"""
端到端测试诊断脚本
用于快速检查测试环境和依赖
"""
import sys
import os
from pathlib import Path

project_root = Path(__file__).parent.parent.parent.absolute()
os.chdir(project_root)

print("=" * 60)
print("端到端测试环境诊断")
print("=" * 60)

# 1. 检查 Python 版本
print(f"\n[OK] Python 版本：{sys.version}")
print(f"  路径：{sys.executable}")

# 2. 检查测试配置文件
print("\n" + "-" * 60)
print("测试配置文件检查")
print("-" * 60)

config_file = Path(__file__).parent / "test_config.yaml"
if config_file.exists():
    print(f"[OK] 配置文件存在：{config_file}")

    import yaml
    with open(config_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
        config = yaml.safe_load(f)

    print(f"[OK] 主测试视频：{config['test_files']['primary_video']}")
    print(f"[OK] 备用视频：{len(config['test_files']['backup_videos'])} 个")
    print(f"[OK] 音频文件：{len(config['test_files']['audio_files'])} 个")

    # 检查文件是否存在
    for key, files in [('视频', config['test_files']['backup_videos']),
                       ('音频', config['test_files']['audio_files'])]:
        for file_path in files:
            full_path = project_root / file_path
            exists = "[OK]" if full_path.exists() else "[X]"
            print(f"  {exists} {file_path}")
else:
    print(f"[X] 配置文件不存在：{config_file}")

# 3. 检查测试文件
print("\n" + "-" * 60)
print("测试文件检查")
print("-" * 60)

test_files_dir = Path(__file__).parent
print(f"测试目录：{test_files_dir}")

# 4. 检查依赖
print("\n" + "-" * 60)
print("依赖检查")
print("-" * 60)

dependencies = {
    'pytest': 'pytest',
    'yaml': 'pyyaml',
    'flask': 'flask',
    'torch': 'pytorch',
    'librosa': 'librosa',
}

for module, package in dependencies.items():
    try:
        __import__(module)
        print(f"[OK] {package}")
    except ImportError:
        print(f"[X] {package} (需要安装：pip install {package})")

# 5. 检查实际测试文件
print("\n" + "-" * 60)
print("实际测试文件检查")
print("-" * 60)

input_dir = project_root / "input"
if input_dir.exists():
    print(f"输入目录：{input_dir}")
    video_files = list(input_dir.glob("*.AVI")) + list(input_dir.glob("*.avi")) + \
                  list(input_dir.glob("*.mp4")) + list(input_dir.glob("*.MP4"))
    audio_files = list(input_dir.glob("*.wav")) + list(input_dir.glob("*.WAV"))

    print(f"  视频文件：{len(video_files)} 个")
    for f in video_files[:5]:
        size_mb = f.stat().st_size / 1024 / 1024
        print(f"    - {f.name} ({size_mb:.2f} MB)")

    print(f"  音频文件：{len(audio_files)} 个")
    for f in audio_files[:5]:
        size_mb = f.stat().st_size / 1024 / 1024
        print(f"    - {f.name} ({size_mb:.2f} MB)")
else:
    print(f"[X] 输入目录不存在：{input_dir}")

# 6. 检查 ASR 模型
print("\n" + "-" * 60)
print("ASR 模型检查")
print("-" * 60)

try:
    from app.asr.asr_service import ASRService
    print("[OK] ASR 服务模块可导入")

    # 检查模型缓存目录
    import os
    model_cache = os.environ.get("MODELSCOPE_CACHE", "未设置")
    print(f"  模型缓存目录：{model_cache}")

    cache_path = Path(model_cache) if model_cache != "未设置" else None
    if cache_path and cache_path.exists():
        model_files = list(cache_path.glob("*"))
        print(f"  缓存的模型文件：{len(model_files)} 个")
    else:
        print(f"  [!] 模型缓存目录不存在（首次运行会下载模型）")

except Exception as e:
    print(f"[X] ASR 服务导入失败：{e}")

# 7. 检查 ffmpeg
print("\n" + "-" * 60)
print("FFmpeg 检查")
print("-" * 60)

ffmpeg_path = project_root / "lib" / "ffmpeg.exe"
if ffmpeg_path.exists():
    print(f"[OK] ffmpeg 存在：{ffmpeg_path}")
else:
    print(f"[X] ffmpeg 不存在：{ffmpeg_path}")
    print("  请确保 ffmpeg 在 lib 目录下")

# 8. 运行建议
print("\n" + "=" * 60)
print("运行建议")
print("=" * 60)

print("""
运行端到端测试：
  pytest test/real/ -v

只运行快速验证测试（不测试 ASR）：
  pytest test/real/test_real_e2e.py::TestVideoFileValidation -v
  pytest test/real/test_real_e2e.py::TestAudioFileValidation -v
  pytest test/real/test_real_e2e.py::TestErrorHandling -v

运行单个 ASR 测试（带详细输出）：
  pytest test/real/test_real_e2e.py::TestASRRecognition::test_recognize_audio_file -v -s

如果测试卡住，按 Ctrl+C 查看堆栈跟踪

注意事项：
  1. 首次运行会下载 ASR 模型（可能很大，需要时间）
  2. CPU 运行 ASR 推理较慢（1 分钟音频可能需要 2-5 分钟）
  3. 确保有足够的磁盘空间（临时文件 + 模型缓存）
  4. 如果内存不足，建议使用较小的测试文件
""")

print("=" * 60)
print("诊断完成")
print("=" * 60)