most_common():
            content.append(f"- **{bateau}** : {count} lettres")
        content.append("")
    
    # Structure des fichiers
    content.append("## Organisation des données")
    content.append("")
    content.append("### Structure des fichiers")
    content.append("")
    content.append("```")
    content.append("├── Jules Berton - lettres, dates et lieux.xlsx    # Métadonnées détaillées")
    content.append("├── lettres_scannees/                              # Images originales")
    content.append("│   ├── YYYY-MM-DD a.jpg                          # Page 1 de la lettre")
    content.append("│   ├── YYYY-MM-DD b.jpg                          # Page 2 de la lettre")
    content.append("│   └── ...")
    content.append("├── transcriptions/                                # Transcriptions textuelles")
    content.append("│   ├── YYYY-MM-DD.md                             # Transcription complète")
    content.append("│   └── ...")
    content.append("└── README.md                                      # Ce fichier")
    content.append("```")
    content.append("")
    
    # Catalogue des lettres par année
    content.append("## Catalogue des lettres")
    content.append("")
    
    # Grouper par année
    letters_by_year = defaultdict(list)
    for date, info in sorted(letters_data.items()):
        year = date[:4]
        letters_by_year[year].append((date, info))
    
    for year in sorted(letters_by_year.keys()):
        content.append(f"### Année {year}")
        content.append("")
        content.append("| Date | Lieu d'époque | Lieu actuel | Bateau | Transcription | Images | Pages |")
        content.append("|------|---------------|-------------|---------|---------------|---------|-------|")
        
        for date, info in letters_by_year[year]:
            transcription_link = f"[📝](transcriptions/{date}.md)" if info['has_transcription'] else "❌"
            images_link = generate_image_links(info)
            lieu_epoque = format_location_info(info)
            lieu_actuel = format_current_location(info)
            bateau = info['bateau'] if info['bateau'] else "-"
            
            content.append(f"| {date} | {lieu_epoque} | {lieu_actuel} | {bateau} | {transcription_link} | {images_link} | {info['image_count']} |")
        
        content.append("")
    
    # Informations sur les personnages
    content.append("## Personnages principaux")
    content.append("")
    content.append("- **Jules Berton** - Officier de marine, auteur principal des lettres")
    content.append("- **Marie** - Sœur de Jules, destinataire fréquente")
    content.append("- **Henriette** - Sœur")
    content.append("- **Camille** - Beau-frère")
    content.append("- **M. de Brazza** - Administrateur colonial mentionné")
    content.append("")
    
    # Thèmes
    content.append("## Thèmes récurrents")
    content.append("")
    content.append("- **Correspondance familiale** - Échanges entre frères et sœurs")
    content.append("- **Carrière navale** - Vie d'officier de marine, embarquements, navigations")
    content.append("- **Missions coloniales** - Service au Gabon, en Afrique équatoriale")
    content.append("- **Deuil familial** - Mort du père en 1886")
    content.append("- **Vie sociale** - Relations avec les familles et amis")
    content.append("")
    
    # Notes techniques
    content.append("## Notes techniques")
    content.append("")
    content.append("- Les transcriptions respectent l'orthographe et la ponctuation originales")
    content.append("- Les lettres sont organisées par ordre chronologique")
    content.append("- Les métadonnées incluent les lieux d'époque et actuels quand disponibles")
    content.append("- Les images sont numérisées en haute résolution au format JPG")
    content.append("- Certaines lettres peuvent avoir plusieurs versions (suffixe -2)")
    content.append("")
    content.append("---")
    content.append("")
    content.append(f"*Dernière mise à jour : {datetime.now().strftime('%d %B %Y')}*")
    content.append(f"*Généré automatiquement à partir des métadonnées Excel*")
    
    return "\n".join(content)

def main():
    """Fonction principale."""
    
    base_path = Path(__file__).parent
    json_path = base_path / "lettres_metadata.json"
    readme_path = base_path / "README.md"
    
    print("📚 GÉNÉRATION DU README.MD AVEC MÉTADONNÉES")
    print("=" * 50)
    
    # Charger les métadonnées
    metadata = load_metadata(json_path)
    if not metadata:
        return
    
    print(f"✓ {len(metadata)} entrées chargées depuis le JSON")
    
    # Grouper par date
    letters_by_date = group_letters_by_date(metadata)
    
    # Consolider les informations par lettre
    letters_data = {}
    for date, entries in letters_by_date.items():
        letters_data[date] = get_letter_info(entries)
    
    print(f"✓ {len(letters_data)} lettres consolidées")
    
    # Générer les statistiques
    stats = generate_statistics(letters_data)
    
    print(f"✓ Statistiques générées")
    print(f"  - {stats['total_letters']} lettres")
    print(f"  - {stats['total_pages']} pages")
    print(f"  - {len(stats['years'])} années couvertes")
    print(f"  - {len(stats['locations'])} lieux différents")
    print(f"  - {len(stats['boats'])} navires mentionnés")
    
    # Générer le contenu du README
    readme_content = generate_readme_content(letters_data, stats)
    
    # Écrire le fichier
    try:
        with open(readme_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write(readme_content)
        print(f"✓ README.md généré avec succès : {readme_path}")
    except Exception as e:
        print(f"❌ Erreur lors de l'écriture : {e}")

if __name__ == "__main__":
    main()