"""오디오 캡처 백엔드 공통 인터페이스.

모든 백엔드는 16kHz / mono / float32(-1.0~1.0) 프레임을 큐로 흘려보낸다.
리샘플링과 다운믹스는 각 백엔드가 책임진다.
"""

from __future__ import annotations

import abc
import queue
import threading
from dataclasses import dataclass

import numpy as np

from ..constants import SAMPLE_RATE


@dataclass(frozen=True)
class AudioSource:
    """UI에 노출되는 캡처 대상 한 줄."""

    kind: str  # "process" | "device"
    identifier: str  # pid 문자열 또는 장치 인덱스
    label: str
    detail: str = ""
    icon_path: str = ""

    @property
    def pid(self) -> int:
        return int(self.identifier) if self.kind == "process" else 0

    @property
    def device_index(self) -> int:
        return int(self.identifier) if self.kind == "device" else -1


class CaptureError(RuntimeError):
    """캡처를 시작할 수 없을 때."""


class CaptureBackend(abc.ABC):
    """오디오 캡처 백엔드 베이스."""

    name = "base"
    #: 특정 프로그램 소리만 분리해서 받을 수 있는가
    per_process = False

    def __init__(self, max_queue_frames: int = 400) -> None:
        self._queue: queue.Queue[np.ndarray] = queue.Queue(maxsize=max_queue_frames)
        self._stop = threading.Event()
        self._thread: threading.Thread | None = None
        self._error: Exception | None = None

    # --- 하위 클래스가 구현 -------------------------------------------
    @abc.abstractmethod
    def _run(self) -> None:
        """블로킹 캡처 루프. self._stop 이 set 될 때까지 _emit() 호출."""

    @staticmethod
    @abc.abstractmethod
    def available() -> bool:
        """현재 환경에서 이 백엔드를 쓸 수 있는가."""

    @staticmethod
    @abc.abstractmethod
    def list_sources() -> list[AudioSource]:
        """선택 가능한 캡처 대상 목록."""

    # --- 공통 동작 -----------------------------------------------------
    def start(self) -> None:
        if self._thread and self._thread.is_alive():
            return
        self._stop.clear()
        self._error = None
        self._thread = threading.Thread(
            target=self._thread_main, name=f"capture-{self.name}", daemon=True
        )
        self._thread.start()

    def _thread_main(self) -> None:
        try:
            self._run()
        except Exception as exc:  # noqa: BLE001 - 워커 스레드 경계
            self._error = exc

    def stop(self, timeout: float = 2.0) -> None:
        self._stop.set()
        if self._thread:
            self._thread.join(timeout=timeout)
            self._thread = None

    @property
    def running(self) -> bool:
        return bool(self._thread and self._thread.is_alive())

    @property
    def error(self) -> Exception | None:
        return self._error

    def _emit(self, frame: np.ndarray) -> None:
        """캡처 프레임 투입. 큐가 가득 차면 가장 오래된 프레임을 버린다.

        실시간 자막에서는 밀린 오디오보다 최신 오디오가 항상 더 가치 있다.
        """
        try:
            self._queue.put_nowait(frame)
        except queue.Full:
            try:
                self._queue.get_nowait()
                self._queue.put_nowait(frame)
            except (queue.Empty, queue.Full):
                pass

    def read(self, timeout: float = 0.5) -> np.ndarray | None:
        try:
            return self._queue.get(timeout=timeout)
        except queue.Empty:
            return None

    def drain(self) -> None:
        while not self._queue.empty():
            try:
                self._queue.get_nowait()
            except queue.Empty:
                break


def to_mono_16k(data: np.ndarray, channels: int, src_rate: int) -> np.ndarray:
    """인터리브된 float32 PCM을 16kHz 모노로 변환."""
    if data.size == 0:
        return data.astype(np.float32, copy=False)
    audio = data.astype(np.float32, copy=False)
    if channels > 1:
        usable = (audio.size // channels) * channels
        audio = audio[:usable].reshape(-1, channels).mean(axis=1)
    if src_rate != SAMPLE_RATE and audio.size:
        # 선형 보간 리샘플. 음성인식 입력으로는 충분한 품질이며 의존성이 없다.
        duration = audio.size / src_rate
        target_len = max(1, int(duration * SAMPLE_RATE))
        audio = np.interp(
            np.linspace(0.0, audio.size - 1, target_len, dtype=np.float64),
            np.arange(audio.size, dtype=np.float64),
            audio,
        ).astype(np.float32)
    return audio