from typing import Optional, Dict
# import joblib
import pandas as pd
import os

# Classe auxiliar para resultados de treino (simplificada)
class TrainingResult:
    def __init__(self, metrics_cv_summary: Dict):
        self.metrics_cv_summary = metrics_cv_summary

class Pipeline:
    """Classe Pipeline principal — orchestrator do fluxo end-to-end.

    Parâmetros
    ----------
    name: nome do pipeline
    io_config: dicionário com parâmetros de IO (path, target, format)
    preprocess_config: configurações de pré-processamento
    model_config: configurações do modelo
    train_config: configurações de treino
    """
    def __init__(self, name: str, io_config: Dict, preprocess_config: Dict, model_config: Dict, train_config: Dict):
        self.name = name
        self.io_config = io_config
        self.preprocess_config = preprocess_config
        self.model_config = model_config
        self.train_config = train_config
        self.transformer = None
        self.model = None
        self.data = None # Para armazenar os dados lidos

    def _load_data(self):
        """Simula a leitura de dados (apenas para o esqueleto)."""
        path = self.io_config.get("path")
        if path and os.path.exists(path):
            print(f"Simulando leitura de dados de: {path}")
            # Cria um DataFrame dummy para simular o carregamento
            self.data = pd.DataFrame({
                'feature_a': [10, 20, 30, 40, 50],
                'feature_b': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B'],
                self.io_config.get("target"): [0, 1, 0, 1, 0]
            })
        else:
            print(f"AVISO: Arquivo de dados não encontrado em {path}. Usando dados dummy.")
            self.data = pd.DataFrame({
                'feature_a': [10, 20, 30, 40, 50],
                'feature_b': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B'],
                self.io_config.get("target"): [0, 1, 0, 1, 0]
            })
        return self.data

    def analyze(self, out_dir: Optional[str] = None):
        """Executa EDA automático e salva relatório."""
        self._load_data()
        print(f"Análise EDA simulada para {self.name}. Relatório salvo em {out_dir} (simulado).")
        return self

    def preprocess(self, save_transformer: bool = True, path: Optional[str] = None):
        """Aplica transformações e persiste o pipeline de transformação."""
        if self.data is None:
            self._load_data()
        
        # Simulação de pré-processamento
        print(f"Pré-processamento simulado: impute={self.preprocess_config.get('impute')}, encode={self.preprocess_config.get('encode')}, scale={self.preprocess_config.get('scale')}")
        
        # Simula a criação de um transformer
        self.transformer = "SimulatedTransformerObject" 

        if save_transformer and path:
            print(f"Simulando persistência do transformer em {path}")
            # # joblib.dump(self.transformer, path) # Simulação de persistência # Não vamos persistir o objeto dummy
        return self

    def visualize(self, out_dir: Optional[str] = None):
        """Cria gráficos padrão (hist, box, pair, matriz de correlação resumida)."""
        print(f"Visualização de dados simulada. Gráficos salvos em {out_dir} (simulado).")
        return self

    def train(self):
        """Treina o modelo de acordo com model_config e train_config."""
        if self.data is None:
            self._load_data()
        
        # Simulação de treino
        estimator = self.model_config.get('estimator')
        cv = self.train_config.get('cv')
        print(f"Treinamento simulado: Estimador={estimator}, CV={cv}")
        
        # Simula a criação de um modelo
        self.model = "SimulatedModelObject" 
        
        # Simula o resultado do treino
        metrics_summary = {
            "accuracy_mean": 0.85,
            "f1_mean": 0.82,
            "roc_auc_mean": 0.91
        }
        return TrainingResult(metrics_summary)

    def evaluate(self, dataset: str = "holdout"):
        """Avalia o modelo no dataset especificado."""
        print(f"Avaliação simulada no dataset: {dataset}")
        return {"accuracy": 0.86, "f1": 0.83}

    def export(self, format: str = "joblib", path: str = "models/"):
        """Exporta artefatos prontos para produção."""
        if self.model is None:
            print("AVISO: Modelo não treinado. Simulação de exportação falhou.")
            return self
            
        print(f"Exportação simulada para o formato {format} no caminho {path}")
        # if format == "joblib":
        #     # joblib.dump(self.model, path) # Simulação de persistência
        return self

    def predict(self, X_new):
        """Gera previsões para novos dados aplicando transformers salvos."""
        if self.model is None:
            raise ValueError("Modelo não treinado. Execute .train() primeiro.")
        
        # Simula a aplicação do transformer e a predição
        print("Simulando aplicação do transformer e predição.")
        return [0, 1, 0] # Predições simuladas
