"""Phase 1B.5 ImgAuth — 기존 marker success 문서 targeted 재변환.

목적:
  Phase 1B 배포 (2026-05-01) ~ 1B.5 직전 사이에 marker_worker 가 만든 success 문서들은
  md_content 안에 깨진 ref (`![](_page_0_Picture_3.jpeg)` 등) 만 있고 NAS 파일 부재.
  1B.5 deploy 후 이 문서들을 force_reprocess=true 로 다시 큐에 넣어 이미지 persist +
  md_content ref 정규화 (`docimg:img_NNN`) 을 적용한다.

사용자 못박은 절차 (plan: piped-humming-crystal.md Step 6):
  1. 1B.5 merge/deploy 전에는 기존 success 문서 절대 건드리지 않음
  2. 1B.5 deploy + 신규 업로드 1~2건 + sample 5건 검증 후에만 28건 진행
  3. anchor/baseline 보존: pre-snapshot CSV + 재변환 전후 quality metric 비교값
  4. Phase 2 cron 와 분리 (별 단계, 야간 시간 단발 실행)

실행:
  # 1) 후보 + pre-snapshot 출력 (CSV stdout)
  docker compose exec fastapi python /app/scripts/marker_reprocess_existing_success.py --dry-run

  # 2) sample 모드 (지정한 doc_id 만 enqueue)
  docker compose exec fastapi python /app/scripts/marker_reprocess_existing_success.py \\
      --apply --only 4809,5127,5180,5183

  # 3) 전체 28건 enqueue (sample 검증 통과 후)
  docker compose exec fastapi python /app/scripts/marker_reprocess_existing_success.py --apply

  # 4) snapshot CSV 파일 저장
  docker compose exec fastapi python /app/scripts/marker_reprocess_existing_success.py \\
      --dry-run --snapshot-csv /app/logs/marker_pre_imgauth_snapshot_2026MMDD.csv

배포 후 검증:
  - 모든 후보가 md_status='success' 유지
  - document_images row 분포 (예상: ~20건 이미지 보유, ~8건 없음)
  - md_content 안 `docimg:` ref 수 == document_images row 수 per doc
  - anchor doc 4809 quality 비교 (heading_count / table_row_count / text_length_ratio ±5%)
"""

import argparse
import asyncio
import csv
import json
import os
import sys
from io import StringIO

sys.path.insert(0, os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "app"))

from sqlalchemy import text
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession, async_sessionmaker, create_async_engine


CANDIDATES_SQL = """
SELECT id, md_status, md_content_hash, md_extraction_engine, md_extraction_engine_version,
       md_extraction_quality, md_generated_at,
       file_format, file_path, title
  FROM documents
 WHERE md_status = 'success'
   AND md_extraction_engine = 'marker'
 ORDER BY id
"""


def _serialize_row(row) -> dict:
    quality = row.md_extraction_quality
    return {
        "id": row.id,
        "md_status": row.md_status,
        "md_content_hash": row.md_content_hash,
        "md_extraction_engine": row.md_extraction_engine,
        "md_extraction_engine_version": row.md_extraction_engine_version,
        "md_extraction_quality": json.dumps(quality, ensure_ascii=False) if quality else "",
        "md_generated_at": row.md_generated_at.isoformat() if row.md_generated_at else "",
        "file_format": row.file_format,
        "file_path": row.file_path,
        "title": row.title or "",
    }


async def run(*, apply: bool, only_ids: set[int] | None, snapshot_csv: str | None) -> int:
    database_url = os.getenv(
        "DATABASE_URL",
        "postgresql+asyncpg://pkm:pkm@localhost:5432/pkm",
    )

    engine = create_async_engine(database_url)
    session_factory = async_sessionmaker(
        engine, class_=AsyncSession, expire_on_commit=False
    )

    try:
        async with session_factory() as session:
            rows = (await session.execute(text(CANDIDATES_SQL))).all()
            if only_ids:
                rows = [r for r in rows if r.id in only_ids]

            print(f"=== marker success 후보 = {len(rows)}건 ===")
            if not rows:
                print("후보 없음 — 종료.")
                return 0

            # pre-snapshot CSV 출력
            buf = StringIO()
            writer = csv.DictWriter(
                buf,
                fieldnames=[
                    "id", "md_status", "md_content_hash", "md_extraction_engine",
                    "md_extraction_engine_version", "md_extraction_quality",
                    "md_generated_at", "file_format", "file_path", "title",
                ],
            )
            writer.writeheader()
            for row in rows:
                writer.writerow(_serialize_row(row))
            csv_text = buf.getvalue()

            if snapshot_csv:
                with open(snapshot_csv, "w", encoding="utf-8") as f:
                    f.write(csv_text)
                print(f"[snapshot] {snapshot_csv} 에 {len(rows)}행 기록")
            else:
                print("\n=== Pre-snapshot CSV ===")
                print(csv_text)

            if not apply:
                print(f"\n[dry-run] {len(rows)}건 영향. --apply 로 실제 enqueue.")
                return 0

            # enqueue — UNIQUE(document_id, stage) WHERE status IN ('pending', 'processing')
            # 가 있으므로 활성 markdown 행이 없는 doc 만 통과. 충돌 시 silent skip.
            # CAST(:payload AS jsonb) — `::jsonb` postfix 캐스트는 SQLAlchemy text()
            # 의 named-param prefix `:` 와 충돌해 syntax error 발생.
            ENQUEUE_SQL = text("""
                INSERT INTO processing_queue (document_id, stage, status, payload)
                VALUES (:doc_id, 'markdown', 'pending', CAST(:payload AS jsonb))
                ON CONFLICT DO NOTHING
            """)

            payload = json.dumps({
                "force_reprocess": True,
                "reason": "phase_1b5_imgauth_targeted_reprocess",
            })

            inserted = 0
            for row in rows:
                result = await session.execute(
                    ENQUEUE_SQL, {"doc_id": row.id, "payload": payload}
                )
                if result.rowcount > 0:
                    inserted += 1

            await session.commit()
            print(f"\n[apply] enqueue 완료 — {inserted}/{len(rows)} 건 신규 markdown 큐 추가")
            print("        (skip = 이미 활성 markdown 큐 행이 있는 문서)")
            return 0
    finally:
        await engine.dispose()


def _parse_only_ids(arg: str | None) -> set[int] | None:
    if not arg:
        return None
    out: set[int] = set()
    for part in arg.split(","):
        part = part.strip()
        if part:
            out.add(int(part))
    return out or None


def main() -> int:
    parser = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)
    parser.add_argument("--apply", action="store_true", help="실제 enqueue (기본 dry-run)")
    parser.add_argument("--dry-run", action="store_true", help="명시적 dry-run (default 동등)")
    parser.add_argument(
        "--only", type=str, default=None,
        help="쉼표 구분 doc_id 화이트리스트 (sample 검증용, 예: 4809,5127,5180)",
    )
    parser.add_argument(
        "--snapshot-csv", type=str, default=None,
        help="pre-snapshot 을 stdout 대신 이 경로의 CSV 파일로 저장",
    )
    args = parser.parse_args()

    if args.apply and args.dry_run:
        parser.error("--apply 와 --dry-run 동시 지정 불가")

    only_ids = _parse_only_ids(args.only)
    return asyncio.run(run(
        apply=args.apply,
        only_ids=only_ids,
        snapshot_csv=args.snapshot_csv,
    ))


if __name__ == "__main__":
    sys.exit(main())