import numpy as np
import requests


url = 'http://kb.athene.tech/api/1.0/ontology/'


def is_ontology_exists(ontology_uid: str, url: str) -> bool:
    '''
    Проверяет, существует ли онтология в сервисе.
    @param ontology_uid: УИД онтологии.
    @param url: Базовый URL сервиса.
    '''
    list_ontologies = requests.get(url).json()['response']['items']
    for onto in list_ontologies:
        if onto['uid'] == ontology_uid:
            return True
    return False


def rename_entity(list_names: dict) -> dict:
    '''
    Нормализация названий объектов.
    @param list_names: Список названий объектов.
    '''
    temp_list = list()
    for entity in list_names.values():
        entity: str
        temp_list.append(entity.title().replace(' ', ''))
    return temp_list


def get_entity_square(width: float, height: float) -> float:
    '''
    Получение площади занимаемой области.
    @param width: Ширина области в px.
    @param height: Высота области в px.
    '''
    return abs(width * height)


def get_request_data(entities: dict, objects: np.ndarray, confs: np.ndarray, boxes: np.ndarray) -> tuple[list, list]:
    '''
    Формирование данных для сервиса онтологий.
    @param entities: Список имён объектов.
    @param results_ndarray: Результат распознавания объектов.
    '''
    classroom = 'classroom'
    entities = rename_entity(entities)
    object_properties = list()
    data_properties = list()

    for entity_idx, entity in enumerate(entities):
        if (entity_idx in objects):
            object_properties.append({'domain': entity, 'property': 'locatedIn', 'range': classroom})
        else:
            object_properties.append({'domain': entity, 'property': 'notLocatedIn', 'range': classroom})

    for object_idx, object in enumerate(objects):
        conf = confs[object_idx]
        box = boxes[object_idx]
        entity = entities[object.item()]
        data_properties.append({'domain': entity, 'property': 'hasArea', 'value': get_entity_square(float(box[2]), float(box[3]))})
        data_properties.append({'domain': entity, 'property': 'hasConfidence', 'value': float(conf)})

    return object_properties, data_properties


def analyze(ontology_uid: str, object_properties: list, data_properties: list, queries: list[str]) -> tuple[2]:
    '''
    Базовая функция анализа.
    @param ontology_uid: УИД онтологии.
    @param object_properties: Объектные свойства.
    @param data_properties: Свойства данных.
    @param queries: Список запросов для запуска.
    '''
    if not is_ontology_exists(ontology_uid, url):
        raise Exception(f'Онтология с uid {ontology_uid} не существует')

    # Формирование данных для запроса к сервису работы с онтологиями.
    data = {
        'data':
            {
                'objectPropertyAssertions': object_properties,
                'dataPropertyAssertions': data_properties
            }
    }
    params = '&'.join([f'names={query}' for query in queries])
    
    # Выполнение запроса.
    response = requests.post(url + f'{ontology_uid}/query/multi?{params}', json=data).json()
    
    return response